人工智能技术基础系列之：机器学习基础

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在互联网的飞速发展和计算机的高计算性能的驱动下，人工智能迎来了新的时代。机器学习作为人工智能领域的一个重要分支，是实现这一目标的一种方法。本文将从机器学习的基本概念出发，介绍机器学习的一些基本术语、概率论基础、算法分类及其不同应用场景，并结合具体案例进行详细阐述。最后，对未来的发展方向进行探讨，希望能够给读者提供一个较为系统的了解。

2.背景介绍

什么是机器学习？为什么要研究机器学习？人们通常认为机器学习是一个人类智慧可以被自然界所模仿、提升的能力。实际上，它是一种基于数据、算法、模型构建的自动化过程。它利用计算机的处理能力，通过训练获得某些特定模式的知识，并据此解决问题或者预测未知结果。从严格意义上来说，机器学习并非目的性强而源于天赋或刻板印象，而是源于学习过程中不断发现新规律、改善旧模型的迭代反馈机制，因此才得名“机器学习”。

现如今，人工智能研究已经逐渐形成了一个庞大的研究体系，涵盖了多种学科，比如语言理解、图像识别、语音识别、推理和决策等领域。机器学习领域也由传统的统计学习（Statistical Learning）和深度学习（Deep Learning）向大数据时代的最新技术发展迈进。

机器学习最早起源于人工神经网络的研究，而目前的研究重点主要集中在深度学习方面。深度学习是指用多层结构的神经网络进行特征学习、分类识别，有效克服了传统机器学习中的参数数量限制问题。深度学习的另一个突破口就是端到端的学习方法，即通过端到端的方式训练整个系统，并直接输出结果。这种方式的好处显而易见，它可以充分利用数据的丰富信息，并不需要人工设计复杂的特征和模型。同时，它还可以自动地调整模型的参