也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。

　　套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。近年来互联网数据大爆炸，数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴，而机器学习的算法能指引计算机在海量数据中，挖掘出有用的价值，也使得无数学习者为之着迷。

　　但是越说越觉得机器学习有距离感，云里雾里高深莫测，本港台直播们不是专家，但说起算有一些从业经验，做过一些项目在实际数据上应用机器学习。这一篇就本港台直播们的经验和各位同仁的分享，总结一些对于初学者入门有帮助的方法和对进阶有用的资料。

　　◆ ◆ ◆2. 机器学习关注问题

　　并非所有的问题都适合用机器学习解决(很多逻辑清晰的问题用规则能很高效和准确地处理)，也没有一个机器学习算法可以通用于所有问题。咱们先来了解了解，机器学习，到底关心和解决什么样的问题。

　　从功能的角度分类，机器学习在一定量级的数据上，可以解决下列问题：

　　1.分类问题

　　根据数据样本上抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个。比如：

　　垃圾邮件识别(结果类别：1、垃圾邮件 2、正常邮件)

　　文本情感褒贬分析(结果类别：1、褒 2、贬)

　　图像内容识别识别(结果类别：1、喵星人 2、汪星人 3、人类 4、草泥马 5、都不是)。

　　2.回归问题

　　根据数据样本上抽取出的特征，预测一个连续值的结果。比如：

　　星爷《美人鱼》票房

　　大帝都2个月后的房价

　　隔壁熊孩子一天来你家几次，宠幸你多少玩具

　　3.聚类问题

　　根据数据样本上抽取出的特征，让样本抱抱团(相近/相关的样本在一团内)。比如：

　　google的新闻分类

　　用户群体划分

　　本港台直播们再把上述常见问题划到机器学习最典型的2个分类上。

　　分类与回归问题需要用已知结果的数据做训练，属于“监督学习”

　　聚类的问题不需要已知标签，属于“非监督学习”。

　　如果在IT行业(尤其是互联网)里溜达一圈，你会发现机器学习在以下热点问题中有广泛应用：

　　1.计算机视觉

　　典型的应用包括：人脸识别、车牌识别、扫描文字识别、图片内容识别、图片搜索等等。

　　2.自然语言处理

　　典型的应用包括：搜索引擎智能匹配、文本内容理解、文本情绪判断，语音识别、输入法、机器翻译等等。

　　3.社会网络分析

　　典型的应用包括：用户画像、网络关联分析、欺诈作弊发现、热点发现等等。

　　4.推荐

　　典型的应用包括：虾米音乐的“歌曲推荐”，某宝的“猜你喜欢”等等。

　　◆ ◆ ◆3. 入门方法与学习路径

　　OK，不废话，直接切重点丢干货了。看似学习难度大，曲线陡的机器学习，对大多数入门者也有一个比较通用的学习路径，也有一些优秀的入门资料可以降低大家的学习门槛，同时激发本港台直播们的学习乐趣。

　　简单说来，大概的一个学习路径如下：

　　简单说一点，之所以最左边写了『数学基础』『典型机器学习算法』『编程基础』三个并行的部分，是因为机器学习是一个将数学/算法理论和工程实践紧密结合的领域，需要扎实的理论基础帮助引导数据分析与模型调优，同时也需要精湛的工程开发能力去高效化地训练和部署模型和服务。