【机器学习基础】机器学习入门（1）

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专栏介绍：
本专栏的第一篇文章，当然要介绍一下了~来说一下这个专栏的开设动机和主要内容

• ⭐️作为人工智能专业的学生，我老早之前就想要记录一下人工智能的学习，但是由于太忙一直没时间（现在也很忙），现在正好各种课要结课并且有各种课程设计，借着这次机会开一个专栏，后面可能也没时间了。

• ⭐️内容安排：这个专栏主要讲解机器学习的理论知识，在实践操作上面尽量也涉及一点，因为没有代码也太空了，大概是根据西瓜书的知识脉络来讲解，大家敬请期待吧！

本期内容：大致介绍一下机器学习

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前言

聊机器学习之前，先来看几张图：




摘自：中国人工智能发展报告2018

学习目标

1. Understand fundamental concepts of machine learning. (What)

2. Know about principles of basic ML methods. (Why)

3. Hands-on experiences in applying ML methods to real world applications. (How)

参考书籍

1. “机器学习” by 周志华
2. “The Elements of Statistical Learning” by Trevor Hastie
3. “Machine Learning” by Tom Mitchell
4. “统计学习方法”, 李航

Top Conferences

1. International Conference on Machine Learning (ICML)
2. Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)
3. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
4. American Conference on Artificial Intelligence (AAAI)
5. Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)
6. World Wide Web (WWW)
7. SIGIR
8. SIGKDD
9. …

Top Journals:

1. Artificial Intelligence
2. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
3. IEEE-Transactions on Knowledge and Data Engineering
4. International Journal of Computer Vision
5. IEEE Transactions on Affective Computing
6. ACM International Conference on Multimedia

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什么是机器学习

机器学习有几个主要类型:

1. 监督学习(Supervised Learning):在这种学习方法中，算法从带有标签的训练数据中学习。标签是指我们已知的“答案”。例如，如果我们要预测房价，我们可能会用—套房屋特征(如面积、卧室数量等)和相应的价格(标签)来训练模型。—旦模型被训练好，我们可以用它来预测新房屋的价格。
2. 无监督学习(Unsupervised Learning):在这种方法中，算法只有输入数据，没有任何标签。其目标通常是找到数据中的结构或模式。常见的无监督学习方法有聚类(Clustering)和降维(Dimensionality Reduction)。
3. 强化学习(Reinforcement Learning):这是一个关于决策过程的学习方法。在强化学习中，智能体(agent)在环境中执行操作，以此来获得奖励或惩罚。其目标是学习—种策略，使得它能够最大化获得的奖励。

机器学习有广泛的应用，包括语音识别、图像识别、推荐系统、自然语言处理等。随着技术的进步，机器学习已经成为当今技术界的核心组成部分，并在各种行业和领域中都发挥着重要作用。

“A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.” --Tom Mitchell (1998)

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机器学习的应用场景

机器学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些主要领域的应用和发展前景：

1. 医疗领域：机器学习可以帮助医疗机构快速诊断疾病、提高医疗服务质量。例如，通过分析患者的基因组数据，可以预测患者对特定药物的反应，从而提高治疗效果。此外，机器学习还可以帮助医生分析大量的医疗图像数据，以便更准确地诊断疾病和制定治疗方案。在未来的发展中，随着大数据和深度学习技术的进步，机器学习可能会在个性化医疗、药物研发等领域发挥更大的作用。
2. 交通领域：机器学习可以帮助交通管理部门预测交通拥堵情况、优化道路布局。通过分析历史交通数据，可以预测未来的交通流量和拥堵情况，从而优化交通规划和管理。此外，机器学习还可以应用于自动驾驶技术，通过学习大量的驾驶数据，使自动驾驶车辆能够更好地适应复杂的交通环境。
3. 教育领域：机器学习可以帮助教育机构提高教学质量和个性化学习体验。通过分析学生的学习行为和成绩等数据，可以了解学生的学习特点和需求，从而提供个性化的学习建议和资源。此外，机器学习还可以帮助教师更好地评估学生的学习效果和表现，以便更好地指导学生学习。
4. 制造领域：机器学习可以帮助企业实现自动化生产、提高生产效率。通过分析生产数据，可以预测设备的故障和维护需求，从而提前进行维修和更换部件，避免生产中断。此外，机器学习还可以应用于质量控制领域，通过分析生产过程中的数据，检测和识别潜在的质量问题，从而提高产品质量和生产效率。

总之，机器学习在各个领域都有广泛的应用前景，未来随着技术的进步和发展，将会在更多的领域得到应用和发展。同时，也需要关注机器学习应用中可能出现的问题和挑战，如数据隐私、算法透明性等问题，以确保其可持续发展。

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机器学习和深度学习的区别

1. 模型复杂度：机器学习通常使用传统的线性模型或非线性模型，如决策树、支持向量机等，而深度学习构建了多层神经网络，网络中的神经元之间存在大量的连接和权重，模型的复杂度更高。
2. 数据量：机器学习通常需要大量的数据进行训练，而深度学习则更加注重数据的质量和多样性，通常需要更大的数据集才能获得更好的效果。
3. 特征提取：机器学习通常需要人工提取数据中的特征，而深度学习则可以自动学习特征，减少了人工参与的过程。
4. 训练速度和计算资源：由于深度学习模型的复杂度更高，所以训练速度更慢，需要更多的计算资源，例如GPU等。
5. 应用场景：机器学习可应用于各个领域中，包括语音识别、图像标注、生物信息学等，而深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域中表现出更好的效果。

总结来说，机器学习和深度学习都是人工智能领域的分支，深度学习是机器学习的一种方法，二者相互关联但又不完全相同。在具体应用中，需要根据具体的问题和数据特点进行判断和选择。