機器學習是一門多領域交叉學科，廊括眾多：涉及到概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。如果以人來說明的話，機器學習相當于人的學習能力和發展能力。

我們對機器學習的認識，不能管中窺豹，要全面一些，了解他的前世今生。即它的發展歷程是怎么樣的；于今天而言，它的現狀又是怎么樣的；在未來，它將會有哪些全新的發展。橫向來看。機器學習的分類又都有哪些；它的算法有哪些；在哪些領域有它的應用。

一、機器學習的發展歷程

機器學習的發展和人工智能發展是離不開的，機器學習是人工智能研究發展到一定階段的必然產物。

人工智能的研究歷史有著一條從以“推理”為重點，到以“知識”為重點，再到以“學習”為重點的自然、清晰的脈絡。下面是人工智能發展的三個時期：

推理期

時間為1950s~1970s，人們認為只要給機器賦予邏輯推理能力，機器就能具有智能。這一階段的代表性工作主要有A. Newell和H. Simon的“邏輯理論家”程序以及此后的“通用問題求解”程序等，這些工作在當時取得了令人振奮的成果。例如，“邏輯理論家”程序在1952年證明了著名數學家羅素和懷特海的名著《數學原理》中的38條定理，在1963年證明了全部的52 條定理，而且定理 2.85甚至比羅素和懷特海證明得更巧妙。A.Newell和H.Simon因此獲得了1975年圖靈獎。然而，隨著研究向前發展，人們逐漸認識到，僅具有邏輯推理能力是遠遠實現不了人工智能的。E.A. Feigenbaum等人認為，要使機器具有智能，就必須設法使機器擁有知識。

知識期

時間為1970s~1980s，在這一時期，大量專家系統問世，在很多領域做出了巨大貢獻。E.A. Feigenbaum 作為“知識工程”之父在 1994 年獲得了圖靈獎。但是，專家系統面臨“知識工程瓶頸”，簡單地說，就是由人來把知識總結出來再教給計算機是相當困難的。于是，一些學者想到，如果機器自己能夠學習知識該多好

學習期

時間為1980s~現在，機器學習開始受到重視，成為一個獨立的學科領域并開始快速發展、各種機器學習技術百花齊放的時期。事實上，圖靈在1950年提出圖靈測試的文章中就已經提到了機器學習的可能，而1950s其實已經開始有機器學習相關的研究工作，主要集中在基于神經網絡的連接主義學習方面，代表性工作主要有F.Rosenblatt的感知機、B.Widrow的Adaline等。

二、機器學習的研究現狀

機器學習作為人工智能的關鍵核心技術，受到了前所未有的重視和快速發展。深入研究其發展現狀和競爭格局，有助于為企業戰略和相關產業政策制定提供科學決策依據。

基于 DII 數據庫和 WOS 數據庫，從發展階段、熱點與核心領域識別、競爭國家對比三方面，對該技術領域發展現狀、競爭格局進行了分析。

機器學習技術處于快速成長期，我國目前也處于快速發展期；我國在技術結構布局上存在短板；美國的專利活動最強，我國也屬于技術活躍者；美國的專利質量最高，我國與其相差較大；互聯網企業是重要推動力量；熱點領域有智能診斷、自動駕駛儀、教育輔助、語音識別、計算機視覺等；核心領域有排。。.。。.

三、機器學習的分類

（一）基于學習策略的分類：模擬人腦的機器學習、直接采用數學方法的機器學習

（二）基于學習方法的分類：歸納學習、演繹學習、類比學習、分析學習

四、機器學習的常見算法

1. 線性回歸

在統計學和機器學習領域，線性回歸可能是最廣為人知也最易理解的算法之一。

預測建模主要關注的是在犧牲可解釋性的情況下，盡可能最小化模型誤差或做出最準確的預測。我們將借鑒、重用來自許多其它領域的算法（包括統計學）來實現這些目標。

線性回歸模型被表示為一個方程式，它為輸入變量找到特定的權重（即系數 B），進而描述一條最佳擬合了輸入變量（x）和輸出變量（y）之間關系的直線。

2. Logistic 回歸

Logistic 回歸是機器學習從統計學領域借鑒過來的另一種技術。它是二分類問題的首選方法。

像線性回歸一樣，Logistic 回歸的目的也是找到每個輸入變量的權重系數值。但不同的是，Logistic 回歸的輸出預測結果是通過一個叫作「logistic 函數」的非線性函數變換而來的。

logistic 函數的形狀看起來像一個大的「S」，它會把任何值轉換至 0-1 的區間內。這十分有用，因為我們可以把一個規則應用于 logistic 函數的輸出，從而得到 0-1 區間內的捕捉值（例如，將閾值設置為 0.5，則如果函數值小于 0.5，則輸出值為 1），并預測類別的值。

3. 線性判別分析

Logistic 回歸是一種傳統的分類算法，它的使用場景僅限于二分類問題。如果你有兩個以上的類，那么線性判別分析算法（LDA）是首選的線性分類技術。

4. 分類和回歸樹

決策樹是一類重要的機器學習預測建模算法。

決策樹可以被表示為一棵二叉樹。這種二叉樹與算法設計和數據結構中的二叉樹是一樣的，沒有什么特別。每個節點都代表一個輸入變量（x）和一個基于該變量的分叉點（假設該變量是數值型的）。

5. 樸素貝葉斯

樸素貝葉斯是一種簡單而強大的預測建模算法。

該模型由兩類可直接從訓練數據中計算出來的概率組成：1）數據屬于每一類的概率；2）給定每個 x 值，數據從屬于每個類的條件概率。一旦這兩個概率被計算出來，就可以使用貝葉斯定理，用概率模型對新數據進行預測。當你的數據是實值的時候，通常假設數據符合高斯分布（鐘形曲線），這樣你就可以很容易地估計這些概率。

6. K 最近鄰算法

K 最近鄰（KNN）算法是非常簡單而有效的。KNN 的模型表示就是整個訓練數據集。

對新數據點的預測結果是通過在整個訓練集上搜索與該數據點最相似的 K 個實例（近鄰）并且總結這 K 個實例的輸出變量而得出的。對于回歸問題來說，預測結果可能就是輸出變量的均值；而對于分類問題來說，預測結果可能是眾數（或最常見的）的類的值。

關鍵之處在于如何判定數據實例之間的相似程度。如果你的數據特征尺度相同（例如，都以英寸為單位），那么最簡單的度量技術就是使用歐幾里得距離，你可以根據輸入變量之間的差異直接計算出該值。

7. 學習向量量化

KNN 算法的一個缺點是，你需要處理整個訓練數據集。而學習向量量化算法（LVQ）允許選擇所需訓練實例數量，并確切地學習這些實例。

8. 支持向量機

支持向量機（SVM）可能是目前最流行、被討論地最多的機器學習算法之一。

超平面是一條對輸入變量空間進行劃分的「直線」。支持向量機會選出一個將輸入變量空間中的點按類（類 0 或類 1）進行最佳分割的超平面。在二維空間中，你可以把他想象成一條直線，假設所有輸入點都可以被這條直線完全地劃分開來。SVM 學習算法旨在尋找最終通過超平面得到最佳類別分割的系數。

9. 袋裝法和隨機森林

隨機森林是最流行也最強大的機器學習算法之一，它是一種集成機器學習算法。

自助法是一種從數據樣本中估計某個量（例如平均值）的強大統計學方法。你需要在數據中取出大量的樣本，計算均值，然后對每次取樣計算出的均值再取平均，從而得到對所有數據的真實均值更好的估計。

隨機性來進行次優分割。

10. Boosting 和 AdaBoost

Boosting 是一種試圖利用大量弱分類器創建一個強分類器的集成技術。要實現 Boosting 方法，首先你需要利用訓練數據構建一個模型，然后創建第二個模型（它企圖修正第一個模型的誤差）。直到最后模型能夠對訓練集進行完美地預測或加入的模型數量已達上限，我們才停止加入新的模型。

五、機器學習的應用

模式識別的應用領域廣泛，包括計算機視覺、醫學圖像分析、光學文字識別、自然語言處理、語音識別、手寫識別、生物特征識別、文件分類、搜索引擎等，而這些領域也正是機器學習大展身手的舞臺，因此模式識別與機器學習的關系越來越密切。