机器学习基础：初识机器学习
目录
引言
什么是机器学习
机器怎么学
推荐使用的工具包
引言
这是一篇科普类型的文章，将使用较为通俗易懂的说法，向读者简单介绍一下机器学习。
什么是机器学习
随时网络的发展，很多朋友都享受过人工智能的带给我们的便利，特别是近期引起广泛关注的ChatGPT，那么一个自然的问题就出现了，到底什么是机器学习？
机器学习是人工智能在近期最重要的发展之一。机器学习的理念是，不将智能看作是给机器传授东西，而是机器会自己学习东西。这样一来，机器就可以直接从经验（或数据）中学习如何处理复杂的任务。
简单而言，就是通过可学习的数据，让机器学习到这组数据中潜在的规律，在充分了解了规律后，机器就可以解决相应的问题(在效果上会有很大区别)。
机器怎么学
让机器进行学习后，所学的知识都被包含在了数学表达式中，这个数学表达式就相当于是对规律的一种概括，表示了数据间的关系，实现原始数据与目标结果间的映射。
一般而言，机器学习的常规步骤如下：
- 获取数据，进行相应的处理
- 选择合适的算法模型
- 利用算法模型学习数据中的知识
- 利用模型解决相应的任务
这里的数据，我们称之为样本，类似于函数，对于模型而言，数据就是这里的
，但由于是收集而来的大量数据，会存在许多的问题，并不那么"漂亮"(机器学习算法，在越"漂亮"的数据下学习，最后的性能会越好)，我们需要对数据进行相应的处理让它能直接给算法进行训练，而训练，就是通过某种方法，将函数
的表达式求解出来，最后一步就是利用得到的表达式，并做特别处理来解决相关任务。
许多方法还会在执行任务的过程中，通过任务中的未知样本继续学习，从而改进算法的性能。例如ChatGPT通过强化学习与用户交互，从而得到更精确的结果。
对机器学习而言，最核心的就是数据和模型算法，有了数据才能训练算法，有了算法才能学习数据中的规律知识。
推荐使用的工具包
这部分将推荐一个Python的机器学习工具包sklearn，这个库对绝大部分经典机器学习的算法都有很好的实现，并且有着极为统一的函数接口。在训练好模型后，可以通过调整超参数来进一步优化模型性能，也就是所谓的调参，但这并非完全是无目的性的，这些超参数是在算法推导过程中起着极为重要的作用，在了解原理后，对调参是有帮助的。
接下来的文章，将从理论部分与实践代码部分来讲述经典机器学习算法。
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