机器学习入门：从基础知识到深度学习

"这篇文档是王晋东在2017年9月16日撰写的一份关于机器学习入门的介绍，旨在为初学者提供一个简单易懂的视角理解机器学习，适合没有基础的学习者阅读。文档涵盖了机器学习的基本概念、为何机器学习变得重要以及其在人工智能中的地位。此外，还探讨了无监督学习、深度学习和迁移学习，并提供了快速入门机器学习的建议。" 1. 机器学习与人工智能的关系：文中指出，机器学习并不等同于人工智能，它是实现人工智能的一种有效手段。 2. 机器学习定义：机器学习是一种让计算机通过分析数据自动学习知识，并应用这些知识来执行任务的方法，如预测雾霾、人脸识别等。 3. 数据驱动的学习：在数据爆炸的时代，计算机处理能力的增强使得机器学习成为可能。以前依赖于人工特征的识别方式（如人脸识别）现在被自动特征提取所取代。 4. 无监督学习的未来：无监督学习被认为是机器学习的一个重要方向，它不依赖于预先标记的数据，而是通过模式识别和聚类来发现数据的内在结构。 5. 深度学习的本质：深度学习模仿人脑神经元结构，通过多层函数复合来拟合复杂函数。尽管深度学习并非全新的概念，但在大数据和强大计算力的支持下，它近年来得到了广泛的关注和应用。 6. 深度学习的演化与应用：深度学习包括深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络和深度增强学习等多种模型，它们在图像识别、语音处理等领域取得了显著成果。 7. 深度学习兴起的原因：大数据的增多、计算能力的提升以及对模型参数的有效调整是深度学习火热的主要原因。 8. 快速入门建议：文档可能提到了针对研究者、学生以及工业界和开发者的机器学习入门策略，但具体内容未给出。 这篇文档为读者提供了一个全面的机器学习入门框架，强调了数据、计算能力和算法在现代机器学习中的关键作用，同时也揭示了深度学习在当前AI热潮中的核心地位。对于希望了解和进入机器学习领域的初学者来说，这是一个很好的起点。