2、机器学习入门：从基础概念到实战应用

机器学习入门：从基础概念到实战应用

1. 机器学习简介

机器学习让计算机能够解决几年前还难以处理的问题，极大地拓展了可能性的边界。从欺诈检测、医疗诊断到产品推荐，再到能“看到”前方路况的汽车，机器学习每天都在影响着我们的生活。科学家们也在利用机器学习解锁人类基因组的秘密，未来攻克癌症或许也离不开它的助力。

传统的算法式问题解决方式，是根据既定的算法编写代码，输入数据后得到输出。但对于一些复杂问题，如判断照片中是猫还是狗，用传统算法很难实现，因为总会遇到让算法失效的特殊图片。

机器学习则采用不同的方法，它通过分析输入和输出的数据集，在训练过程中学习如何生成自己的输出。学习算法会将数学模型与数据进行拟合，编码输入数据和输出数据之间的关系。训练好的模型可以接受新的输入，并生成与训练数据一致的输出。例如，要区分猫和狗的照片，不需要编写专门的算法，而是用猫和狗的照片来训练机器学习模型，其成功与否取决于所使用的学习算法以及训练数据的质量和数量。

2. 什么是机器学习

从本质上讲，机器学习是一种在数字中寻找模式并利用这些模式进行预测的方法。它可以用由 1 和 0 组成的行或序列来训练模型，从数据中学习，以便在给定新序列时预测结果。

以一个简单的由 1 和 0 组成的数据集为例，第四列的每个数字都与同一行中前三个数字有关。数据科学家将包含答案的列称为标签列，其余列称为特征列。预测模型的目标是在特征列的行中找到模式，从而预测标签。

然而，现实世界中的数据集通常更大、更复杂。机器学习的核心就是在大规模的数字数据集中寻找模式，数据量越大，往往越有利于发现模式。

机器学习可以通过对数字集合中的模式进行