摘要：二十世紀(jì)八十年代是機(jī)器學(xué)習(xí)成為一個獨(dú)立的學(xué)科領(lǐng)域各種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)百花初綻的時(shí)期。這時(shí)候，人們把機(jī)器學(xué)習(xí)劃分為機(jī)械學(xué)習(xí)，示教學(xué)習(xí)，類比學(xué)習(xí)，歸納學(xué)習(xí)。三機(jī)器學(xué)習(xí)的分類機(jī)器學(xué)習(xí)中，有個定理叫沒有免費(fèi)午餐定理，簡稱定理。

說到人工智能，就不得不提圖靈測試。圖靈測試是阿蘭圖靈在1950年提出的一個關(guān)于機(jī)器是否能夠思考的著名實(shí)驗(yàn)，測試某機(jī)器是否能表現(xiàn)出與人等價(jià)或無法區(qū)分的智能。主要內(nèi)容是：測試者與被測試者（一個人和一臺機(jī)器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。 進(jìn)行多次測試后，如果測試者不能確定出被測試者是人還是機(jī)器，那么這臺機(jī)器就通過了測試，并被認(rèn)為具有人類智能。

通常我們認(rèn)為一個智能系統(tǒng)需要具有以下幾個能力：

語言能力--自然語言處理：能成功地用自然語言交流

記憶能力--知識表示：存儲它知道的或聽到的信息

推理能力--自動推理：運(yùn)用存儲的信息來回答問題并推出新結(jié)論

學(xué)習(xí)能力--機(jī)器學(xué)習(xí)：適應(yīng)新情況并檢測和預(yù)測模式

感知能力--計(jì)算機(jī)視覺：感知物體

規(guī)劃能力--自動規(guī)劃：根據(jù)資源制定執(zhí)行策略

由此我們可以看出，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支，它是人工智能研究發(fā)展到一定階段的必然產(chǎn)物。

二十世紀(jì)五十年代到七十年代初，人工智能研究處于”推理期“，人們認(rèn)為只要能賦予機(jī)器邏輯推理能力，機(jī)器就具有智能。

隨著研究向前發(fā)展，人們逐漸認(rèn)識到，僅僅具有邏輯推理能力是遠(yuǎn)遠(yuǎn)實(shí)現(xiàn)不了人工智能的。要使機(jī)器具有智能，必須設(shè)法使機(jī)器擁有知識。

二十世紀(jì)七十年代中期開始，人工智能研究進(jìn)入了“知識期”，但人們又認(rèn)識到，由人來把知識總結(jié)出來再教給計(jì)算機(jī)是非常困難的。有人想到，如果機(jī)器能夠自己學(xué)習(xí)知識就好了。

二十世紀(jì)八十年代是機(jī)器學(xué)習(xí)成為一個獨(dú)立的學(xué)科領(lǐng)域、各種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)百花初綻的時(shí)期。（實(shí)際上最早圖靈在1950年圖靈測試的文章中就曾提到機(jī)器學(xué)習(xí)的可能，五十年代到七十年代有一些機(jī)器學(xué)習(xí)的研究如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接主義學(xué)習(xí)、感知機(jī)、基于邏輯表示的符號主義學(xué)習(xí)、以決策理論為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)技術(shù)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。但機(jī)器學(xué)習(xí)獨(dú)立成為一個學(xué)科領(lǐng)域是在八十年代。）

這時(shí)候，人們把機(jī)器學(xué)習(xí)劃分為“機(jī)械學(xué)習(xí)”，“示教學(xué)習(xí)”，“類比學(xué)習(xí)”，“歸納學(xué)習(xí)”。

死記硬背式學(xué)習(xí)，把外界輸入的信息全部記錄下來，需要時(shí)原封不動地取出來使用，實(shí)際上沒有真正的學(xué)習(xí)，僅僅在進(jìn)行信息存儲與檢索。

從指令中學(xué)習(xí)。

通過觀察和發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)。

從樣例中學(xué)習(xí)，即從訓(xùn)練樣例中歸納出學(xué)習(xí)結(jié)果。歸納學(xué)習(xí)是被研究最多，應(yīng)用最廣的，涵蓋了監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等。

二十世紀(jì)八十年代，歸納學(xué)習(xí)的主流是符號主義學(xué)習(xí)，其代表包括決策樹學(xué)習(xí)和基于邏輯的學(xué)習(xí)。典型的決策樹學(xué)習(xí)以信息論為基礎(chǔ)，以信息熵的最小化為目標(biāo)，直接模擬了人類對概念進(jìn)行判定的樹形流程。基于邏輯的學(xué)習(xí)的著名代表是歸納邏輯程序設(shè)計(jì)，可以看作機(jī)器學(xué)習(xí)與邏輯程序設(shè)計(jì)的交叉，使用一階邏輯來進(jìn)行知識表示，通過修改和擴(kuò)充邏輯表達(dá)式來完成對數(shù)據(jù)的歸納。

二十世紀(jì)九十年代，歸納學(xué)習(xí)的主流是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接主義學(xué)習(xí)。

二十世紀(jì)九十年代中期，歸納學(xué)習(xí)的主流是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)，其代表是支持向量機(jī)(SVM)以及更一般的“核方法(kernel methods)”。

二十一世紀(jì)初，連接主義學(xué)習(xí)又卷土重來，掀起以“深度學(xué)習(xí)”為名的熱潮。深度學(xué)習(xí)是指深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它在語音、圖像等復(fù)雜對象的應(yīng)用中表現(xiàn)很好，性能優(yōu)越。深度學(xué)習(xí)的流行一是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)多了；二是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件的發(fā)展，計(jì)算能力強(qiáng)了。

機(jī)器學(xué)習(xí)中，有個定理叫“沒有免費(fèi)午餐“定理(No Free Lunch Theorem，簡稱NFL定理)。內(nèi)容是無論學(xué)習(xí)算法a多聰明，學(xué)習(xí)算法b多笨拙，它們的期望性能是相同的。簡而言之，就是沒有一個通用算法可以完美解決所有問題，我們要根據(jù)具體問題來選擇合適的算法。

根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否帶有標(biāo)簽(label)信息，把訓(xùn)練數(shù)據(jù)中帶有標(biāo)簽信息的學(xué)習(xí)算法稱為監(jiān)督學(xué)習(xí)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不帶標(biāo)簽信息的學(xué)習(xí)算法稱為無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

監(jiān)督學(xué)習(xí)的代表是分類和回歸，常見算法有線性回歸、logistic回歸、決策樹、貝葉斯分類、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)的代表是聚類，常見算法有主成分分析(PCA)、K均值聚類(K-Means)等。

在后面的文章中會一一介紹這些算法和它們的代碼實(shí)現(xiàn)，盡量給出不調(diào)包只用python代碼實(shí)現(xiàn)和使用流行的機(jī)器學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)兩種實(shí)現(xiàn)方案。因?yàn)榍罢呖梢愿玫乩斫馑惴ǎ笳呖梢愿旄奖愕厥褂盟惴ā?當(dāng)然除了這些算法，還有數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型的性能度量、超參數(shù)的調(diào)整等等。