先来看看百度对机器学习的定义：

◾ 机器学习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。

     那机器学习是如何改善自身性能的呢？这里必须再引入一个名词“算法”。算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。

◾ 机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经学习中改善具体算法的性能。

◾ 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。

简而言之：

机器学习使科学的发现过程自动化。

     让我们先来看一个常见的机器学习的案例：给计算机一些图片，告诉它哪些是猫，哪些不是猫，经过算法学习，计算机归纳出一个判定是否是猫的模型。

     整个过程共分了五个步骤，从收集数据 - 数据预处理 - 算法学习 - 误差分析 - 模型产出，其中最重要的三要素：数据、算法、模型。

◾数据是构建机器学习的基础，所有的规律都是基于数据的研究。

◾算法是将其中所蕴含的数学问题进行求解的过程，解决如何用数据去求解模型，变成可以运行的程序。算法是机器学习的关键。

◾模型是将实际问题数学结构化结果，模型是机器学习的核心。

     “没有免费的午餐定理”是由美国斯坦福大学的 Wolpert 和 Macready 教授在 1997 年在优化领域中提出的， No Free Lunch Theorems（NFL），可以简单理解为：针对某一具体域内的所有优化问题 Q，经过 m 步迭代之后达到目标函数给定值的所有可能性的累加和是相等。用在机器学习中就是“针对某一域的所有问题，所有算法的期望性能是相同的”。

     在机器学习算法中的体现为在没有实际背景下， 没有一种算法比随机猜测的效果好。机器学习不可避免地含有投机的因素，误差是常有的事。

     这里我们就要来谈谈误差，我们来看下面的这张图，很形象的描述了机器学习的对于误差的判定的两种类型：过拟合和欠拟合。

     误差是机器学习不可或缺的部分，恰恰也是通过误差在不断优化机器学习的算法，提升准度。

     通过这样的模型的评估与选择的流程，通过误差的不断的优化，机器学习也可以越来越精准。

     在机器学习的领域里面，最常见的两种方法就是监督学习和非监督学习。

     所谓监督学习，顾名思义，就是在被监督的情况下的学习，被什么监督呢，被明确的结果监督。即：这种算法需要有明确的输出结果类的数据。反之，非监督学习则无明确的结果类的数据。

  下图列举了几种常见的监督学习和非监督学习的算法，给大家做参考，有兴趣的小伙伴可以试着去了解下每种算法的不同。（这是一个烧脑的过程哦！）

     机器学习、人工智能和深度学习这三个词大家可能都不陌生，那么这三者之间有着怎样的关系呢？我们用一张图来说明。

     作为人工智能极为关键的通用技术之一，机器学习越来越成为主流，尤其在大数据时代，机器学习正迎来爆发性增长。企业如何运用机器学习驱动自身发展是值得探索的一项重要课题。

大咖作者：

拾老师，艾聚达信息技术（苏州）有限公司资深顾问。LSS 黑带、TPM 专家，工信部专家库大数据领域入库专家；国家注册数据分析师、卓越数据分析师、国际卓越运营协会专家组成员；工业4.0 协会智能制造高级顾问。