機(jī)器學(xué)習(xí)的概念
      
      機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了當(dāng)今的熱門話題,，但是從機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)概念誕生到機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的普遍應(yīng)用經(jīng)過了漫長(zhǎng)的過程,。在機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的歷史長(zhǎng)河中，眾多優(yōu)秀的學(xué)者為推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展做出了巨大的貢獻(xiàn),。
      
      從1642年P(guān)ascal發(fā)明的手搖式計(jì)算機(jī),，到1949年Donald Hebb提出的赫布理論――解釋學(xué)習(xí)過程中大腦神經(jīng)元所發(fā)生的變化，都蘊(yùn)含著機(jī)器學(xué)習(xí)思想的萌芽,。事實(shí)上,，1950年圖靈在關(guān)于圖靈測(cè)試的文章中就已提及機(jī)器學(xué)習(xí)的概念。到了1952年,，IBM的亞瑟?塞繆爾（Arthur Samuel,，被譽(yù)為“機(jī)器學(xué)習(xí)之父”）設(shè)計(jì)了一款可以學(xué)習(xí)的西洋跳棋程序。塞繆爾和這個(gè)程序進(jìn)行多場(chǎng)對(duì)弈后發(fā)現(xiàn),，隨著時(shí)間的推移，程序的棋藝變得越來越好[1],。塞繆爾用這個(gè)程序推翻了以往“機(jī)器無法超越人類,，不能像人一樣寫代碼和學(xué)習(xí)”這一傳統(tǒng)認(rèn)識(shí)。并在1956年正式提出了“機(jī)器學(xué)習(xí)”這一概念,。
      
      對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的認(rèn)識(shí)可以從多個(gè)方面進(jìn)行,，有著“全球機(jī)器學(xué)習(xí)教父”之稱的Tom Mitchell則將機(jī)器學(xué)習(xí)定義為：對(duì)于某類任務(wù)T和性能度量P，如果計(jì)算機(jī)程序在T上以P衡量的性能隨著經(jīng)驗(yàn)E而自我完善,，就稱這個(gè)計(jì)算機(jī)程序從經(jīng)驗(yàn)E學(xué)習(xí),。
      
      普遍認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，常簡(jiǎn)稱為ML）的處理系統(tǒng)和算法是主要通過找出數(shù)據(jù)里隱藏的模式進(jìn)而做出預(yù)測(cè)的識(shí)別模式,，它是人工智能（Artificial Intelligence,，常簡(jiǎn)稱為AI）的一個(gè)重要子領(lǐng)域。