什么是机器学习
机器学习之父 Arthur Samuel 对机器学习的定义是：在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。国际机器学习大会的创始人之一 Tom Mitchell 对机器学习的定义是：计算机程序从经验 E 中学习，解决某一任务 T，进行某一性能度量 P，通过 P 测定在 T 上的表现因经验 E 而提高。
上面的话，看似难以理解，看下面一个实际场景来理解什么是机器学习
周日，你约了小李和老王到你家里来打牌，小李先来了，老王没有来。这时，你要打电话给老王叫老王过来，小李说：”别打电话了，昨晚老王喜欢的球队皇马输球了，他的项目在上个礼拜没成功上线，儿子考试不及格，他肯定没有心情来。“
这种情况，老王会来吗？一般情况下，我们都会觉得老王大概率是不会来了。
老王不回来，我们是怎么得出结论来了的呢？
实际上我们运用了“推理”。我们人类的大脑做这样的推理似乎是自然而然的事儿。但是，对于计算机来说，如果它也像小李那样有老王的“历史数据”，知道他看皇马，知道他的项目情况，知道他儿子的成绩，那计算机能推出这个结论吗？对于长期以来只能按照人类预设规则解决问题的机器来说，这可并不是件容易的事。
机器学习的厉害之处就在于，它能利用计算机的运算能力，从大量的数据中发现一个“函数”或“模型”，并通过它来模拟现实世界事物间的关系，从而实现预测、判断等目的。这个过程的关键是建立一个合适的模型，并能主动地根据这个模型进行“推理”，而这个建模的过程就是机器的“学习”过程。
传统程序和机器学习的区别
- 传统程序是程序员把已知的规则定义好后输入给机器
- 机器学习则从已知数据中，通过不断试错、自我优化、自身总结，归纳出规则来
这张图中展示了机器学习的本质特征，就是从数据中发现规则。
虽然说我们希望机器最终能主动地去预测，但在此之前，机器具体选什么模型、如何训练、怎么调参，我们人类还是要在这个过程中给机器很多指导的。
机器是怎样建立新的模型呢？以上面老王不会来的场景为例，我们站在函数的角度想一想发生了什么？
要预测老王不会来，我们就要建立一个”预测老王不会来“的函数，而”皇马输球“、”项目情况“，”儿子成绩“都是输入到这个函数的自变量，我们设为x1、x2、x3。这些自变量每一个发生变化，都会影响到函数的结果，也就是因变量y。
在机器学习中，这些自变量，就叫做特征（feature），因变量 y 叫做标签（label）。而一批历史特征和一批历史标签的集合，就是机器学习的数据集。
理解了这些，我们就可以更加“精准”地定义机器是怎么“学习”的了，就是在已知数据集的基础上，通过反复的计算，选择最贴切的函数去描述数据集中自变量 x1, x2, x3, …, xn 和因变量 y 之间的因果关系。这个过程，就叫做机器学习的训练，也叫拟合。
基于这一点，我们可以说：传统程序是程序员来定义函数，而在机器学习中是机器训练出函数。
最初用来训练的数据集，就是训练数据集（training dataset）。当机器通过训练找到了一个函数，我们还需要验证和评估，也就是说，这时候我们要给机器另一批同类数据特征，看机器能不能用这个函数推出这批数据的标签。这一过程就是在验证模型是否能够被推广、泛化，而此时我们用到的数据集，就叫验证数据集（validation dataset）。
简单来说，在验证、评估的过程里，我们就是要验证这个函数到底好不好。如果这个函数通过了评估，那就可以在测试数据集（test dataset）上做最终的测试；如果通过不了，就需要继续找新的模型。
上面已对机器学习有一定的了解，可以看到，标签似乎对于机器学习模型有很重要的指导性意义，因为机器必须根据已有的数据来找到特征和标签之间的关系。
可能会有疑问，机器在训练过程中一定要有标签么？其实，机器学习不一定要有标签，具体我们可以分三种情况来看：
- 训练数据集全部有标签，叫监督学习（supervised learning）；
- 训练数据集没有标签，叫做无监督学习（unsupervised learning）；
- 在训练数据集中，有的数据有标签，有的数据没有标签，我们叫做半监督学习（semi-supervised learning）。
下面介绍主流的机器学习算法，具体介绍标签的意义
主流的机器学习算法
机器学习中各类算法分类
监督学习
在监督学习中，需要重点关注的是监督学习问题的分类，明确要解决的问题是机器学习项目的第一步，也是非常重要的一步。如果我们不了解问题的类型，就无法选择合适的算法。
根据标签的特点，监督学习可以被分为两类：回归问题和分类问题。
回归问题
回归问题的标签是连续数值。
比如，如果我们天天给老王的情绪从 1 到 100 打分，那要预测老王今天的情绪，这就是个回归问题。再比如说预测房价，股市，天气情况，这都是回归类型的问题。
分类问题
分类问题的标签是离散性数值。
比如，预测老王今天会不会来打牌，这就是个分类问题。而我们平时看到的鉴别高欺诈风险的客户、辅助诊断来访者是否患病、人脸识别等等，这些都属于分类问题的应用。
下面一张图来描绘一下回归和分类的区别
简单了解下无监督学习和半监督学习
- 无监督学习：就是为没有标签的数据而建的模型，目前它大多只应用在聚类、降维等有限的场景中，往往是作为数据预处理的一个子步骤显显身手。
- 半监督学习：就是使用大量无标签数据和一部分有标签数据建模。这往往是因为获取数据标签的难度很高。半监督学习的原理、功能和流程与监督学习是很相似的，区别主要在于多了“伪标签的生成”环节，也就是给无标签的数据人工“贴标签”。
强化学习
化学习研究的目标是，智能体（agent）如何基于环境而做出行动反应，以取得最大化的累积奖励。这里的“智能体”，其实我们可以把它理解成一种机器学习模型。
强化学习和监督学习的差异在于：监督学习是从数据中学习，而强化学习是从环境给它的奖惩中学习。
强化学习智能体在调整策略的时候需要思路比较长远，它不一定每次都明确地选择最优动作，而是要在探索（未知领域）和利用（当前知识）之间找到平衡。它反复试错、不断收集反馈，收集可供自己学习的信号，每经过一个训练周期，都变得比原来强一点，经过亿万次的训练能变得非常强大。
强化学习对数学基础的要求是比较高的，对于初学者还是有较大难度，目前了解即可。
从监督学习，到无监督学习，到半监督学习再到强化学习，这就形成了一个完整的闭环。
深度学习
深度学习是一种使用深层神经网络算法的机器学习模型，也就是一种算法。这个算法可以应用在监督学习、半监督学习和无监督学习里，也可以应用在强化学习中。
虽说深度学习中用的算法叫神经网络算法，但是这个“神经网络”（Artificial Neural Network， ANN）和人脑中的神经网络没啥大的关联，它是数据结构和算法形成的机器学习模型。
我们知道，长期以来，图形图像、自然语言和文本的处理是计算机行业的难题，因为这类信息的数据集，并不是结构化的，需要人工根据信息的类型来选择特征进行提取，这样对于特征的提取是有限的，就拿图像来说，只能提取出一些简单的滤波器。
而深层神经网络的厉害之处在于，它能对非结构的数据集进行自动的复杂特征提取，完全不需要人工干预。也就是说，深度学习让这个曾经的“难题”一下子变得非常容易。
总结
上面介绍了什么是机器学习，那么我们用一句话总结：机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。
机器和传统程序最大的不同是：机器学习不是程序员直接编写函数的技术，是让机器通过”训练“得出函数，而学习机器学习的项目，就是要选定一个算法，然后用数据训练机器，找到一族函数中最适合的那一个，形成模型