机器学习、人工智能、深度学习是什么关系？
1956 年提出 AI 概念，短短3年后（1959） Arthur Samuel 就提出了机器学习的概念：
Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
机器学习研究和构建的是一种特殊算法（而非某一个特定的算法），能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。
所以，机器学习不是某种具体的算法，而是很多算法的统称。
机器学习包含了很多种不同的算法，深度学习就是其中之一，其他方法包括决策树，聚类，贝叶斯等。
深度学习的灵感来自大脑的结构和功能，即许多神经元的互连。人工神经网络（ANN）是模拟大脑生物结构的算法。
不管是机器学习还是深度学习，都属于人工智能（AI）的范畴。所以人工智能、机器学习、深度学习可以用下面的图来表示：
详细了解人工智能：《「2019更新」什么是人工智能？（AI的本质+发展史+局限性）》
详细了解深度学习：《一文看懂深度学习（白话解释+8个优缺点+4个典型算法）》
什么是机器学习？
在解释机器学习的原理之前，先把最精髓的基本思路介绍给大家，理解了机器学习最本质的东西，就能更好的利用机器学习，同时这个解决问题的思维还可以用到工作和生活中。
机器学习的基本思路
- 把现实生活中的问题抽象成数学模型，并且很清楚模型中不同参数的作用
- 利用数学方法对这个数学模型进行求解，从而解决现实生活中的问题
- 评估这个数学模型，是否真正的解决了现实生活中的问题，解决的如何？
无论使用什么算法，使用什么样的数据，最根本的思路都逃不出上面的3步！
当我们理解了这个基本思路，我们就能发现：
不是所有问题都可以转换成数学问题的。那些没有办法转换的现实问题 AI 就没有办法解决。同时最难的部分也就是把现实问题转换为数学问题这一步。
机器学习的原理
下面以监督学习为例，给大家讲解一下机器学习的实现原理。
假如我们正在教小朋友识字（一、二、三）。我们首先会拿出3张卡片，然后便让小朋友看卡片，一边说“一条横线的是一、两条横线的是二、三条横线的是三”。
不断重复上面的过程，小朋友的大脑就在不停的学习。
当重复的次数足够多时，小朋友就学会了一个新技能——认识汉字：一、二、三。
我们用上面人类的学习过程来类比机器学习。机器学习跟上面提到的人类学习过程很相似。
- 上面提到的认字的卡片在机器学习中叫——训练集
- 上面提到的“一条横线，两条横线”这种区分不同汉字的属性叫——特征
- 小朋友不断学习的过程叫——建模
- 学会了识字后总结出来的规律叫——模型
通过训练集，不断识别特征，不断建模，最后形成有效的模型，这个过程就叫“机器学习”！
监督学习、非监督学习、强化学习
机器学习根据训练方法大致可以分为3大类：
- 监督学习
- 非监督学习
- 强化学习
除此之外，大家可能还听过“半监督学习”之类的说法，但是那些都是基于上面3类的变种，本质没有改变。
监督学习
监督学习是指我们给算法一个数据集，并且给定正确答案。机器通过数据来学习正确答案的计算方法。
举个栗子：
我们准备了一大堆猫和狗的照片，我们想让机器学会如何识别猫和狗。当我们使用监督学习的时候，我们需要给这些照片打上标签。
我们给照片打的标签就是“正确答案”，机器通过大量学习，就可以学会在新照片中认出猫和狗。
这种通过大量人工打标签来帮助机器学习的方式就是监督学习。这种学习方式效果非常好，但是成本也非常高。
了解更多关于 监督学习
非监督学习
非监督学习中，给定的数据集没有“正确答案”，所有的数据都是一样的。无监督学习的任务是从给定的数据集中，挖掘出潜在的结构。
举个栗子：
我们把一堆猫和狗的照片给机器，不给这些照片打任何标签，但是我们希望机器能够将这些照片分分类。
通过学习，机器会把这些照片分为2类，一类都是猫的照片，一类都是狗的照片。虽然跟上面的监督学习看上去结果差不多，但是有着本质的差别：
非监督学习中，虽然照片分为了猫和狗，但是机器并不知道哪个是猫，哪个是狗。对于机器来说，相当于分成了 A、B 两类。
强化学习
强化学习更接近生物学习的本质，因此有望获得更高的智能。它关注的是智能体如何在环境中采取一系列行为，从而获得最大的累积回报。通过强化学习，一个智能体应该知道在什么状态下应该采取什么行为。
最典型的场景就是打游戏。
2019年1月25日，AlphaStar（Google 研发的人工智能程序，采用了强化学习的训练方式） 完虐星际争霸的职业选手职业选手“TLO”和“MANA”。新闻链接
了解更多关于 强化学习
机器学习实操的7个步骤
通过上面的内容，我们对机器学习已经有一些模糊的概念了，这个时候肯定会特别好奇：到底怎么使用机器学习？
机器学习在实际操作层面一共分为7步：
- 收集数据
- 数据准备
- 选择一个模型
- 训练
- 评估
- 参数调整
- 预测（开始使用）
假设我们的任务是通过酒精度和颜色来区分红酒和啤酒，下面详细介绍一下机器学习中每一个步骤是如何工作的。
步骤1：收集数据
我们在超市买来一堆不同种类的啤酒和红酒，然后再买来测量颜色的光谱仪和用于测量酒精度的设备。
这个时候，我们把买来的所有酒都标记出他的颜色和酒精度，会形成下面这张表格。
| 颜色 | 酒精度 | 种类 |
|---|---|---|
| 610 | 5 | 啤酒 |
| 599 | 13 | 红酒 |
| 693 | 14 | 红酒 |
| … | … | … |
这一步非常重要，因为数据的数量和质量直接决定了预测模型的好坏。
步骤2：数据准备
在这个例子中，我们的数据是很工整的，但是在实际情况中，我们收集到的数据会有很多问题，所以会涉及到数据清洗等工作。
当数据本身没有什么问题后，我们将数据分成3个部分：训练集（60%）、验证集（20%）、测试集（20%），用于后面的验证和评估工作。
关于数据准备部分，还有非常多的技巧，感兴趣的可以看看《AI 数据集最常见的6大问题（附解决方案）》
步骤3：选择一个模型
研究人员和数据科学家多年来创造了许多模型。有些非常适合图像数据，有些非常适合于序列（如文本或音乐），有些用于数字数据，有些用于基于文本的数据。
在我们的例子中，由于我们只有2个特征，颜色和酒精度，我们可以使用一个小的线性模型，这是一个相当简单的模型。
步骤4：训练
大部分人都认为这个是最重要的部分，其实并非如此~ 数据数量和质量、还有模型的选择比训练本身重要更多（训练知识台上的3分钟，更重要的是台下的10年功）。
这个过程就不需要人来参与的，机器独立就可以完成，整个过程就好像是在做算术题。因为机器学习的本质就是将问题转化为数学问题，然后解答数学题的过程。
步骤5：评估
一旦训练完成，就可以评估模型是否有用。这是我们之前预留的验证集和测试集发挥作用的地方。评估的指标主要有 准确率、召回率、F值。
这个过程可以让我们看到模型如何对尚未看到的数是如何做预测的。这意味着代表模型在现实世界中的表现。
步骤6：参数调整
完成评估后，您可能希望了解是否可以以任何方式进一步改进训练。我们可以通过调整参数来做到这一点。当我们进行训练时，我们隐含地假设了一些参数，我们可以通过认为的调整这些参数让模型表现的更出色。
步骤7：预测
我们上面的6个步骤都是为了这一步来服务的。这也是机器学习的价值。这个时候，当我们买来一瓶新的酒，只要告诉机器他的颜色和酒精度，他就会告诉你，这时啤酒还是红酒了。
YouTube 上有一个视频介绍了这7个步骤 The 7 Steps of Machine Learning（需要科学上网）
15种经典机器学习算法
| 训练方式 | |
|---|---|
| 线性回归 | 监督学习 |
| 逻辑回归 | 监督学习 |
| 线性判别分析 | 监督学习 |
| 决策树 | 监督学习 |
| 朴素贝叶斯 | 监督学习 |
| K邻近 | 监督学习 |
| 学习向量量化 | 监督学习 |
| 支持向量机 | 监督学习 |
| 随机森林 | 监督学习 |
| AdaBoost | 监督学习 |
| 高斯混合模型 | 非监督学习 |
| 限制波尔兹曼机 | 非监督学习 |
| K-means 聚类 | 非监督学习 |
| 最大期望算法 | 非监督学习 |
百度百科+维基百科
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
机器学习是利用计算机算法和统计模型是计算机系统使用，逐步提高完成特定任务的能力。
机器学习建立样本数据的数学模型，称为“ 训练数据 ”，以便在不明确编程以执行任务的情况下进行预测或决策。机器学习算法用于电子邮件过滤，网络入侵者检测和计算机视觉的应用，开发用于执行任务的特定指令的算法是不可行的。机器学习与计算统计密切相关，计算统计侧重于使用计算机进行预测。数学优化的研究为机器学习领域提供了方法，理论和应用领域。数据挖掘是机器学习中的一个研究领域，侧重于通过无监督学习进行探索性数据分析。在跨业务问题的应用中，机器学习也被称为预测分析。