機器學習是一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。

機器學習有下面幾種定義：

(1) 機器學習是一門人工智慧的科學,該領域的主要研究物件是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的效能。

(2) 機器學習是對能透過經驗自動改進的計算機演算法的研究。

(3) 機器學習是用資料或以往的經驗,以此最佳化計算機程式的效能標準。

機器學習通常分為四類：

監督學習--監督學習是從標記的訓練資料來推斷一個功能的機器學習任務。分為分類和迴歸兩種任務。常見演算法有：k-Nearest Neighbors （K近鄰演算法）、Linear Regression（線性迴歸）、Logistic Regression（邏輯迴歸）、Support Vector Machines (SVMs) （支援向量機）、Decision Trees and Random Forests（決策樹 和 隨機深林）、Neural networks（神經網路）無監督學習--所有資料只有特徵向量沒有標籤，但是可以發現這些資料呈現出聚群的結構，本質是一個相似的型別的會聚集在一起。把這些沒有標籤的資料分成一個一個組合，就是聚類（Clustering）。常見的無監督學習演算法：Clustering演算法有k-Means、Hierarchical Cluster Analysis (HCA)、Expectation Maximization；Visualization and dimensionality reduction演算法有Principal Component Analysis (PCA)、Kernel PCA、Locally-Linear Embedding (LLE)、t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)；Association rule learning演算法有Apriori、Eclat。常見的工作有降維、異常檢測、關聯分析(如啤酒和尿布的例子)。半監督學習--半監督學習在訓練階段結合了大量未標記的資料和少量標籤資料。與使用所有標籤資料的模型相比，使用訓練集的訓練模型在訓練時可以更為準確，而且訓練成本更低。強化學習--所謂強化學習就是智慧系統從環境到行為對映的學習，以使獎勵訊號(強化訊號)函式值最大。如著名的alpha go。

下圖是每個小方向包含的一些相關演算法。

如果用python的話，可以去看scikit_learn這個包，基本上很多演算法都實現了。

主要看你是想了解哪個方面，是簡單地知道是幹嘛的，都有哪些內容，還是說要上手實踐。有什麼問題還可以繼續問我。

　　許多人將機器學習視為通向人工智慧的途徑，但是對於統計學家或商人而言，機器學習也可以是一種強大的工具，可以實現前所未有的預測結果。

　　為什麼機器學習如此重要?

　　在開始學習之前，我們想花一些時間強調WHY機器學習非常重要。

　　總之，每個人都知道人工智慧或人工智慧。通常，當我們聽到AI時，我們會想象機器人到處走動，執行與人類相同的任務。但是，我們必須瞭解，雖然有些任務很容易，但有些任務卻很困難，並且距離擁有像人類一樣的機器人還有很長的路要走。

　　但是，機器學習是非常真實的並且已經存在。它可以被視為AI的一部分，因為當我們想到AI時，我們想象的大部分內容都是基於機器學習的。

　　在過去，我們相信未來的這些機器人將需要向我們學習一切。但是人腦是複雜的，並且並非可以輕鬆描述其協調的所有動作和活動。1959年，亞瑟·塞繆爾(Arthur Samuel)提出了一個絕妙的主意，即我們不需要教計算機，但我們應該讓他們自己學習。塞繆爾(Samuel)也創造了“機器學習”一詞，從那時起，當我們談論機器學習過程時，我們指的是計算機自主學習的能力。

　　機器學習有哪些應用?

　　在準備這篇文章的內容時，我寫下了沒有進一步說明的示例，假定所有人都熟悉它們。然後我想：人們知道這些是機器學習的例子嗎?

　　讓我們考慮一些。

　　自然語言處理，例如翻譯。如果您認為百度翻譯是一本非常好的字典，請再考慮一下。百度翻譯本質上是一組機器學習演算法。百度不需要更新百度 Translate;它會根據不同單詞的使用情況自動更新。

　　哦，哇 還有什麼?

　　雖然仍然是主題，但Siri，Alexa，Cortana都是語音識別和合成的例項。有些技術可以使這些助手識別或發音以前從未聽過的單詞。他們現在能做的事令人難以置信，但在不久的將來，它們將給人留下深刻的印象!

　　SPAM過濾。令人印象深刻，但值得注意的是，SPAM不再遵循一組規則。它自己瞭解了什麼是垃圾郵件，什麼不是垃圾郵件。

　　推薦系統。Netflix，淘寶，Facebook。推薦給您的所有內容都取決於您的搜尋活動，喜歡，以前的行為等等。一個人不可能像這些網站一樣提出適合您的推薦。最重要的是，他們跨平臺，跨裝置和跨應用程式執行此操作。儘管有些人認為它是侵入性的，但通常情況下，資料不是由人處理的。通常，它是如此複雜，以至於人類無法掌握它。但是，機器將賣方與買方配對，將電影與潛在觀眾配對，將照片與希望觀看的人配對。這極大地改善了我們的生活。

　　說到這，淘寶擁有如此出色的機器學習演算法，它們可以高度確定地預測您將購買什麼以及何時購買。那麼，他們如何處理這些資訊?他們將產品運送到最近的倉庫，因此您可以在當天訂購併收到產品。難以置信!

　　金融機器學習

　　我們名單上的下一個是金融交易。交易涉及隨機行為，不斷變化的資料以及從政治到司法的各種因素，這些因素與傳統金融相距甚遠。儘管金融家無法預測很多這種行為，但是機器學習演算法會照顧到這種情況，並且對市場的變化做出響應的速度比人們想象的要快。

　　這些都是業務實現，但還有更多。您可以預測員工是否會留在公司或離開公司，或者可以確定客戶是否值得您光顧-他們可能會從競爭對手那裡購買還是根本不購買。您可以最佳化流程，預測銷售，發現隱藏的機會。機器學習為機會開闢了一個全新的世界，對於在公司戰略部門工作的人們來說，這是一個夢想成真。

　　無論如何，這些已在這裡使用。然後，我們將進入自動駕駛汽車的新境界。

　　機器學習演算法

　　直到最近幾年，無人駕駛汽車還是科幻小說。好吧，不再了。自動駕駛汽車已經驅動了數百萬英里(即使不是數十億英里)。那是怎麼發生的?沒有一套規則。而是一組機器學習演算法，使汽車學習瞭如何極其安全有效地駕駛。

　　我們可以繼續學習幾個小時，但我相信您的主旨是：“為什麼要使用機器學習”。

　　因此，對您來說，這不是為什麼的問題，而是如何的問題。

　　這就是我們的Python機器學習課程所要解決的問題。蓬勃發展的資料科學事業中最重要的技能之一-如何建立機器學習演算法!

　　如何建立機器學習演算法?

　　假設我們已經提供了輸入資料，建立機器學習演算法最終意味著建立一個輸出正確資訊的模型。

　　現在，將此模型視為黑匣子。我們提供輸入，並提供輸出。例如，考慮到過去幾天的氣象資訊，我們可能想建立一個預測明天天氣的模型。我們將輸入模型的輸入可以是度量，例如溫度，溼度和降水。我們將獲得的輸出將是明天的天氣預報。

　　現在，在對模型的輸出感到滿意和自信之前，我們必須訓練模型。訓練是機器學習中的核心概念，因為這是模型學習如何理解輸入資料的過程。訓練完模型後，我們可以簡單地將其輸入資料並獲得輸出。

　　如何訓練機器學習演算法?

　　訓練演算法背後的基本邏輯涉及四個要素：

　　a.資料

　　b.模型

　　c.目標函式

　　d.最佳化演算法

　　讓我們探索每個。

　　首先，我們必須準備一定數量的資料進行訓練。

　　通常，這是歷史資料，很容易獲得。

　　其次，我們需要一個模型。

　　我們可以訓練的最簡單模型是線性模型。在天氣預報示例中，這將意味著找到一些係數，將每個變數與它們相乘，然後將所有結果求和以得到輸出。但是，正如我們稍後將看到的那樣，線性模型只是冰山一角。依靠線性模型，深度機器學習使我們可以建立複雜的非線性模型。它們通常比簡單的線性關係更好地擬合數據。

　　第三個要素是目標函式。

　　到目前為止，我們獲取了資料，並將其輸入到模型中，並獲得了輸出。當然，我們希望此輸出儘可能接近實際情況。大資料分析機器學習AI入門指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html這就是目標函數出現的地方。它估計平均而言，模型輸出的正確性。整個機器學習框架歸結為最佳化此功能。例如，如果我們的函式正在測量模型的預測誤差，則我們希望將該誤差最小化，或者換句話說，將目標函式最小化。

　　我們最後的要素是最佳化演算法。它由機制組成，透過這些機制我們可以更改模型的引數以最佳化目標函式。例如，如果我們的天氣預報模型為：

　　明天的天氣等於：W1乘以溫度，W2乘以溼度，最佳化演算法可能會經過以下值：

　　W1和W2是將更改的引數。對於每組引數，我們將計算目標函式。然後，我們將選擇具有最高預測能力的模型。我們怎麼知道哪一個最好?好吧，那將是具有最佳目標函式的那個，不是嗎?好的。大!

　　您是否注意到我們說了四個成分，而不是說了四個步驟?這是有意的，因為機器學習過程是迭代的。我們將資料輸入模型，並透過目標函式比較準確性。然後，我們更改模型的引數並重復操作。當我們達到無法再最佳化或不需要最佳化的程度時，我們將停止，因為我們已經找到了解決問題的足夠好的解決方案。

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