1、机器学习概述

在处理一些复杂的且具有某种规律的任务时，例如从大量图片中识别红绿灯，机器学习与传统编程方法存在显著差异。传统编程需要为每个任务编写详细的规则，但实际操作中，这些规则往往难以用代码表示或规则过多，难以全面覆盖。相比之下，机器学习只需要设定一个合适的学习机制，这比传统的“特征提取、识别+专家规则”编程更为简化。之后，只需提供大量数据，机器学习系统便能够从中学习规律，自动调整参数，从而高效地完成指定任务。

机器学习的过程可以视为设计一个黑盒： - 不断向黑盒输入学习数据； - 黑盒处理后输出相应结果； - 通过对比黑盒输出结果与预期结果的差异，不断调整黑盒内的参数，使输出结果逐渐接近预期结果，直至实现学习目标。

机器学习为解决特定问题提供了新途径。然而，并非所有问题都适合采用机器学习方法。每种方法都有其优势和局限性。例如，在无人驾驶领域，对于路径跟踪控制问题，基于模型的预测控制方法在精度和转向平滑度方面表现更佳；而在车辆、行人、交通标志识别、可行驶区域检测及车道线检测等方面，机器学习则展现出独特的优势。

2、机器学习算法分类

根据不同的学习方式，机器学习可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。

2.1 监督学习

监督学习是指通过已标注的数据集对系统进行训练，使其能够预测未来数据的标签。具体而言，就是使用一组预定义的训练数据来训练系统，通过不断调整系统内部参数，逐步修正其输出，直至达到所需的准确度。这类方法广泛应用于分类和回归问题。例如，帮助小学生识字。

2.2 无监督学习

无监督学习则是指利用未标注的数据，发现其中隐藏的模式。这意味着将一堆未标注的数据提供给系统，由系统自行检测数据中的模式或关系。此类方法常用于聚类和降维问题。例如，对客户群体进行分类。

2.3 强化学习

强化学习是指通过给定的数据，学习如何选择一系列动作，以最大化长期收益。这是一个持续决策的过程，类似于监督学习，但其标注数据不是预先准备好的，而是通过一段时间内累积的奖励来进行调整。最终目标是找出当前的最佳行动方案。这类方法适用于动态规划和马尔科夫决策过程等场景。例如，指导象棋游戏。