白话机器学习之机器学习概论，高中生都能听懂！

人工智能范围很大，包括机器学习，群体优化算法，遗传算法，人工免疫系统等等内容。机器学习是人工智能的一个重要分支，其与人的学习过程是一样的。人类都是先感知外界的内容，然后通过小学，中学，大学等一步步来提高自己的知识水平，然后，再根据自己的知识储备来解决一系列的问题。

机器学习的原理与人类的学习过程是一致的，都是通过模型训练，然后将这个模型运用到具体的场合中去。

机器学习大致可以分为分类，聚类，预测几个方面。主要有基于统计的机器学习方法和神经网络，复杂一些的神经网络可以用作深度学习，具有强大的拟合能力。所谓的拟合，就是通过机器学习的模型来进行预测，分类和聚类的能力。

基于统计的机器学习方法算法很多，又可以分为监督学习和无监督学习。

所谓监督学习是指用一个(x,y)对来进行训练，对于每一个训练元素x都对应给他一个结果标签。从而寻找从x到y的映射函数f(x).

这个过程就好比我们用(1,2),(2,4),(3,6)这三个数据来训练一个模型f，那么就有：

f(1) = 2;

f(2) = 4;

f(3) = 6;

我们很自然而然地就能得出这个映射关系:

f(x) = 2*x

那么，这个f(x)也就是我们想要的最终模型。我们可以通过这个训练模型去做其他的预测活动，例如当x=4的时候，我们就可以知道对应的结果是8，这样就达到了训练的效果，可以用这个模型来作预测。

显而易见地，这个训练好的机器学习模型是一个线性的模型，他的特征向量是一维的，也就是只有x这一个，如果高中学得比较好的童鞋，可能会记得线性回归方程，或者说最小二乘法，用最小二乘法去做线性拟合是很合适的。

类似这种模型的应用，我们可以脑洞大开地根据外面的温度来决定穿多厚的衣服。通过训练温度与衣服厚度之间关系的模型，就可以得到一个帮助我们选择合理穿衣服的方案了。而实际上这个方案，我们大家心里都有数，这是我们长期观察生活得出来的。回想这个过程，是不是也是一个训练过程呢？只不过很难说出来具体多少度穿多厚的衣服。机器学习用数字来表征，变得更加具体了。

但是，实际上，数据并不可能这么刚刚好，肯定或多或少会存在一些误差，这些误差的存在是在所难免的。如果过分去追求拟合效果，反而会使得模型变差。

我们对于拟合过分强烈的，称之为过拟合；对拟合能力不足的模型，称之为欠拟合。举个例子：

我们看到上图这片树叶，树叶很明显有这么几个特征：

绿色的，叶片边缘有锯齿，叶片上有脉络，形状多是类似椭圆形的。

那么，我们就将这几个特征作为叶片的特征，然后根据这几个特征的程度来区分是否是树叶。但是，有的时候，对于这样的叶片可能区分不足：

因为，他的边缘锯齿并不是很明显，所以，我们还得用这样的叶片类型来训练这个分类模型。否则，如果是叶片而无法判断其为叶片，这种状态我们就可以认为拟合能力不足，称之为欠拟合。

但是，有的时候，训练出来的模型对于某些特征特别“较真”，认为满足个特征的一定就是树叶了，那么会造成这样的现象：

如上图所示，这很明显，不是一片树叶，是草叶。但是，训练后的模型认为他是绿色的，而且有脉络，所以一定是树叶。很显然，这个模型对于绿色和脉络这两个特征太较真了，凡是有这两个特征就被判断为树叶，这样导致这两个特征量太过头了，我们将其称之为过拟合。

解决过拟合和欠拟合问题，需要我们合理选择用于训练的数据集，我们需要用大量合理的数据集对机器学习模型进行训练，一遍其在具有强大的拟合能力的同时，也能够有效避免过拟合问题的发生。