什么是机器学习
什么是机器学习。
我认为,解释什么是机器学习的最好方法莫过于举个例子。
假设您想开发一个程序用于自动检测图片中的内容。
因此,对于下面的这张图片(图片1),您希望您的程序能识别出这是条狗。

图1
而对于下面的这张图片(图片2),您希望您的程序能识别出它是张桌子。

图2
您也许会说,我可以用几行代码搞定。例如,如果在图片上有很多淡棕色的像素,那么我们可以说那是狗。
或者,您可以找到在照片中检测边缘的方法。然后,您也许会说,如果有很多直边,那么那就是一张桌子。
但是,这种方法很快就遇到麻烦了。如果图片上是条没有棕色毛发的白狗怎么办?如果图片上显示的只是桌子的圆形部分呢?
轮到机器学习大显身手了。
比如,您给机器学习的算法提供1000张狗的照片和1000张桌子的照片。那么,它将会学习区别狗和桌子。当您给出一张狗或桌子的新图片时,它将能够识别出是狗还是桌子。
我认为,这和婴儿学习新事物有点类似。婴儿是如何知道一样东西看起来像狗,而另一样东西看起来像桌子呢?可能就是从大量的例子中学到的。
您也许不会明确地告诉一个婴儿:“如果一样东西是毛茸茸的,并且有着淡棕色的毛发,那么它可能是条狗。”
您可能只是说:“那是条狗。这也是条狗。这是桌子。那也是桌子。”
机器学习算法的工作方式大致相同。
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