从机器学习谈起.docVIP

从机器学习谈起 在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？ 我并不直接回答这个问题前。相反，我想请大家看两张图，下图是图一： 图1机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻 这幅图上上的三人是当今机器学习界的执牛耳者。中间的是GeoffreyHinton,加拿大多伦多大学的教授，如今被聘为“Google大脑”的负责人。右边的是YannLeCun,纽约大学教授，如今是Facebook人工智能实验室的主任。而左边的大家都很熟悉，AndrewNg，中文名吴恩达，斯坦福大学副教授，如今也是“百度大脑”的负责人与百度首席科学家。这三位都是目前业界炙手可热的大牛，被互联网界大鳄求贤若渴的聘请，足见他们的重要性。而他们的研究方向，则全部都是机器学习的子类--深度学习。 下图是图二： 图2语音助手产品 这幅图上描述的是什么？WindowsPhone上的语音助手Cortana，名字来源于《光环》中士官长的助手。相比其他竞争对手，微软很迟才推出这个服务。Cortana背后的核心技术是什么，为什么它能够听懂人的语音？事实上，这个技术正是机器学习。机器学习是所有语音助手产品(包括Apple的siri与Google的Now)能够跟人交互的关键技术。 通过上面两图，我相信大家可以看出机器学习似乎是一个很重要的，有很多未知特性的技术。学习它似乎是一件有趣的任务。实际上，学习机器学习不仅可以帮助我们了解互联网界必威体育精装版的趋势，同时也可以知道伴随我们的便利服务的实现技术。 1.一个故事说明什么是机器学习 2.机器学习的定义 3.4.5.机器学习的应用--大数据 6.机器学习的子类--深度学习 7.8.机器学习的思考--计算机的潜意识 9.总结 10.后记 1.一个故事说明什么是机器学习 机器学习这个词是让人疑惑的，首先它是英文名称MachineLearning(简称ML)的直译，在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法，说明了这门技术是让机器“学习”的技术。但是计算机是死的，怎么可能像人类一样“学习”呢？ 传统上如果我们想让计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去。有因有果，非常明确。但这样的方式在机器学习中行不通。机器学习根本不接受你输入的指令，相反，它接受你输入的数据!也就是说，机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。这听起来非常不可思议，但结果上却是非常可行的。“统计”思想将在你学习“机器学习”相关理念时无时无刻不伴随，相关而不是因果的概念将是支撑机器学习能够工作的核心概念。你会颠覆对你以前所有程序中建立的因果无处不在的根本理念。 下面我通过一个故事来简单地阐明什么是机器学习。这个故事比较适合用在知乎上作为一个概念的阐明。在这里，这个故事没有展开，但相关内容与核心是存在的。如果你想简单的了解一下什么是机器学习，那么看完这个故事就足够了。如果你想了解机器学习的更多知识以及与它关联紧密的当代技术，那么请你继续往下看，后面有更多的丰富的内容。 这个例子来源于我真实的生活经验，我在思考这个问题的时候突然发现它的过程可以被扩充化为一个完整的机器学习的过程，因此我决定使用这个例子作为所有介绍的开始。这个故事称为“等人问题”。 我相信大家都有跟别人相约，然后等人的经历。现实中不是每个人都那么守时的，于是当你碰到一些爱迟到的人，你的时间不可避免的要浪费。我就碰到过这样的一个例子。 对我的一个朋友小Y而言，他就不是那么守时，最常见的表现是他经常迟到。当有一次我跟他约好3点钟在某个麦当劳见面时，在我出门的那一刻我突然想到一个问题：我现在出发合适么？我会不会又到了地点后，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，有好几种方法。第一种方法是采用知识：我搜寻能够解决这个问题的知识。但很遗憾，没有人会把如何等人这个问题作为知识传授，因此我不可能找到已有的知识能够解决这个问题。第二种方法是问他人：我去询问他人获得解决这 个问题的能力。但是同样的，这个问题没有人能够解答，因为可能没人碰上跟我一样的情况。第三种方法是准则法：我问自己的内心，我有否设立过什么准则去面对这