机器学习——发掘人工智能技术的精华

摘要：机器学习是人工智能技术最重要的分支，它结合了数据挖掘、计算机领域和概率模型等综合技术，让模型具备学习能力，识别和处理难以预料的输入数据以达到预期的输出结果。机器学习包括许多不同的技术，它们在语音识别、人脸识别、推荐系统和自然语言处理等实际应用领域都表现出色。本文着重于介绍机器学习基本概念，原理，重点介绍分类、回归和聚类的技术原理以及实际应用。

关键词：机器学习；分类；回归；聚类；实际应用

1 引言

人工智能（artificial intelligence, AI）包括统计学、规则、机器学习等许多技术，它用于处理复杂的计算任务，从而实现智能系统的自动化操作。智能系统按其对问题的解决方式可大致分为基于规则系统和基于机器学习系统两类，而机器学习则是人工智能技术的重要组成部分。机器学习兼具传统编程诀窍与智能行为，将现有的知识或启发运用到实践中，按一定程序将现存信息自动转换为有用的结果。传统人工智能编程可能需要分别定义每一步操作，而机器学习程序可以从大量实例中学习使用规律，而无需人类介入，可以准确的输出正确的答案。它是今日智能系统的主要基础，对实际的应用有着重大的影响。

2 机器学习基本概念

机器学习（machine learning）是计算机科学的一个分支，是人工智能领域的主要构成，主要的目标是使系统本身具有可以更正确地处理新任务的能力。在教育过程中，计算机可以从经验中自动学习，运用所得到的结果作出合理的决策和预测，实现更好的相关性和准确性。

机器学习可以构建各种模型去预测未来的发展状况或实现预定结果。它利用大量的数据，通过迭代算法的帮助，提升模型的正确率。它试图解决计算机问题的最佳方法，让计算机可以从经验中学习，并在新任务上快速完成。它可以帮助开发实现自决策能力，在不同应用领域达到期望的结果。

3 机器学习算法

机器学习的算法大致可以分为三类，即：分类（classification），回归（regression）和聚类（clustering）。

（1）分类。分类技术使用的是分类器（classifier），通过使用算法和特征建模，根据输入数据对其进行正确的类型分配。它用来识别和分析渠道，支持垃圾邮件分类，检测癌症或其他状态等等。常用的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、KNN（K遍历）和支持向量机等。

（2）回归。回归是一种模型，用来检测函数的变化趋势，是机器学习中性能评估常用的一种手段。回归模型可以对输入数据作出预测，以达到预期的范围内的数据输出结果。常用的回归算法有线性回归、树回归和神经网络等。

（3）聚类。聚类算法是机器学习的一种分枝，它是聚合技术的运用，可将数据分成多个组。这种技术可以用来发现同类事物的概述，根据有关特征聚合数据。常用的聚类算法有K-means和层次聚类等。

4 机器学习的实际应用

机器学习在实际应用中表现良好，在许多领域都有突出的表现，比如： 医疗诊断 就有一系列机器学习技术可用于诊断疾病、分析病例等用途； 语音识别 可以使用机器学习技术将语音信号转换成文本手段，实现机器聆听和对话；人脸识别 是一种机器学习技术，可自动识别目标人员的脸部特征；推荐系统 是实现推荐服务的关键技术，通过机器学习技术，可以捕获用户行为，实现更精准的推荐。

5 结论

机器学习是人工智能技术中的一个重要分支，其已经得到了越来越多的应用，可以大大提高计算机系统处理复杂任务的能力，有助于满足