理解机器学习：入门必备-面试题解析

机器学习是一种计算机科学技术，它致力于模拟人类的学习过程，让计算机能够通过数据和经验自我改进，获取新知识和技能，从而提高其在特定任务上的性能。这一概念起源于20世纪50年代，如Arthur Samuel的定义，即在特定编程条件下赋予计算机自我学习的能力，例如通过编写程序让计算机通过自我对弈西洋棋来学习策略。更严谨的定义来自Tom Mitchell，他认为机器学习是指一个程序通过经验E（如反复训练）学习解决任务T（如垃圾邮件分类），并在性能度量P（如垃圾邮件识别准确率）上有所提升。 在现代应用中，机器学习涉及多种算法和技术，如监督学习（如支持向量机、神经网络和参数/非参数方法）、无监督学习（如聚类、降维和推荐系统）、深度学习等。这些技术广泛应用于自动驾驶、语音识别、搜索引擎优化、基因组学分析等领域，极大地推动了人工智能的发展。 斯坦福大学2014年的机器学习课程作为经典教程，提供了全面的介绍，涵盖了监督学习、无监督学习以及机器学习的最佳实践，包括理解偏差与方差理论、应用案例研究如智能机器人、文本理解、计算机视觉、医疗信息等多个领域。课程的特点是教学内容丰富，使用大量实例和案例，而且配有清晰的PPT课件，便于理解和实践。此外，该课程还强调了实战技巧和硅谷在机器学习和人工智能领域的创新实践。 作者黄海广作为中国海洋大学2014级博士生，出于分享的目的，整理并翻译了斯坦福课程的相关视频和课件，提供了中英文字幕，使得更多人能够无障碍地学习和理解机器学习的基础知识和实际应用。对于想要进入IT行业或进一步深入研究的人来说，掌握机器学习是必不可少的，因为它已经成为现代科技领域中的关键技术之一，对提升工作效率和创新能力具有重大意义。