《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第1章 机器学习概览

来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目
译者:@SeanCheney
校对:@Lisanaaa @飞龙

大多数人听到“机器学习”,往往会在脑海中勾勒出一个机器人:一个可靠的管家,或是一个可怕的终结者,这取决于你问的是谁。但是机器学习并不是未来的幻想,它已经来到我们身边了。事实上,一些特定领域已经应用机器学习几十年了,比如光学字符识别 (Optical Character Recognition,OCR)。但是直到 1990 年代,第一个影响了数亿人的机器学习应用才真正成熟,它就是垃圾邮件过滤器(spam filter)。虽然并不是一个有自我意识的天网系统(Skynet),垃圾邮件过滤器从技术上是符合机器学习的(它可以很好地进行学习,用户几乎不用再标记某个邮件为垃圾邮件)。后来出现了更多的数以百计的机器学习产品,支撑了更多你经常使用的产品和功能,从推荐系统到语音识别。

机器学习的起点和终点分别是什么呢?确切的讲,机器进行学习是什么意思?如果我下载了一份维基百科的拷贝,我的电脑就真的学会了什么吗?它马上就变聪明了吗?在本章中,我们首先会澄清机器学习到底是什么,以及为什么你要使用它。

然后,在我们出发去探索机器学习新大陆之前,我们要观察下地图,以便知道这片大陆上的主要地区和最明显的地标:监督学习vs非监督学习,在线学习vs批量学习,基于实例vs基于模型学习。然后,我们会学习一个典型的机器学习项目的工作流程,讨论可能碰到的难点,以及如何评估和微调一个机器学习系统。

这一章介绍了大量每个数据科学家需要牢记在心的基础概念(和习语)。第一章只是概览(唯一不含有代码的一章),相当简单,但你要确保每一点都搞明白了,再继续进行学习本书其余章节。端起一杯咖啡,开始学习吧!

提示:如果你已经知道了机器学习的所有基础概念,可以直接翻到第2章。如果你不确认,可以尝试回答本章末尾列出的问题,然后再继续。

阅读全文:http://t.cn/RuA37RD

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