2018程序员进阶指南：机器学习与人工智能实战

在2018年的《84程序员练级攻略：机器学习和人工智能1》一文中，作者陈皓针对初学者介绍了机器学习的基本概念和两种主要的学习方式——监督式学习和非监督式学习。监督式学习是一种基于有标签数据的教学方法，例如识别手写数字的任务。在这个例子中，开发者需收集大量手写数字图片作为样本，人工或算法标记每个数字，让机器学习算法学习每种数字的特征，从而对未知的图片进行分类。 监督学习的核心在于提供带有标签的数据集，通过模式识别找出输入特征与输出结果之间的关联，使得机器可以根据已有的学习样本预测新数据。例如，通过训练，系统可以识别出不同的笔迹对应1到9的数字，实现自动识别功能。 相比之下，非监督式学习则是在没有标签的情况下进行学习，主要用于挖掘数据内在结构和模式。它适用于那些难以直接分类或标记的数据，如用户购买行为分析。在这样的场景中，算法会自行寻找数据之间的相似性和关联，帮助我们发现隐藏的关系，如年龄、性别与购物行为之间的潜在联系，从而帮助企业进行更精准的市场细分和用户画像。 这两种学习方法各有优势，监督学习适用于有明确目标的预测任务，而非监督学习则适合于探索性数据分析和异常检测等场景。理解并掌握这两种方法是进入机器学习领域的基础，对于提高程序员在人工智能领域的技术水平具有重要意义。陈皓强调，尽管他之前的文章可能较为浅显，但他鼓励读者分享更深入的学习资源，共同进步。通过不断实践和学习，程序员可以在机器学习和人工智能领域逐步提升自己的专业技能。