1、深入理解机器学习：从基础概念到实际应用

深入理解机器学习：从基础概念到实际应用

1. 机器学习简介

机器学习是计算机科学中发展最快的领域之一，有着广泛的应用。它旨在让计算机能够从可用的输入中“学习”，大致来说，学习就是将经验转化为专业知识或技能的过程。学习算法的输入是代表经验的训练数据，输出则是某种专业知识，通常表现为能执行特定任务的计算机程序。

1.1 什么是学习

1.1.1 动物学习示例

• 老鼠的诱饵回避学习 ：当老鼠遇到外观或气味新奇的食物时，它们会先吃少量，后续的进食取决于食物的味道和生理影响。如果食物导致不适，老鼠会将这种新奇食物与疾病联系起来，以后就不会再吃。这表明老鼠利用过去对某种食物的经验，获得了检测食物安全性的能力。
• 鸽子的迷信行为 ：心理学家B. F. Skinner进行的实验中，饥饿的鸽子被关在笼子里，自动装置会定期给它们送食物，与鸽子的行为无关。当第一次送食物时，每只鸽子都在进行某种活动（如啄食、转头等），食物的到来强化了每只鸟的特定行为，使得它们之后会继续做这些动作，认为这些动作与食物的到来有关。

1.1.2 机器学习任务示例

以垃圾邮件过滤为例，一种简单的方法是机器记住所有人类用户标记为垃圾邮件的邮件，新邮件到来时，在已标记的垃圾邮件集合中搜索，如果匹配则删除，否则放入收件箱。但这种“通过记忆学习”的方法缺乏对未见过邮件进行标记的能力。成功的学习者应能从个别例子推广到更广泛的情况，即归纳推理。在垃圾邮件过滤任务中，学习者可以扫描之前的邮件，提取出那些在邮件中出现就表明是垃圾邮件的词汇集合，新邮件到