2、机器学习基础：从鸢尾花分类入门

机器学习基础：从鸢尾花分类入门

一、机器学习的发展与应用

在过去几十年里，机器学习取得了显著进展。1958 年，Frank Rosenblatt 展示了“第一台能够产生原创想法的机器”，尽管当时这台原始机器只是学会识别穿孔卡片上的标记，还被戏称为“由海军设计的会思考的科学怪人怪物”。但经过 60 年的起起落落，人工智能和机器学习在智能表现上逐渐超越人类。

2016 年，DeepMind 设计的 AlphaGo 在围棋比赛中击败了冠军李世石和柯洁，引发了机器学习和人工智能的复兴。近年来，像 GPT - 3 和 Stable Diffusion 这样的模型模糊了科幻与现实的界限，既展现出令人惊叹的智能表现，也存在明显的不足。然而，更令人瞩目的是那些每年推动着数十亿美元经济产出的无数模型，从初创企业到福布斯 500 强企业，从零售到制药等各个行业，都在利用机器学习来加速产品开发和推动行业发展。

二、鸢尾花分类问题引入

（一）问题描述

假设你受雇于一位植物学家，任务是将鸢尾属花卉自动分类到特定的物种类别中，并且要证明系统的最低成功率达到 85%。植物学家已经完成了花卉数据的收集和测量，但没有时间对每一朵花进行单独分类，他们给了你一个包含 150 个样本的数据集，其中鸢尾属的三个物种（塞内卡、变色和维吉尼亚）各有 50 个样本，每个样本包含萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度和物种信息。

（二）项目范围界定

在编写代码之前，明确项目标准至关重要。对于机器学习问题，定义标准与软件项目有所不同。要让机器学习，需要三个主要组件：
1. 任务（Task） ：