什么是机器学习

计算机的核心：计算器
不知道大家有没有意识到：我们现在所使用的电脑、手机、平板乃至所谓的超级计算机，其核心其实还是计算器。无论是计算，统计做报表还是看视频打网络游戏，所使用的算术也不会比在中学时代所学习的加法复杂。
而计算机的优势在于运算速度非常快，如果我们说计算机1秒内可以执行10位数的加法估计没有人会感到惊讶。如果把做算术看作是一场比赛，那么大概人类只能感到身边狂风阵阵，那是计算机跑的太快而扬起的大风。

计算机难以处理人类的任务

但是人类也没有什么气馁，我们创造出计算机最初就是为了补足人类的不足之处。现代计算机发展到现在确实实现了最初的目标。于是我们希望他们能协助人类做更多更复杂的工作。

人工智能的目的是让计算机能处理人类的擅长的工作

毕竟计算本来就是计算机的强项，然而我们的计算机性能强劲，但我们上面我们举的那些例子都不是人工智能。现代计算机每秒可以做上亿次计算，但让它们描述下面两张图片中事物却非常困难，至少比我们想象的要难得多。

猫狗.png

我们希望计算机也能够认出照片中的狗和猫，我们还希望计算机能够听懂人类的语言，我们希望计算机能做更多人类的事，但是我们隐隐觉得，图片识别和语言理解这些事需要用到人类的智能，而让计算机实现这些工作好比实现人类智能，因此也称为人工智能。

机器学习是实现人工智能的一种手段

人工智能不是突然冒出来的技术，至少可以追溯到1960s，但对于如何实现人工智能先驱们却各有不同的意见，在此不再赘述，只说一句，机器学习是实现人工智能的一种手段。

机器学习是通过经验进行决策

那么机器学习是什么？我们可以回想一下人类是怎么思考问题的。比如我们看到今天乌云密布，那么会猜测待会可能下雨；我们去买西瓜的时候总会看看根蒂有没有干瘪，敲一敲听听声音是清脆还是浑浊。这些都是基于我们以往的经验来判断的。那么我们能否让计算机也学习我们这些经验，以此让计算机来帮助我们预测今天是不是会下雨或者这个西瓜新不新鲜甜不甜？
这就是机器学习所做的事，它致力于研究如果通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。

机器的经验以数据的形式存在

在计算机系统中，经验是以数据的形式存在，机器学习所研究的就是如何从数据中产生模型的算法，一般称为学习算法。有了学习算法，我们就可以将数据交给计算机，通过学习算法产生模型，而有了模型，我们就可以让计算机做判断，比如今天下不下雨，这个西瓜好不好。

参考资料
[1] 周志华 《机器学习》