机器学习

“一图胜千言”，10张有用的幻灯片和简短解释，带你了解AI。

最优化问题是机器学习算法中非常重要的一部分，很多机器学习算法的核心都是在处理最优化问题。梯度下降法（gradient descent）是一种常用的一阶（first-order）优化方法，是求解无约束问题最简单、最经典的方法之一。

机器学习的特征工程是将原始的输入数据转换成特征，以便于更好的表示潜在的问题，并有助于提高预测模型准确性的过程。找出合适的特征是很困难且耗时的工作，它需要专家知识，而应用机器学习基本也可以理解成特征工程。但是，特征工程对机器学习模型的应用有很大影响，有句俗话叫做“数据和特征决定了机器学习模型的性能上限”。

逻辑回归是一个分类算法，它可以处理二元分类以及多元分类。虽然它名字里面有“回归”两个字，却不是一个回归算法。那为什么有“回归”这个误导性的词呢？个人认为，虽然逻辑回归是分类模型，但是它的原理里面却残留着回归模型的影子，本文对逻辑回归原理做一个总结。

我们发展人工智能，核心目的是为了用人工智能来解决我们日常工作生活中的各种问题，机器学习当然也不例外。那机器学习适合解决哪些问题呢？首先，我们一定要知道，机器学习不是万能的。其次，我们要认识到日常工作生活中的最大任务是“决策”。最后，“决策”背后的本质是“分类”。

我们知道，人类在发展、成长、生活的过程中积累了很多的经验。通过定期的对这些经验进行总结，获得了一些规律，这就叫“归纳”。利用这个“归纳”出来的“规律”，对类似的情况进行决策判断，从而指导我们的行动，这就是“演绎”。

机器学习有望从根本上改变软件开发的本质，这也许是自FORTRAN和LISP被发明以来软件开发领域改变最大的一次。这些变化对数百万正在从事软件开发的人而言，意味着什么呢？失业？裁员？现有的软件开发将变得面目全非？

学习算法的预测误差，或者说泛化误差(generalization error)可以分解为三个部分：偏差(bias)，方差(variance) 和噪声(noise)。在估计学习算法性能的过程中，我们主要关注偏差与方差。因为噪声属于不可约减的误差 (irreducible error)。

很多人对机器学习的边界范围似是而非，机器学习是人工智能吗？机器学习与大数据、云计算有什么关系？机器学习是不是就是数据挖掘？机器学习是不是就是算法，就是统计学？深度学习是不是机器学习的升级版？

我们知道，机器学习近些年来有非常多的应用，例如无人驾驶汽车、棋类游戏、垃圾邮件检测、金融分析、语音识别、图像识别、自然语言处理、产品推荐等，那么机器学习和他们到底是什么关系呢？