在大数据与算法不断进步的今天，“人工智能”和“机器学习”成为越来越热门的话题。机器学习作为人工智能研究中的一个重要领域，在当今的大数据时代背景下显得尤为重要。在这个时代，捕捉数据并从中提取有价值的信息或模式已成为各行各业生存和发展的重要手段。因此，这一曾经由分析师和数学家主导的研究领域，逐渐受到更广泛的关注。

人邮君将带领大家快速了解机器学习的基本概念。

什么是机器学习？

机器学习是一门融合了概率论、统计学、近似理论和复杂算法的跨学科专业，利用计算机作为工具，致力于实时模拟人类的学习方式，并通过知识结构的划分来提升学习效率。机器学习通过算法从数据中学习模式，并据此对新数据进行预测。

为什么机器学习备受瞩目？

尽管机器学习的基本理论和算法并非新鲜事物，但计算机在过去和现在都非常擅长处理重复性的任务。计算机能够比人类更高效地读取大量数据，学习数据特征并从中发现模式。这种任务通常被称为机器学习或模式识别。随着互联网的发展，个人行为和生活的一部分已经被数字化，产生了海量数据。不仅数据量增加，数据类型也更加多样化，包括网页浏览记录、博客文章和照片、电子邮件发送记录以及电子商务平台的购买记录等。互联网的普及使我们能够轻松获取这些数据。

此外，计算机性能不断提升，处理同样数量的数据所需的时间缩短，存储设备如硬盘和固态硬盘也变得更加经济实惠。正因为有了能够收集和处理大量数据的环境，人们对机器学习的兴趣日益浓厚。机器学习不仅可以应用于方便日常生活的应用程序，还可以帮助商业人士做出决策，甚至在医疗、金融、安全等领域发挥重要作用。

机器学习擅长什么？

回归算法

回归算法主要用于处理连续数据，例如时间序列数据。时间序列数据是指随着时间变化而连续观测到的数据，例如股票价格或身高体重数据。通过分析这类数据的趋势，预测未来的变化，如“明天的股价是多少”或“未来的趋势如何”，这就是回归，它是机器学习的一种方法。

分类算法

分类算法可以简单理解为给数据打标签的过程。例如，生活中的邮件应用可以自动识别垃圾邮件，这就是典型的分类问题。分类算法根据邮件内容及是否为垃圾邮件等数据进行学习。

二分类问题指的是只有两个类别的分类任务，如垃圾邮件识别；多分类问题则包含三个或更多类别，例如数字识别。

聚类算法

聚类算法与分类算法类似，但有所不同。聚类算法考虑的问题是：在一个包含100名学生的学校中，根据考试成绩将学生分成几个小组，从而得出某组偏向文科或理科等有意义的结论。在这个例子中，数据集只包含学生的考试分数，而不带有标签。这种情况下进行的学习称为无监督学习，而有标签数据的学习称为有监督学习。回归和分类属于有监督学习，聚类属于无监督学习。

以上内容摘自我社近期出版的书籍《白话机器学习的数学》，该书以对话的方式介绍回归、分类、模型评估及Python代码实现等内容，适合作为机器学习的科普读物或入门教材。感兴趣的朋友可以购买阅读。