前言

机器学习作为AI的一个核心领域，重要性不言而喻。本文尝试从本人了解机器学习的过程来解释什么是机器学习。

缘起

由于手上有个IoT项目的数据需要分析，所以去年花了些精力研究数据分析领域的知识和方法。其中一个任务是给用户进行分类（确切地说应该是聚类），进而了解到了spark中的clustering算法，而这类算法通常被归类为机器学习的无监督学习。这样就接触到了机器学习。

你可能是从另外的角度接触到的机器学习，比如预测价格走势（这是个刚需，谁都想预测未来。），或者是从IT新闻上看到的深度学习（我认为深度学习是机器学习中的神经网络的子领域）。这些并不重要，作为一个程序员，看机器学习的角度总有一些共性，我想尝试用一个程序员的角度来介绍机器学习，希望能对还未入门的程序员提供一些帮助。

什么是机器学习

机器学习这个名词来自人工智能，原意是想让机器能拥有人类的智力水平，然后像人类的儿童一样学习新知识和技能。当然这样的想法并不成功，就好像人类想飞翔，却首先要变得像鸟一样，机器不能拥有人类的智慧。目前的机器学习的大部分任务都可以细化为统计学的计算。 所以，要给机器学习下个定义的话，可以这么说：

　如果一个模型在输入一定量的数据（对应人类的经验）后的计算结果，相对没有这些数据时有提升，则可以说这个算法从这些数据中学习到了。

做一个比喻，考虑预测房屋价格这个问题。如果没有经验（数据），任意输出一个价格命中的概率是很小的。如果有历史数据（以史为鉴）做为支持，输出一个价格则更可信。 问题是如何从这些历史数据中学习呢？ 一个方案是把问题转换为数学函数，以函数的输出（Y值）做为预测的价格，历史数据中的各个因素做为自变量。当这个函数（包括自变量和参数）确定了，则预测价格变成了将已知的变量带入函数，求出函数值的过程。 所以机器学习的过程可以再划分为两个部分：

• 确定函数
• 计算参数值

第一步叫建模，地二步叫优化。

函数

确定函数形式叫建模，通常包含几个任务，首先要确认有哪些变量，比如上述的预测房价的问题，自变量可以有房龄、面积、位置等。其次要确认变量之间的叠加关系。比如上述三个变量都是对房价有正面作用的（把问题简化，可以认为他们都是一次方）。总结起来可以提出一个学习方案（也就是模型）为:

1

Y = aX1 + b X2 + cX3 + d

其中x1,x2,x3为上述的三个变量。

参数

确认了函数形式之后，剩下的４个参数，a,b,c,d还需要确定，这里是历史数据发挥作用的地方。由于历史数据具备一个特定：　自变量已知，输出结果已知，未知的是参数，所以问题变成了求参数的过程。 当然，一般不会有参数可以使历史数据中的变量带入函数，使得结果和历史实际值完全对应。所以通常要的参数是这样的参数：

使历史数据加上这些参数后得到的值　与　实际值　之间的差距最小。

也就是说，“遍历”所有的参数可能组合，选择差距最小的组合。 这个差距也被成为Cost Function.　由于通常意义的差距是 A-B，但是在机器学习里，通常是(a-b)²，所以也叫square error.

机器学习用在什么地方

可以说机器学习（和人工智能一起）将带来自信息革命之后最大的变革，他的应用领域将覆盖社会的各个方面。 目前可以明确的有：

• 材料审核类（机器判断材料的真伪、等级评分）
• 视听识别类（图像、声音识别，将带来人机交互的革命）
• 自动规划（自动驾驶、自动导航等）
• 其他

机器学习有哪些常见算法

机器学习是一个比较宽泛的概念，含义也在不断变化。一种划分方法是根据是否需要历史数据划分为：

• supervised learning
• unsupervised learning

上文提到的预测房价的问题就属于supervised learning (监督学习)，　而常见的无监督学习比如聚类，即根据一定的算法，自动将数据集自动划分为几种类别。常见的算法是k-mean：根据数据集在多维空间之间的距离确定类别，通常会将在多维空间中比较靠近的点划分为同类。

深入机器学习

说到这里，似乎机器学习内容并不多，用途也不多，这其实是因为还有一个最热门也最有用的部分还没介绍，就是基于神经网络的机器学习。 神经网络算法可以视为大脑的仿生学，即大脑神经元可以通过接受一个信号刺激，并输出一个放大或缩小后的信号，而许多个信号相互关联之后，在多轮的传递后形成一个最终的信号量。 神经网络的一个巨大优势是可以自动识别变量，而不需要其他模型中，需要手动确定有哪些变量。更深入的分内容最好有专门的文章并结合实际例子说明比较合适。 希望介绍到这里能帮助你破除机器学习的神秘感。