其实很早就想写一门关于 Python“机器学习”的教程，不过碍于自身知识的局限性，不知如何下手。此外，如果写的教程通篇只是探讨代码、数学知识、算法原理，这样的教程读起来必然索然无味。经过冥思苦想，终于突发灵感，可不可以写写关于“机器学习算法”的入门教程呢？让初学者更容易理解常用的机器学习算法，从而帮助那些想要了解机器学习的人，打开通往人工智能世界的大门。
一、前言
机器学习是一门涉及了大量逻辑与算法的技术，令很多人望而却步，既想掌握，又害怕自己数学知识“拖后腿”，最终导致前功尽弃。因此，这个教程本着“讲一点，透一点”尽量绕开繁琐的数学公式，以简单、通俗易懂的形式讲解“机器学习算法”。对于必须讲解的数学公式，也会竭尽所能“讲透彻，讲细致”，其次也会结合算法的原理与应用场景讲解具体实例，最终能打通大家的“任督二脉”，助大家走进人工智能的世界。
在正式讲解机器学习算法之前，我们需要对人工智能、机器学习、深度学习等概念做简单的了解与认识。
二、人工智能
我们正处在一个日新月异、飞速变革的时代，层出不穷的新技术，无时无刻不刷新着我们的世界观，这其中信息技术发挥了巨大的作用，比如计算机、互联网、智能家居等技术的普及极大地方便了人们的生活，这在几十年前根本是无法想象的。
近些年“人工智能”热潮的兴起，这给我们的生活带来了巨大的改变。无人驾驶、机器翻译、语音识别、图像识别，这些都是“人工智能”的产物。
在过去的几年内，“人工智能”技术不仅在学术上取得了巨大的突破，也开始走向寻常百姓家，比如自动驾驶、智能音箱、人脸识别、智能家居等。
三、机器学习&深度学习
人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学技术的一个分支，指的是通过机器和计算机来模拟人类智力活动的过程。人工智能自 1950 年诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，涉足了领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等。人工智能并不是人的智能，而是让机器像人一样思考，甚至于超过人类。
如今人工智能已经走进了千家万户，对于普通大众来说，它已经是一个耳熟能详的名字。此外还有两个词语，也伴随着人工智能频繁地出现，它就是机器学习和深度学习。
对于从事计算机领域的工作者或者技术爱好者来说，机器学习与深度学习并不陌生，然而对于初学者而言就可能傻傻分不清楚，那么它们之前到底存在什么关系呢？其实它们之间是包含与被包含关系，下面展示了它们之间的关系图，如下所示：
从图中可以看出，机器学习是人工智能的一部分，而深度学习又是机器学习的一部分。人工智能的范围最为广泛，机器学习是人工智能的核心分支，也是当前发展最迅猛的一部分，而关于深度学习，它之前也属于“机器学习”的一个分支，其主要研究对象是神经网络算法，因想要区别于“机器学习”，它重新起了一个高大上的名字。下面以最具有代表性的机器学习来做进一步介绍。
单从定义上来说，机器学习是一种功能、方法，或者更具体的说是一种算法，它能够赋予机器进行学习的能力，从而使机器完成一些通过编程无法直接实现的功能。但从具体的实践意义来说，其实机器学习是利用大量数据训练出一个最优模型，然后再利用此模型预测出其他数据的一种方法。比如要识别猫、狗照片就要拿它们各自的照片提炼出相应的特征（比如耳朵、脸型、鼻子等），从而训练出一个具有预测能力的模型。
四、学习形式分类
机器学习是人工智能的主要表现形式，其学习形式主要分为：有监督学习、无监督学习、半监督学习等，如果你之前没有接触过机器学习，那么对于“监督”一词会不明就里，其实你可以把这个词理解为习题的“参考答案”，专业术语叫做“标记”。比如有监督学习就是有参考答案的学习，而无监就是无参考答案。
1. 有监督学习
有监督学习（supervised learning），需要你事先需要准备好要输入数据（训练样本）与真实的输出结果（参考答案)，然后通过计算机的学习得到一个预测模型，再用已知的模型去预测未知的样本，这种方法被称为有监督学习。这也是是最常见的机器学习方法。简单来说，就像你已经知道了试卷的标准答案，然后再去考试，相比没有答案再去考试准确率会更高，也更容易。
2. 无监督学习
理解了有监督学习，那么无监督学习理解起来也变的容易。所谓无监督学习（unsupervised learning）就是在没有“参考答案”的前提下，计算机仅根据样本的特征或相关性，就能实现从样本数据中训练出相应的预测模型。
除了上述两种学习形式外，还有半监督学习和强化学习，它不在本教程的讨论范畴之内，有兴趣的可以自己研究一下。
五、预测结果分类
根据预测结果的类型，我们可以对上述学习形式做具体的问题划分，这样就可以具体到实际的应用场景中，比如有监督学习可以划分为：回归问题和分类问题。如果预测结果是离散的，通常为分类问题，而为连续的，则是回归问题。
1. 回归&分类
连续和离散是统计学中的一种概念，全称为“连续变量”和“离散变量”。比如身高，从 1.2m 到 1.78m 这个长高的过程就是连续的，身高只随着年龄的变化一点点的长高。那么什么是“离散变量”呢？比如超市每天的销售额，这类数据就是离散的，因为数据不是固定，可能多也可能少。关于什么是“回归”和“分类”在后续内容中会逐步讲解。
2. 聚类
无监督学习是一种没有“参考答案”的学习形式，它通过在样本之间的比较、计算来实现最终预测输出，比如聚类问题，那什么是“聚类”？其实可以用一个成语表述“物以类聚，人以群分”，将相似的样本聚合在一起后，然后进行分析。关于聚类也会在后续内容中逐步讲解。
在学习机器学习技术的过程中，大家会遇到很多专业术语或者生僻词汇，这些名词大多数来自于数学或者统计学领域，比如模型、数据集、样本、熵，以及假设函数、损失函数等，虽然这些词汇属于基本的常识，但是如果大家是第一次接触的话，也会感觉到些许惊慌。在下一节我们将介绍机器学习的常用术语。
