3、机器学习算法发展与核心要点解析

机器学习算法发展与核心要点解析

1. 机器学习算法发展简史

机器学习算法种类繁多，且随时间推移受欢迎程度各异。大致可分为四类主要方法：基于逻辑的学习、统计学习、人工神经网络和遗传算法。

1.1 基于逻辑的系统

早期，基于逻辑的系统占据主导地位。它运用人类专家指定的基本规则，借助形式逻辑、背景知识和假设进行推理。

1.2 人工神经网络（ANNs）

20世纪80年代中期，人工神经网络崭露头角。它模仿动物大脑，由相互连接的神经元组成，试图对输入和输出值之间的复杂关系进行建模，并捕捉数据中的模式。不过，到了90年代，它被统计学习系统取代。

1.3 遗传算法（GA）

同样在90年代，遗传算法受到关注。它模拟生物进化过程，通过变异和交叉等方法寻找最优解。

1.4 深度学习

当前，深度学习正引发一场革命，可视为神经网络的重新命名。2006年左右，“深度学习”一词被提出，指的是具有多层结构的深度神经网络。其突破得益于图形处理单元（GPUs）的集成和利用，GPUs最初用于渲染视频游戏，在并行矩阵和向量代数运算方面表现出色，能大幅加速计算。人们认为深度学习类似于人类的学习方式，有望实现具有感知能力的机器。

1.5 摩尔定律

1965年，英特尔联合创始人戈登·摩尔提出摩尔定律，该定律指出计算机硬件性能随时间呈指数级提升，芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番。目前普遍认为，摩尔定律在未来几十年内仍将有效，这也为雷·库兹韦尔预测2029年实现真正的机器智能提供了一定可信度。

2. 机器学习核心——数据泛化 <