什么是机器学习

首先我们看下图了解一下机器学习在AI（Artificial Intelligence 人工智能）领域的地位。在图中，我们可以看到，机器学习是人工智能的一个子领域。而现在火的不要不要的深度学习其实是机器学习的一个子分支。

机器学习在人工智能中的地位

大神的解释
　　机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。
我的解释
　　传统的机器学习主要做的事情就是利用统计学的基本观点，利用要学习的问题的历史样本数据的分布对总体样本分布进行估计。分析数据大致特性建立数学分布模型，并利用最优化的知识对模型的参数进行调优学习，使得最终的学习模型能够对已知样本进行很好的模拟与估计。最终利用学习好的模型对未知标签的样本进行预测和估计的过程。
机器学习的基本问题
　　对于机器学习中的基本问题，我们将从以下几个角度进行讲解：机器学习的特点；机器学习的对象；机器学习的分类；机器学习的要素；模型的评估与选择。
机器学习的特点
机器学习主要特点如下：

扫描二维码关注公众号，回复： 4230935 查看本文章
1. 机器学习以数据为研究对象，是数据驱动的科学；
2. 机器学习的目的是对数据进行预测与分析；
3. 机器学习以模型方法为中心，利用统计学习的方法构建模型并且利用模型对未知数据进行预测和分析；
4. 统计学习是概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论以及计算机科学等多领域的交叉学科，并且逐渐形成自己独自的理论体系和方法论。

机器学习的一般训练过程

机器学习的对象

　　机器学习研究的对象是多维向量空间的数据。它从各种不同类型的数据（数字，文本，图像，音频，视频）出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到数据的分析与预测中去。

机器学习的分类

　　对于机器学习的分类，绝大多数人只简单的分为有监督学习和无监督学习这两类。严格意义上来讲应该分为四大类：有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。下面对这四种学习做一下简要的介绍：

有监督学习
　　有监督学习是指进行训练的数据包含两部分信息：特征向量 + 类别标签。也就是说，他们在训练的时候每一个数据向量所属的类别是事先知道的。在设计学习算法的时候，学习调整参数的过程会根据类标进行调整，类似于学习的过程中被监督了一样，而不是漫无目标地去学习，故此得名。
无监督学习
　　相对于有监督而言，无监督方法的训练数据没有类标，只有特征向量。甚至很多时候我们都不知道总共的类别有多少个。因此，无监督学习就不叫做分类，而往往叫做聚类。就是采用一定的算法，把特征性质相近的样本聚在一起成为一类。
半监督学习
　　半监督学习是一种结合有监督学习和无监督学习的一种学习方式。它是近年来研究的热点，原因是在真正的模型建立的过程中，往往有类标的数据很少，而绝大多数的数据样本是没有确定类标的。这时候，我们无法直接应用有监督的学习方法进行模型的训练，因为有监督学习算法在有类标数据很少的情况下学习的效果往往很差。但是，我们也不能直接利用无监督学习的方式进行学习，因为这样，我们就没有充分的利用那些已给出的类标的有用信息。

典型半监督训练过程

强化学习
　　所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在教师信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement learning system)如何去产生正确的动作。由于外部环境提供的信息很少，RLS必须靠自身的经历进行学习。通过这种方式，RLS在行动-评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境。

机器学习的要素

简单地说，机器学习的三要素就是：模型、策略和算法。

模型其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条件概率分布或者决策函数。
策略就是使用一种什么样的评价度量模型训练过程中的学习好坏的方法，同时根据这个方法去实施的调整模型的参数，以期望训练的模型将来对未知的数据具有最好的预测准确度。
算法算法是指模型的具体计算方法。它基于训练数据集，根据学习策略，从假设空间中选择最优模型，最后考虑用什么样的计算方法去求解这个最优模型。

入门方法与学习路径

机器学习的入门过程

对于上图，之所以最左边写了『数学基础』『经典算法学习』『编程技术』三个并行的部分，是因为机器学习是一个将数学、算法理论和工程实践紧密结合的领域，需要扎实的理论基础帮助引导数据分析与模型调优，同时也需要精湛的工程开发能力去高效化地训练和部署模型和服务。

经典算法学习

　　绝大多数平常的应用中，经典的机器学习算法就能够解决其中绝大多数的问题。因此，对机器学习经典算法的学习和掌握是相当有必要的。

接下来我们会分门别类的介绍一下：

分类算法：逻辑回归（LR），朴素贝叶斯（Naive Bayes），支持向量机（SVM），随机森林（Random Forest），AdaBoost，GDBT，KNN，决策树……
回归算法：线性回归（Linear Regression），多项式回归（Polynomial Regression），逐步回归（Stepwise Regression），岭回归（Ridge Regression），套索回归（Lasso Regression）
聚类算法： K均值（K-Means），谱聚类、DBSCAN聚类、模糊聚类、GMM聚类、层次聚
降维算法： PCA（主成分分析）、SVD（奇异值分解）
推荐算法：协同过滤算法
　　在这里，我还是希望解释一下算法这个概念在不同的地方出现的意义给广大的读者带来的疑惑。本文介绍的机器学习算法和我们程序员所说的“数据结构与算法分析”里的算法略有不同。前者更关注结果数据的召回率、精确度、准确性等方面，后者更关注执行过程的时间复杂度、空间复杂度等方面。当然，实际机器学习问题中，对效率和资源占用的考量是不可或缺的。