下图是机械进修所牵扯的一些相干范围的学科与研究范畴。

在本篇文┞仿中，我将对机械进修做个概要的介绍。本文的目标是能让即便完全不懂得机械进修的人也能懂得机械进修，并且上手相干的实践。这篇文档也算是EasyPR开辟的番外篇，大年夜这里开端，必须对机械进修懂得才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对浏览有相干的前提纲求。

在进入正题前，我想读者心中可能会有一个困惑：机械进修有什么重要性，以至于要浏览完这篇异常长的文┞仿呢?

我并不直接答复这个问题前。相反，我想请大年夜家看两张图，下图是图一：

图1 机械进修界的执盟主者与互联网界的大年夜鳄的联姻

这幅图上上的三人是当今机械进修界的执盟主者。中心的是Geoffrey Hinton, 加拿大年夜多伦多大年夜学的传授，如今被聘为“Google大年夜脑”的负责人。右边的是Yann LeCun, 纽约大年夜学传授，如今是Facebook人工智能实验室的主任。而左边的大年夜家都很熟悉，Andrew Ng，中文名吴恩达，斯坦福大年夜学副传授，如今也是“百度大年夜脑”的负责人与百度首席科学家。这三位都是今朝业界炙手可热的年沂录，被互联网界大年夜鳄爱才若命的聘请，足见他们的重要性。而他们的研究偏向，则全部都是机械进修的子类--深度进修。

(6)、推荐算法

下图是图二：

图2 语音助手产品

这幅图膳绫氰述的是什么?Windows Phone上的语音助手Cortana，名字来源竽暌冠《光环》中士官长的助手。比拟其他竞争敌手，微软很迟才推出这个办事。Cortana背后的核心技巧是什么，为什么它可以或许听懂人的语音?事实上，这个技巧恰是机械进修。机械进修是所有语音助手产品(包含Apple的siri与Google的Now)可以或许跟人交互的关键技巧。

经由过程膳绫擎两图，我信赖大年夜家可以看出机械进修似乎是一个很重要的，有很多未知特点的技巧。进修它似乎是一件有趣的义务。实际上，进修机械进修不仅可以赞助我们懂得互联网界最新的趋势，同时也可以知道伴随我们的便利办事的实现技巧。

机械进修是什么，为什么它能有这么大年夜的魔力，这些问题恰是本文要答复的。同时，本文叫做“大年夜机械进修谈起”，是以会以座谈的情势介绍跟机械进修相干的所有内容，包含学科(如数据发掘、计算机视觉等)，算法(神经收集，svm)等等。本文的重要目次如下：

1.一个故事解释什么是机械进修2.机械进修的定义3.机械进修典范围4.机械进修的办法5.机械进修的应用--大年夜数据6.机械进修的子类--深度进修7.机械进修的父类--人工智能8.机械进修的思虑--计算机的潜意识9.总结10.跋文 

1.一个故事解释什么是机械进修

机械进修这个词是让人困惑的，起首它是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译，在计算界Machine一般指计算机。这个名字应用了拟人的手段，说清楚明了这门技巧是让机械“进修”的技巧。然则计算机是逝世的，怎么可能像仁攀类一样“进修”呢?

统上如不雅我们想让计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵守这个指令一步步履行下去。有因有不雅，异常明白。但如许的方法在机械进修中行不通。机械进修根本不接收你输入的指令，相反，它接收你输入的数据! 也就是说，机械进修是一种让计算机应用数据而不是指令来进行各类工作的办法。这听起来异常弗成思议，但结不雅上倒是异常可行的。“统计”思惟将在钠揭捉?习“机械进修”相干理念时无时无刻不伴随，相干而不是因不雅的概念将是支撑机械进修可以或许工作的核心概念。你会颠覆对你以前所有法度榜样中建立的因不雅无处不在的根本理念。

下面我经由过程一个故事来简单地解释什么是机械进修。这个故事比较合实用在知乎上作为一个概念的解释。在这里，这个故事没有展开，但相干内容与核心是存在的。如不雅你想简单的懂得一下什么是机械进修，那么看完这个故事就足够了。如不雅你想懂得机械进修的更多常识以及与它接洽关系慎密的现代技巧，那么请你持续往下看，后面有更多的丰富的内容。

这个例子来源竽暌冠我真实的生活经验，我在思虑这个问题的时刻忽然发明它的过程可以被扩充化为一个完全的机械进修的过程，是以我决定应用这个例子作为所有介绍的开端。这个故事称为“等人问题”。

我信赖大年夜家都有跟别人相约，然后等人的经历。实际中不是每小我都那么守时的，于是当你碰着一些爱迟到的人，你的时光弗成避免的要浪费。我就碰着过如许的一个例子。

对我的一个同伙小Y而言，他就不是那么守时，最常见的表示是他经常迟到。当有一次我跟他约好3点钟在某个麦当劳会晤时，在我出门的那一刻我忽然想到一个问题：我如今出发合适么?我会不会碰到了地点后，花上30分钟去等他?我决定采取一个策略解决这个问题。

要想解决这个问题，有好几种办法。第一种办法是采取常识：我搜寻可以或许解决这个问题的常识。但很遗憾，没有人会把如多么人这个问题作为常识传授，是以我弗成能找到已有的常识可以或许解决这个问题。第二种办法是问他人：我去询问他人获得解决这个问题的才能。然则同样的，这个问题没有人可以或许解答，因为可能没人碰上跟我一样的情况。第三种办法是准则法：我问本身的心坎，我有否设立过什么准则去面对这个问题?例如，无论别人若何，我都邑守时达到。但我不是个逝世板的人，我没有设立过如许的规矩。

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本文标题：从机器学习谈起

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