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有趣的机器学习概念纵览：从多元拟合，神经网络到深度学习.docx

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有趣的机器学习概念纵览：从多元拟合，神经网络到深度学习

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有趣的机器学习概念纵览：从多元拟合，神经网

络到深度学习

有趣的机器学习概念纵览：从多元拟合，神经网络到深度学

习

张乐

•

2016-06-19 00:10

•

人工智能

有趣的机器学习概念纵览：从多元拟合，神经网络到深度学

习，给每个感兴趣的人

原文地址：machine-learning-is-fun-part-1，原文共分三个部

分，笔者在这里合并到一篇文章中，并且对内容进行了重新

排版以方便阅读。本文的 Github 地址笔者的数据科学/机器

学习知识图谱以及系列文章在 Github 的 Repo，欢迎关注与

点赞，笔者之前攒了很多零散的笔记，打算拾掇拾掇整理出

来

笔者自大学以来一直断断续续的学过机器学习啊、自然语言

处理啊等等方面的内容，相信基本上每个本科生或者研究生

都会接触过这方面，毕竟是一个如此大的 Flag。不过同样的，

在机器学习，或者更大的一个概念，数据科学这个领域中，

同样是学了忘忘了学。不可否认，数学是机器学习的一个基

石，但是也是无数人，包括笔者学习机器学习的一个高的门

槛，毕竟数学差。而在这篇文章中，原作者并没有讲很多的

数学方面的东西，而是以一个有趣实用的方式来介绍机器学

习。另一方面，其实很多数学原理也是很有意思的，笔者记

得当年看完数学之美有一个不小的感触，就是知道了 TF-IDF

的计算公式是怎么来的~

What is Machine Learning: Machine Learning 的概念与算法介

绍

估计你已经厌烦了听身边人高谈阔论什么机器学习、深度学

习但是自己摸不着头脑，这篇文章就由浅入深高屋建瓴地给

你介绍一下机器学习的方方面面。本文的主旨即是让每个对

机器学习的人都有所得，因此你也不能指望在这篇文章中学

到太多高深的东西。言归正传，我们先来看看到底什么是机

器学习：

Machine learning is the idea that there are generic algorithms

that can tell you something interesting about a set of data

without you having to write any custom code specific to the

problem. Instead of writing code, you feed data to the generic

algorithm and it builds its own logic based on the data.

笔者在这里放了原作者的英文描述，以帮助更好地理解。

Machine Learning 即是指能够帮你从数据中寻找到感兴趣的

部分而不需要编写特定的问题解决方案的通用算法的集合。

通用的算法可以根据你不同的输入数据来自动地构建面向

数据集合最优的处理逻辑。举例而言，算法中一个大的分类

即分类算法，它可以将数据分类到不同的组合中。而可以用

来识别手写数字的算法自然也能用来识别垃圾邮件，只不过

对于数据特征的提取方法不同。相同的算法输入不同的数据

就能够用来处理不同的分类逻辑。

“Machine learning” is an umbrella term covering lots of these

kinds of generic algorithms.

Two kinds of Machine Learning Algorithms: 两类机器学习算

法

粗浅的划分，可以认为机器学习攘括的算法主要分为有监督

学习与无监督学习，概念不难，但是很重要。

Supervised Learning: 有监督学习

假设你是一位成功的房地产中介，你的事业正在蒸蒸日上，

现在打算雇佣更多的中介来帮你一起工作。不过问题来了，

你可以一眼看出某个房子到底估值集合，而你的实习生们可

没你这个本事。为了帮你的实习生尽快适应这份工作，你打

算写个小的 APP 来帮他们根据房子的尺寸、邻居以及之前卖

的类似的屋子的价格来评估这个屋子值多少钱。因此你翻阅

了之前的资料，总结成了下表：

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