在“易图秒懂の人工智能诞生”、 “易图秒懂の符号主义诞生” 和 “易图秒懂の连接主义诞生”，我们看到人工智能的发展经历了符号主义和连接主义的壮大的洗礼。 其实它还有另外一个方向：经验主义， 也经历了爆发成长，这就是机器学习。其实深度学习是连接主义+经验主义融合的一个产物。
但是， 机器学习在深度学习崛起之前， 基本上不愿意称自己是做人工智能的。往往形成一个鄙视链：做机器学习的看不起做人工智能的， 做统计的看不起做机器学习的， 做概率/数学的看不起做统计的。 深度学习的大爆发， 让一切看起来变得和谐了。 谁都愿意称自己是做人工智能的。 赞赞的~~~
前言
前面讲过，人工智能的发展归根到底都可以看成两个大学的影响：哥廷根大学和剑桥大学（参考“易图秒懂の人工智能诞生"）。如果再仔细看下图，不是还有一个莱布尼茨么？ 对的， 除了哲学思想， 微积分创立， 肯定只要有数学分析就有他的影响。
既然， 机器学习是人工智能的一个分支， 那么可不可以说，机器学习归根到底也是哥廷根大学和剑桥大学的影响。 也是可以的！为什么这么说呢？等后面，我们慢慢道来。
另外， 在神经网络被搞物理的人在默默发展的时候， 尤其能量函数的提出，为Hopfield网络的发展奠定了基础， 提到了收敛性的证明。 讲到了Lyapunov，其实他就和莱布尼茨关系巨大。 这又是怎么关联的呢？
一图抵千言
来自剑桥大学的影响
剑桥大学除了哲学， 逻辑，数学有着深刻的影响力， 还有生物学， 从剑桥走出了达尔文，达尔文影响了统计的诞生。当然还有文学，徐志摩， 林徽因~
统计学的诞生，对机器学习的发展影响巨大， 大到有时候机器学习也被统计的人称为统计学习。 对于统计历史，”Lasso简史“里面有详细的说明。 这里稍微图谱一下。 妒忌表兄达尔文的高尔顿建立了实验室，后来成为伦敦大学院的统计系， 系里跑出一个老师， 创立了美国第一个统计系--伯克利大学统计系。
在”机器学习背后的男人们“里面，我们提到， 达尔文还影响了另外一波人。 剑桥校友Mike的老板实现了McCarthy发明的LISP语言的第一个通用编译器。 而这个Mike的学生，Leslie 奠定机器学习基础的理论--PAC学习。
有了PAC学习之后， 是不是就可以了呢？
PAC学习之后，较为容易地就有了经验风险最小理论， 但是还需要NFL定理（别名：没有免费的午餐No Free Lunch定理）。 看过周志华大神的西瓜书的人，一定好奇， 为啥一上来就讲这个NFL定理？其实这个定理决定了， 框架搭好了， 根据目标不同， 优化便有差异。 而这个优化的基础是谁奠基的呢？
来自莱布尼兹的影响
彼得堡学派，几乎奠定了优化的大部分理论基础， 直到Vapnik大神奠基了支持向量机， 提出了Margin理论。 开启了后面一切的牛B模式。 而这个彼得堡学派， 某种意义上是受到了伯努利家族的影响， 而伯努利兄弟之所以这么厉害的原因之一，也是他们有了个好朋友叫莱布尼兹。 怎么联系起来的呢？请大家移步去看我之前的文章”机器学习背后的男人们“，里面有更为详细的解释。
这样看来， 剑桥大学校友影响力下迸发了PAC学习，莱布尼茨影响下推进了彼得堡学派做优化，那么哥廷根大学影响了什么呢？
来自哥廷根大学的影响
又是克莱因的徒孙Lefschetz，我们现在提到Lefschetz第三个学生， 前面有发现KKT条件的Tucker， Tucker的学生Minsky和另外一个学生McCarthy创立人工智能。第三个学生 Tukey发明了Jackknife方法， 他的一位华人学生钟开莱在斯坦福大学任教，将Jackknife的影响带到了斯坦福大学， 钟开莱的同事Efron受Jackknife影响， 发明了Bootstrap方法。 从此，开启了斯坦福大学统计学“冲上云霄”模式， 参考”Lasso简史“。
有了伯克利大学统计系和斯坦福大学的统计系影响， 基本奠定了机器学习的大厦。
小结
这里，借着人工智能的源头东风，来讲述这股风是怎么吹出机器学习的。 下次将继续讲述机器学习发展中的人物的传承关系和联系。
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