計算機網(wǎng)絡(luò)中機器學(xué)習(xí)能解決哪些問題

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機器學(xué)習(xí)是專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機器學(xué)習(xí)能解決的問題：1、分類問題；2、回歸問題；3、聚類問題。

本教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Dell G3電腦。

什么是機器學(xué)習(xí)？

機器學(xué)習(xí)就是對計算機一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，然后對另外一些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測與判斷。

機器學(xué)習(xí)的核心是“使用算法解析數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)，然后對新數(shù)據(jù)做出決定或預(yù)測”。也就是說計算機利用以獲取的數(shù)據(jù)得出某一模型，然后利用此模型進(jìn)行預(yù)測的一種方法，這個過程跟人的學(xué)習(xí)過程有些類似，比如人獲取一定的經(jīng)驗，可以對新問題進(jìn)行預(yù)測。

我們舉個例子，我們都知道支付寶春節(jié)的“集五福”活動，我們用手機掃“?！弊终掌R別福字，這個就是用了機器學(xué)習(xí)的方法。我們可以為計算機提供“?！弊值恼掌瑪?shù)據(jù)，通過算法模型機型訓(xùn)練，系統(tǒng)不斷更新學(xué)習(xí)，然后輸入一張新的福字照片，機器自動識別這張照片上是否有福字。

機器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)等多門學(xué)科。機器學(xué)習(xí)的概念就是通過輸入海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，使模型掌握數(shù)據(jù)所蘊含的潛在規(guī)律，進(jìn)而對新輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的分類或預(yù)測。如下圖所示：

機器學(xué)習(xí)能解決什么樣的問題？

從功能的角度分類，機器學(xué)習(xí)在一定量級的數(shù)據(jù)上，可以解決下列問題：

1、分類問題：根據(jù)數(shù)據(jù)樣本上抽取出的特征，判定其屬于有限個類別中的哪一個。比如：垃圾郵件識別(結(jié)果類別：1、垃圾郵件 2、正常郵件)。

2、回歸問題：根據(jù)數(shù)據(jù)樣本上抽取出的特征，預(yù)測一個連續(xù)值的結(jié)果。比如：星爺《美人魚》票房

3、聚類問題：根據(jù)數(shù)據(jù)樣本上抽取出的特征，讓樣本抱抱團(tuán)(相近/相關(guān)的樣本在一團(tuán)內(nèi))。比如：google的新聞分類。

我們再把上述常見問題劃到機器學(xué)習(xí)最典型的2個分類上。

• 分類與回歸問題需要用已知結(jié)果的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，屬于“監(jiān)督學(xué)習(xí)”

• 聚類的問題不需要已知標(biāo)簽，屬于“非監(jiān)督學(xué)習(xí)”。

如果在IT行業(yè)(尤其是互聯(lián)網(wǎng))里溜達(dá)一圈，你會發(fā)現(xiàn)機器學(xué)習(xí)在以下熱點問題中有廣泛應(yīng)用：

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