【机器学习】机器学习概述

简单的一句话：让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好，这就是机器学习。

机器学习是实现人工智能的一种途径，它和数据挖掘有一定的相似性，也是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。

对比于数据挖掘从大数据之间找相互特性而言，机器学习更加注重算法的设计，让计算机能够白动地从数据中“学习”规律，并利用规律对未知数据进行预测。因为学习算法涉及了大量的统计学理论，与统计推断联系尤为紧密，所以也被称为统计学习方法。

机器学习可以分为以下五个大类：
(1)监督学习：从给定的训练数据集中学习出-一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是输人和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归与分类。
(2)无监督学习：无监督学习与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有聚类等。
(3)半监督学习：这是一”种介于监督学习与无监督学习之间的方法。
(4)迁移学习：将已经训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练数据集。
(5)增强学习：通过观察周围环境来学习。每个动作都会对环境有所影响，学习对象根据观察到的周围环境的反馈来做出判断。

传统的机器学习算法有以下几种：
线性回归模型、logistic回归模型、k-临近算法、决策树、随机森林、支持向量机、人工神经网络、EM算法、概率图模型等。

一句话说明机器学习（MachineLearning）

简单的一句话：让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好，这就是机器学习。

详解
数据：从现实生活抽象出来的一些事物或者规律的特征进行数字化得到。

学习：在数据的基础上让机器重复执行一套特定的步骤（学习算法）进行事物特征的萃取，得到一个更加逼近于现实的描述（这个描述是一个模型它的本身可能就是一个函数）。我们把大概能够描述现实的这个函数称作我们学到的模型。

Machine -> ML -> better

更好：我们通过对模型的使用就能更好的解释世界，解决与模型相关的问题。

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