前言
只有光头才能变强
没错，这篇主要跟大家一起入门机器学习。作为一个开发者，”人工智能“肯定是听过的。作为一个开发面试者，肯定也会见过”机器学习“这个岗位(反正我校招的时候就遇到过)。
可能还会听过或者见过“深度学习”、“神经网络”等等这些非常火的名词，那你对这些术语了解多少呢？
相信大家这几天在朋友圈也可以看到这照片：
// 通过if else 以人工穷举的方式来假装实现智能机器人聊天
希望阅读完本文中后，大家可以对这些术语和机器学习有一定的了解。
一、术语介绍
首先我们来简单看看人工智能、深度学习、机器学习这些术语和它们之间的关系究竟是怎么样的。
1.1人工智能
不知道听到“人工智能”大家会联想到什么，可能大多数都会想到科幻电影的机器人。
我们看来看看维基百科的定义：
人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为 AI）亦称机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。
人工智能也可以分成两类：
- 强人工智能：强人工智能观点认为“有可能”制造出“真正”能推理（Reasoning）和解决问题的智能机器，并且，这样的机器将被认为是具有知觉、有自我意识的。
- 像绝大多数科幻电影中的机器人就是在这范畴
- 弱人工智能：弱人工智能观点认为“不可能”制造出能“真正”地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过“看起来”像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
- 我们目前阶段的人工智能，其实都是弱人工智能。
1.2机器学习
不知道听到“机器学习”大家会联想到什么。Emmm...反正我就是从字面的意思去理解：“机器可以自我学习”。
首先我们看一下维基百科是怎么说的：
机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科
简单来说：机器学习可以通过大量的数据或者以往的经验自动改进计算机程序/算法。
生成完模型f(x)之后，我们将样例数据丢进模型里边，就可以输出结果：
我们说机器学习可以自我学习，是因为我们会将样例数据也会丢到“历史数据”中，这样生成模型就会有一定的改动，从而达到“自我学习”的效果。
1.3它们之间的关系
等等，我们好像还没讲深度学习呢。我们从上面机器学习的介绍也可以知道，机器学习已发展为一门多领域交叉学科，机器学习中就有好多个经典的算法，其中就包含了神经网络(深度学习可看成是神经网络的升级版)。由于近几年深度学习发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出，所以越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。
《机器学习 周志华》：
所谓深度学习，狭义地说就是“很多层”的神经网络，在若干测试和竞赛下，尤其涉及语音、图像等复杂对象的引用中，深度学习取得优越的性能。
所以我们可以总结出人工智能、机器学习、深度学习之间的关系是这样的：
- 机器学习，是实现人工智能的重要方法。
- 深度学习，是实现机器学习的技术。
想要了解更多，可参考：
- 人工智能、机器学习和深度学习的区别?
二、机器学习入门
通过上面我们可以简单认为机器学习就是：利用计算机从历史数据找出规律，把这些规律用到未来不确定场景的决策中。
下面我们再来学习一下机器学习的一些入门知识。
2.1机器学习的术语
特征、样本、数据集、标记这些术语的说明：
特征(属性)所张成的空间叫做特征空间。
