机器学习基础介绍

这段视频将帮助您了解什么是机器学习，以及它在各行各业的应用。机器学习是一种使计算机能够从数据中学习的方法，而不需要明确编程。它主要分为有监督、无监督和强化学习三种类型。

什么是机器学习？

我们知道，人类通过生活经验不断学习。同样的道理，机器也可以通过数据进行学习。这种过程不仅包括学习，还包括理解和推理。接下来，我们将探讨机器学习的基本概念。

机器学习与人类学习过程十分相似。机器学习算法本质上是为了获得一个函数模型 (f(x))，这个模型可以根据输入数据 (x) 输出一个特定的结果。如果输出是一个类别，那么它解决的是分类问题；如果输出是一个具体的数值，那么它解决的是回归问题。

虽然机器学习和人类学习的整体机制相似，但它们之间也存在差异。人类的大脑只需要少量的数据就可以得出有用的结论，而机器则需要大量的数据来达到相同的效果。不过，机器学习的优势在于其智能化程度，无需人类持续干预。

简单示例

保罗喜欢根据歌曲的节奏和强度来判断是否喜欢一首歌。为了简化说明，我们只考虑节奏和强度两个因素。假设节奏在 x 轴上，从慢到快；强度在 y 轴上，从轻到重。通过观察保罗过去的选择，我们可以推测他喜欢的歌曲位置。例如，一首快速且强烈的歌曲，保罗应该会喜欢。

然而，当选择变得更加复杂时，比如一首节奏适中、强度一般的歌曲，我们就无法轻易判断保罗是否会喜欢。这时，机器学习可以帮助我们解决这样的问题。

机器学习算法

在上面的例子中，如果我们用一个圆圈包围一首歌曲，可以看到四点是喜欢的，一点是不喜欢的。如果我们选择大多数点的颜色，那么保罗应该会喜欢这首歌曲。这种简单的算法称为 K 近邻算法。当然，当数据变得更复杂时，机器学习可以通过学习数据并建立预测模型来帮助我们更好地预测结果。

机器学习的分类

机器学习的方法有很多种，主要包括监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习

监督学习是指利用带有标签的数据来训练模型。例如，给定一些不同面值硬币的重量，机器可以学会将重量与硬币面值关联起来。通过这种方式，当新的硬币出现时，机器可以准确地预测它的面值。

无监督学习

无监督学习则是处理未标记的数据。例如，给定一组板球选手的数据，机器可以识别出哪些选手是得分高手，哪些是防守高手，而不需要任何事先的标签。

强化学习

强化学习是一种基于奖励的学习方式。例如，如果机器错误地识别了一张狗的图片，它会从错误中学习，并在未来更好地识别狗。这种通过反馈不断优化的过程就是强化学习。

机器学习的应用

在今天这个时代，机器学习之所以变得如此重要，是因为我们有大量的数据可供分析。每个人都在网上进行交易或浏览，每分钟都会产生大量数据。随着计算机处理能力的增强，机器学习的应用也越来越广泛。

例如，在医疗保健领域，医生可以利用机器学习预测疾病诊断；在社交媒体中，科技巨头使用机器学习推荐用户可能感兴趣的内容；在金融领域，机器学习可以检测欺诈行为并预测客户流失。

小测验

现在，让我们来做个小测验，判断以下场景是使用监督学习还是无监督学习：

1. Facebook 从一张标签照片相册中辨认出你的朋友。
2. Netflix 根据某人过去的电影选择推荐新电影。

3. 分析可疑交易的银行数据并标记欺诈交易。

4. Facebook 使用标签照片来辨认朋友，这是监督学习。

5. Netflix 根据用户的喜好推荐电影，这也是监督学习。
6. 银行通过异常检测来标记欺诈交易，这是无监督学习。