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最近正在做一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的項(xiàng)目，在這之前自己也沒(méi)有接觸過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)。可謂邊做邊學(xué)，在這里把自己的學(xué)習(xí)理解記錄下來(lái)，同時(shí)也希望感興趣的同學(xué)可以通過(guò)這篇文章對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有一個(gè)大致的了解。這篇文章沒(méi)有專(zhuān)業(yè)的技術(shù)語(yǔ)言，旨在讓機(jī)器學(xué)習(xí)之外的人能夠?qū)@門(mén)技術(shù)有一個(gè)初步的認(rèn)識(shí)。

背景

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是一門(mén)專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能的學(xué)科。1959年美國(guó)的塞繆爾(Samuel)設(shè)計(jì)了一個(gè)下棋程序，這個(gè)程序具有學(xué)習(xí)能力，它可以在不斷的對(duì)弈中改善自己的棋藝。4年后，這個(gè)程序戰(zhàn)勝了設(shè)計(jì)者本人。又過(guò)了3年，這個(gè)程序戰(zhàn)勝了美國(guó)一個(gè)保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個(gè)程序向人們展示了機(jī)器學(xué)習(xí)的能力。

機(jī)器學(xué)習(xí)的定義

機(jī)器學(xué)習(xí)，顧名思義就是讓機(jī)器進(jìn)行“學(xué)習(xí)”，這個(gè)名字使用了擬人的手法。

但是計(jì)算機(jī)是死的，怎么可能像人一樣學(xué)習(xí)呢？

傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序，都是我們輸入一串指令后，它按照這個(gè)指令一步步的執(zhí)行，最終輸出一個(gè)明確的結(jié)果，具有明確的因果關(guān)系。但是機(jī)器學(xué)習(xí)卻完全不一樣，沒(méi)有明確的因果關(guān)系。它會(huì)根據(jù)你輸入的數(shù)據(jù)而不是指令來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)和輸出結(jié)果，相關(guān)而不是因果的概念是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念。

因此我們說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)是一種讓計(jì)算機(jī)利用數(shù)據(jù)而不是指令來(lái)進(jìn)行各種工作的方法。

它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)智能化的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)

文本分析一直是科學(xué)研究較為活躍的領(lǐng)域。畢竟創(chuàng)造所有人類(lèi)知識(shí)（文本表示）不是一項(xiàng)輕松的工作。

下面我通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)在文本數(shù)據(jù)分析方面的應(yīng)用為例來(lái)簡(jiǎn)單的闡明具體什么是機(jī)器學(xué)習(xí)。如果你想簡(jiǎn)單的了解一下什么是機(jī)器學(xué)習(xí)，那么看完這篇文章就足夠了。如果你想深入了解機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，就需要多下功夫進(jìn)行研究和思考了。

文本分析，即是讓計(jì)算機(jī)對(duì)輸入的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到這篇文章的分析結(jié)果（如文本分類(lèi)、正負(fù)情緒等）。進(jìn)行分析的前提是，使用算法對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞和關(guān)鍵詞提取，同時(shí)系統(tǒng)建立一個(gè)語(yǔ)料庫(kù)。流程是，輸入文本數(shù)據(jù)后，系統(tǒng)對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞和關(guān)鍵詞的提?。P(guān)于分詞和關(guān)鍵詞提取的原理就不在這里展開(kāi)說(shuō)了，后續(xù)會(huì)抽時(shí)間進(jìn)行分享），得到關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)后，與語(yǔ)料庫(kù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，然后將匹配數(shù)據(jù)傳輸至分析引擎，得出分析結(jié)果。

這是目前行業(yè)中最基本的文本分析流程，這個(gè)流程本身是沒(méi)有任何問(wèn)題的，但是問(wèn)題就出在計(jì)算機(jī)沒(méi)有“自我”的意識(shí)，不懂得如何根據(jù)實(shí)際環(huán)境等因素進(jìn)行靈活的變通，所以這樣分析出來(lái)的結(jié)果可能會(huì)出現(xiàn)不準(zhǔn)確的情況。舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，比如有一句話(huà)話(huà)“資本主義好？呵呵！”如果直接讓計(jì)算機(jī)分析的話(huà)，也許得出的結(jié)果就是歌頌資本主義。但實(shí)際的情況卻是批評(píng)資本主義。可以看到，在這種特定的環(huán)境下的分析判斷，展現(xiàn)出會(huì)思考的人類(lèi)的強(qiáng)大之處。

基于這樣的情況，我們需要引入機(jī)器學(xué)習(xí)的概念。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，都是輸入A，得到的答案一定是B。但是通過(guò)機(jī)器不斷的學(xué)習(xí)后，同樣輸入A，但是得到的答案可能會(huì)是B1B2或者BC。這就是機(jī)器學(xué)習(xí)后帶來(lái)的變化，也正是機(jī)器學(xué)習(xí)的魅力所在。

先上一個(gè)關(guān)于文本分類(lèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)圖。

在圖中可以看到，對(duì)于分析引擎可以正確識(shí)別的將會(huì)直接輸出分析結(jié)果。對(duì)于分析引擎不能正確識(shí)別的，將通過(guò)人工干預(yù)的方式對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行校正后再將正確結(jié)果進(jìn)行輸出。而機(jī)器學(xué)習(xí)引擎將對(duì)所有的這些歷史樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。接著，我們將這些數(shù)據(jù)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行處理，這個(gè)過(guò)程在機(jī)器學(xué)習(xí)中叫做“訓(xùn)練”，處理的結(jié)果可以被我們用來(lái)訓(xùn)練“模型”，當(dāng)輸入新的數(shù)據(jù)時(shí)，我們即可以通過(guò)“模型”對(duì)這部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行處理。對(duì)新數(shù)據(jù)的處理過(guò)程在機(jī)器學(xué)習(xí)中叫做“預(yù)測(cè)”?！坝?xùn)練”與“預(yù)測(cè)”是機(jī)器學(xué)習(xí)的兩個(gè)過(guò)程，“模型”則是過(guò)程的中間輸出結(jié)果，“訓(xùn)練”產(chǎn)生“模型”，“模型”指導(dǎo) “預(yù)測(cè)”。

下面這張圖就是機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程與人類(lèi)歸納經(jīng)驗(yàn)的對(duì)比：

可見(jiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)中的“訓(xùn)練”與“預(yù)測(cè)”過(guò)程可以對(duì)應(yīng)到人類(lèi)的“歸納”和“推測(cè)”過(guò)程。機(jī)器的“模型”通過(guò)歷史數(shù)據(jù)的積累學(xué)習(xí)具有了對(duì)新的問(wèn)題和具體情境給出判斷的能力，這正如人類(lèi)通過(guò)過(guò)往的生活經(jīng)驗(yàn)不斷歸納整理得出一定的規(guī)律而具有了利用這些知識(shí)對(duì)新的問(wèn)題進(jìn)行判斷能力。通過(guò)這樣的對(duì)應(yīng)，我們可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)的思想并不復(fù)雜，僅僅是對(duì)人類(lèi)在生活中學(xué)習(xí)成長(zhǎng)的一個(gè)模擬。由于機(jī)器學(xué)習(xí)不是基于編程形成的結(jié)果，因此它的處理過(guò)程不是因果的邏輯，而是通過(guò)歸納思想得出的相關(guān)性結(jié)論。

小結(jié)

機(jī)器學(xué)習(xí)即是用某些算法指導(dǎo)計(jì)算機(jī)利用已知的歷史數(shù)據(jù)得出適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，并利用此模型?duì)新的情境給出判斷的過(guò)程。

以上，為個(gè)人理解，愿與大家多多交流！

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