说起机器学习，大家熟知小到垃圾邮件拦截，大到阿尔法狗（AlphaGo） 击败国际围棋冠军的无数应用。但是到底什么是机器学习，机器学习都学习什么，机器到底怎么学习。很多人对这些概念还是混沌不清。所以平时经常被问到或者听到的争论就是:机器学习这么强大，会不会征服人类，取代人类主宰世界。
机器学习是一个比较广阔的知识领域，涉及到很多数学统计和计算机的相关知识。 要想深入了解，需要系统学习和大量的时间。 但是如果我们很清楚地知道机器学习如果用一句话来概括就是:通过大量的训练，使得机器把输入的数据整理出有用的知识输出，这种输出或者是分类或者是回归。分类问题是要预测类别，回归问题是要预测值。
如下图，训练数据集输入给训练模型，模型达到一定的准确率后，可以进行测试，把测试数据输入给模型，得到预期要得到的结果。
所以，如果我们要了解机器学习，主要就是要了解中间的训练环节，也就是机器学习的训练模型。这部分才是机器学习的核心。如果我们对训练模型有一定地了解了。我们可以从我们要处理的实际问题出发，采用相依的训练模型，来做机器学习的应用，得到我们想要的结果。我们就能回答机器到底能学习什么和如何学习的问题。
下面我们将详细讲述如下机器学习训练模型，也叫做训练方法: 二元分类，多元分类，打分，排名，概率预测，树模型，规则模型，线性模型，基于距离的模型，概率模型，梯度下降，多项式回归，正则化线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，集成学习，随即森林，深度神经网络，卷积神经网络，递归神经网路，强化学习，偏好学习，多任务学习，在线学习。这些模型有的只用于分类，有的只用于回归，也有的既能用于分类还能用于回归。
二元分类(binary classification)，是机器学习里比较早就应用的学习模型，比较著名的应用就是垃圾邮件分类识别。 二元分类一般分为正例(positive)和反例(negative)。其他还有医疗诊断和信用卡欺诈识别。分出垃圾邮件和特殊疾病的类都是正例类别(positive class)。一个简单的分类方法就是训练集上，做出一个特征树，把每个特征树的叶子上各个类别的数量标出来，选择大多数的类别，作为这个叶子的类别。这样特征树就变成了决策树。
图一
如上图一所示，找出一批邮件，作为训练集，垃圾邮件有20封 出现保险字样，正常邮件有5封出现保险字样，在没有保险字样的邮件里，出现彩票字样的垃圾邮件有10封，正常邮件有5封。没有出现保险和彩票字样的邮件，垃圾邮件有20封，正常邮件有40封。所以每个叶子节点，取大多数类别的值 画圈所示，就得到了一棵决策树。也可以用其他方法得到各种情况的概率大小，取概率的的类别作为最后的类别。这样，我们就可以用这个决策树去判断测试集，得到测试集的数据分类。比如我们拿一些未知的邮件，这些邮件就是测试集，去按照这个决策树的条件去判断每一封测试集的邮件，最后得出每个邮件是不是垃圾邮件。
二元分类模型不止是决策树，还有线性模型等等，都可以把现有数据分成两类。
了解了二元分类的过程，我们可以扩展到多元分类(multi-class classification)，顾名思义就是分类不止是两类，而是多类。如果你有一个二元分类模型，比如线性模型，有很多方法可以把他们变成K 类分类器。一对多模式(one-versus-rest) ,训练K 个二元分类器，第一份分类器，把类一 C1 从其他类里分出来，第二个分类器把类二 C2 从其他类里分出来，如此继续。当我们训练第i 类时，我们把第i类 Ci的所有实例，当作正例，其他类都是反例。比方说，分第一类时，只把第一类作为正例，其他作为反例，找到第一类。还有一对一模式(one-versus-one), 在这种模式下，训练k(k-1)/2个二元分类器，每对不同的类只训练一次。
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