什么是机器学习?机器学习能解决什么样的问题?

常用知识 (34) 4个月前

本教程操作环境:windows7系统、Dell G3电脑。

什么是机器学习?

机器学习就是对计算机一部分数据进行学习,然后对另外一些数据进行预测与判断。

机器学习的核心是“使用算法解析数据,从中学习,然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型,然后利用此模型进行预测的一种方法,这个过程跟人的学习过程有些类似,比如人获取一定的经验,可以对新问题进行预测。

我们举个例子,我们都知道支付宝春节的“集五福”活动,我们用手机扫“福”字照片识别福字,这个就是用了机器学习的方法。我们可以为计算机提供“福”字的照片数据,通过算法模型机型训练,系统不断更新学习,然后输入一张新的福字照片,机器自动识别这张照片上是否有福字。

机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、计算机科学等多门学科。机器学习的概念就是通过输入海量训练数据对模型进行训练,使模型掌握数据所蕴含的潜在规律,进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。如下图所示:

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机器学习能解决什么样的问题?

从功能的角度分类,机器学习在一定量级的数据上,可以解决下列问题:

1、分类问题:根据数据样本上抽取出的特征,判定其属于有限个类别中的哪一个。比如:垃圾邮件识别(结果类别:1、垃圾邮件 2、正常邮件)。

2、回归问题:根据数据样本上抽取出的特征,预测一个连续值的结果。比如:星爷《美人鱼》票房

3、聚类问题:根据数据样本上抽取出的特征,让样本抱抱团(相近/相关的样本在一团内)。比如:google的新闻分类。

我们再把上述常见问题划到机器学习最典型的2个分类上。

  • 分类与回归问题需要用已知结果的数据做训练,属于“监督学习”

  • 聚类的问题不需要已知标签,属于“非监督学习”。

如果在IT行业(尤其是互联网)里溜达一圈,你会发现机器学习在以下热点问题中有广泛应用:

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