机器学习的第一个问题

今天是2020年的第一个周六，我一直在回想，当时我刚刚接触机器学习时，最感到困惑的是什么？

这其实并不是个很容易回答的问题。很多知识就是这样，没掌握之前怎么看都像是一座大山，而学会之后又怎么看怎么理所当然。机器学习也是这样。

我想了又想，终于，沉睡已久的记忆重新复苏，我这才记起，当时机器学习远没当下这么热门，连书也只有老旧的几本，而正是因为这个问题，才让我想要去了解机器学习。

这个问题很具体，是个有着明确应用场景的问题：

为什么机器学习能够检测垃圾邮件？

这个问题，是我学习机器学习的第一推动力。前面我们介绍了作为机器学习算法实体的模型，介绍了作为机器学习学习方式的有监督学习，这些都好比是机器学习的重要组成部件说明书，但每一个涉足学习机器领域的同学，最最好奇的应该是：机器学习究竟能做什么？

答：机器学习能够分类，能够解决分类问题。

当然，机器学习如今的应用非常广泛，在其它一些问题上也有了值得关注的进展，但截至今天，2020年的第一个周六，分类问题仍然是机器学习领域最重要的问题。

事实是这样，可是总要多问一句：为什么呢？

也许和定位有关。机器学习模型在很多应用场景，实际发挥的是“判别器”的作用，在最最最常见的刷脸解锁这个场景里，机器学习模型扮演的正是判别器，要判别“你是不是你”。而这个判别，正是一个典型的二元分类问题：当前刷脸的“你”，究竟是手机的主人（是你），还是别人（不是你）。

下次再聊。