中年|5分钟快速了解机器学习基础概念 |概念|算法|

在大数据与算法不断发展的今天， “人工智能”、“机器学习”的相关话题讨论日趋火热，而机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。

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人邮君就带大家快速了解一下机器学习的相关概念吧~
什么是机器学习？机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习通过算法学习数据的模式，据此对新的数据进行预测。
机器学习为何如此受关注？
其实机器学习的基础理论和算法本身并不是新出现的。无论是过去还是现在，计算机都特别擅长处理重复的任务。所以计算机能够比人类更高效地读取大量的数据、学习数据的特征并从中找出数据的模式。这样的任务也被称为机器学习或者模式识别，以前人们就有用计算机处理这种任务的想法，并为此进行了大量的研究，也开发了很多代码。现在机器学习能做的事情更多了。虽然不可否认这受益于计算机理论的发展，不过我认为主要还是归功于以下两点。

具备了能够收集大量数据的环境
具备了能够处理大量数据的环境

由于互联网的发展，个人行为和生活的一部分已经被数字化，规模大到无法想象的数据也随之而生。不仅是数据量变多了，数据的种类也增加了。其中包括 Web 网站的访问记录、博客上发布的博文和照片、邮件的发送记录、电商网站的购买记录等，数不胜数。多亏有了互联网，我们才可以轻松获取大量这样的数据。

而且现在计算机的性能也越来越高，处理同样多的数据所需的时间变得越来越短，硬盘和 SSD 这样的存储设备也越来越便宜。正因为机器学习具备了能够收集和处理大量数据的环境，所以人们对机器学习的兴趣越来越高。机器学习不仅可以应用在那些方便我们日常生活的应用程序上，还可以帮助商务人士做决策，或者应用在医疗、金融、安全等其他各种领域。
机器学习擅长什么？回归（regression）分类（classification）聚类（clustering）