机器学习入门-了解相关概念

      按照了解一个新事物的步骤，学习机器学习时我们首先提出的问题是，什么是机器学习？机器学习可以干什么？我们为什么需要机器学习？

      从人类诞生以来便一直在学习，学习行走，钻木取火。。。自我们呱呱坠地便开始了一生的学习，人类学习的过程是先观察后学习最后获得相关技能，相对的简单的技能可以通过短时间内学习得到，但是越复杂的技能可能需要的时间太过漫长。但是我们需要对复杂领域的学习来解决面临的问题，人们开始借助于工具，计算机的出现迎合了人类的需求，接着更多的相应工具诞生了，人们借助于工具解决自身难以快速解决的问题。

     我们身处“大数据时代”，海量的数据让人类难以手动得到有用的信息，而机器学习可以帮助我们解决这一问题。利用计算机来彰显数据背后的真 实含义，就是机器学习。但是我们知道数据学习算法并不只包含机器学习，那么在什么情况下我们会选择机器学习？

     选择机器学习解决问题需要满足几个条件：一，存在有待学习的“隐含模式”；二， 该模式不容易准确定义（直接通过程序实现）；三， 存在关于该模式的足够数据。

上图展示了机器学习的大概步骤，首先，我们需要进行数据探索，分析问题，设想解决问题的方法；之后会有训练集的生成；我们知道我们要求的就是从输入到输出的一个映射，假设空间就是这个映射的集合，最用我们选取误差最小的最好的假设作为结果。