本文从介绍人工智能及主要的思想派系，进一步系统地梳理了其发展历程、标志性成果并侧重其算法思想介绍，将这段 60余年几经沉浮的历史，以一个清晰的脉络呈现出来，以此展望人工智能（AI）未来的趋势。

本文篇幅较长，干货较多，建议收藏慢慢看。谈到人工智能（AI）算法，常见不外乎有两方面信息：铺天盖地各种媒体提到的高薪就业【贩卖课程】、知乎上热门的算法岗“水深火热灰飞烟灭”的梗【贩卖焦虑】。其实，这两方面都是存在的，但都很片面，这里不加赘述。客观地说，数字化、智能化是人类社会发展的趋势，而当下人工智能无疑是一大热门，那是蓝海还是火海？我们回到老道理—水的深度，只有你自己去试试水才知道。当你对上面情

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本文从介绍人工智能及主要的思想派系，进一步系统地梳理了其发展历程、标志性成果并侧重其算法思想介绍，将这段 60余年几经沉浮的历史，以一个清晰的脉络呈现出来，以此展望人工智能（AI）未来的趋势。

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前言机器学习 作为人工智能领域的核心组成，是计算机程序学习数据经验以优化自身算法，并产生相应的“智能化的”建议与决策的过程。一个经典的机器学习的定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if it

注：本文基于之前的文章做了些修改，重复部分可以跳过看。示例的项目为基于LR模型对癌细胞分类的任务。随着人工智能时代的到来，机器学习已成为解决问题的关键工具。我们接下来会详细介绍机器学习如何应用到实际问题，并概括机器学习应用的一般流程。1.1 明确问题明确业务问题是机器学习的先决条件，即抽象出该问题为机器学习的预测问题：需要学习什么样的数据作为输入，目标是得到什么样的模型做决策作为输出。一个简单的新

1特征选择的目的机器学习中特征选择是一个重要步骤，以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。这样做的作用是:减少特征（避免维度灾难），提高训练速度，降低运算开销；减少干扰噪声，降低过拟合风险，提升模型效果；更少的特征，模型可解释性更好；2 特征选择方法特征选择方法一般分为三类：2.1 过滤法–特征选择通过计算特征的缺失率、发散性、相关性、信息量、稳定性等指标对各个特征进行评估选择，常用如缺失情况、单值率、

前言:应出版社约稿，计划出个机器学习及深度学习通俗序列文章，不足之处还请多提建议。4.1 机器学习简介机器学习看似高深的术语，其实就在生活中，古语有云：“一叶落而知天下秋”，意思是从一片树叶的凋落，就可以知道秋天将要到来。这其中蕴含了朴素的机器学习的思想，揭示了可以通过学习对“落叶”特征的经验，预判秋天的到来。机器学习作为人工智能领域的核心组成，是非显式的计算机程序学习数据经验以优化自身算法，以学

一、机器学习的优化机器学习的优化（目标），简单来说是：搜索模型的一组参数 w，它能显著地降低代价函数 J(w)，该代价函数通常包括整个训练集上的性能评估（经验风险）和额外的正则化（结构风险）。机器学习的优化与传统优化不同，不是简单地根据数据的求解最优解，在大多数机器学习问题中，我们关注的是测试上性能度量P的优化。然而对于模型测试集是未知，我们只能通过优化训练集的性能度量P_train，在独立同分布