[机器学习基础][台大林轩田]机器学习概念

什么是机器学习

什么是“学习”?学习就是人类通过观察、积累经验，掌握某项技能或能力。就好像我们从小学习识别字母、认识汉字，就是学习的过程。而机器学习(Machine Learning)，顾名思义，就是让机器(计算机)也能向人类一样，通过观察大量的数据和训练，发现事物规律，获得某种分析问题、解决问题的能力。
机器学习可以被定义为:Improving some performance measure with experence computed from data. 也就是机器从数据中总结经验，从数据中找出某种规律或者模型，并用它来解决实际问题。

什么情况下使用机器学习

目前机器学习的应用非常广泛，基本上任何场合都能够看到它的身影。其应用场合大致可归纳为三个条件:

事物本身存在某种潜在规律
某些问题难以使用普通编程解决
有大量的数据样本可供使用

机器学习的应用

机器学习在我们的衣、食、住、行、教育、娱乐等各个方面都有着广泛的应用，我们的生活处处都离不开机器学习。比如，打开购物网站，网站就会给我们自动推荐我们可能会喜欢的商品;电影频道会根据用户的浏览记录和观影记录，向不同用户推荐他们可能喜欢的电影等等，到处都有机器学习的影子。

机器学习组成

输入x
输出y 目标函数f，即最接近实际样本分布的规律训练样本data
假设hypothesis，一个机器学习模型对应了很多不同的hypothesis，通过演算法 A，选择一个最佳的hypothesis对应的函数称为矩g，g能最好地表示事物的内在规律，也是我们最终想要得到的模型表达式。

对于理想的目标函数f，我们是不知道的，我们手上拿到的是一些训练样本D，假设是监督式学习，其中有输入x，也有输出y。机器学习的过程，就是根据先验知识选择模型，该模型对应的hypothesis set(用H表示)，H中包含了许多不同的hypothesis，通过演算法A，在训练样本D上进行训练，选择出一个最好的hypothes，对应的函数表达式g就是我们最终要求的。一般情况下，g能最接近目标函数f，这样，机器学习的整个流程就完成了。

机器学习与其他领域

与机器学习相关的领域有:

数据挖掘(Data Mining)
人工智能(Artificial Intelligence)
统计(Statistics)
其实，机器学习与这三个领域是相通的，基本类似，但也不完全一样。机器学习是这三个领域中的有力工具，而同时，这三个领域也是机器学习可以广泛应用的领域，总得来说，他们之间没有十分明确的界线。

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