1.1机器学习简介
1.1.1本文说明及开发环境的准备
本人机器学习的开发环境是Python，编辑器是pycharm，当然你也可以使用Anaconda.
以后的文章都是基于读者已经安装了开发环境的前提下所写,以后会定期更新机器学习相关的博客（包括原理和Python代码），在这里我给读者收集到了pycharm和Anaconda的安装步骤：
pycharm安装步骤: 网页链接.
Anaconda安装步骤: 网页链接.
1.1.2 机器学习为何如此热门
如今机器学习热门的原因是由于“人类无论如何也做不到在短时间内从大量的数据中自动计算出正确结果的操作”，而机器学习就是对大量数据所存在的模式进行识别来解决问题的，单纯的依靠人力对大量的数据进行处理是导致成本极其高昂，非常不现实。如今的计算机计算速度不断得到提高，出现了对复杂数据进行解析处理的运算装置，这也是使得机器学习变得如此热门的原因。
机器学习总的来说是人工智能的范畴，在机器学习里面还有深度学习，他们三者的关系如下图：
1.1.3 何谓机器学习
究竟什么是机器学习呢？概括一句话就是“通过对数据进行反复的学习，来找出其中蕴藏的规律和模式”，也就是说机器学习一定离不开数据，那么什么是数据的规律和模式呢？
例如，我们的肉眼可以辨别我们身边的各个物体，我们知道什么是苹果，什么是橘子，什么是椅子，这些物体反射的光线通过我们肉眼的视网膜，并且快速映入我们的瞳孔传入我们的大脑，最后经过我们大脑的“处理”，我们便分辨出这些物体。但是我们为什么不会把苹果看成椅子呢？其实是因为他们两个都具有各自相互区别的“特征”，苹果通常是红色的，椅子通常是褐色的；其次，苹果是圆的，椅子是具有4个角的。人类可以瞬间分辨出他们各自的特征不同之处，所以人类不会分辨错误。
但是要想让计算机从苹果和椅子的各种图像信息中找出它们的特征并且总结出规律是十分困难的，实际上计算机非常“笨”，我们如果直接告诉计算机“苹果”是红色的，半径约为5cm的球，那么计算机很可能会将涂成红色的球误认为是苹果。也就是说计算机不能通过人类“描述性的知识”来真正分辨苹果。针对这个问题，机器学习采用的是通过大量的苹果照片中归纳出苹果这一物体所具有的共同特征的算法去解决。那么机器学习算法大致可以归为以下三类：
- 监督学习（Supervised Learnings）
- 无监督学习（Unsupervised Learnings）
- 强化学习（Reinforcement Learnings）
往期文章：
- .KNN算法Python代码实现.
- 如何在Latex文章中插入MATLAB代码.
- latex Beamer模板.