作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着互联网、社交网络、移动互联网等新型信息化技术的蓬勃发展，人们生活中的大量数据在不断产生。数据的获取、存储和分析也越来越成为人们生活中不可或缺的一部分。基于这些数据的复杂分析可以帮助我们发现隐藏的 patterns 和 trends ，从而对我们的日常生活进行干预，提升工作效率、改善产品质量、增强客户服务能力。而机器学习（Machine Learning）正是利用人类大脑的学习能力进行分析的一种方法。
机器学习的理论基础主要包括概率论、统计学、线性代数、计算复杂度理论等。通过定义模型并将数据输入到模型中，然后训练模型使其能够正确地分类、预测或回归出目标变量的值。机器学习的应用主要涉及三个方面：
监督学习（Supervised learning）：训练模型时给定数据集以及对应的输出结果，根据给定的输入，模型可以学习到如何映射输入到输出。比如图像识别、文本分类、预测销售额等。
非监督学习（Unsupervised learning）：训练模型时只给定数据集，模型可以自动聚类数据集中的样本，找出数据集中隐藏的模式和结构。比如聚类分析、基于文档主题的文本分组、用户画像等。
半监督学习（Semi-supervised learning）：结合了监督学习和非监督学习的特点。通常情况下，有一部分数据带有标签，另外一部分没有标签，模型需要结合这两部分信息进行训练。比如爬虫自动收集的数据缺乏相应的标签，可以通过其他已有的无监督学习模型对其进行聚类，再加入已有标签的数据进行训练。
机器学习有很多种不同的算法，但最流行的是监督学习中的深度学习算法，包括卷