机器学习：实现人工智能的高效方法

       从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力，以此让它完成直接编程无法完成的功能。但从实践的意义上来说，机器学习是通过经验或数据来改进算法的研究，通过算法让机器从大量历史数据中学习规律，得到某种模式并利用此模型预测未来，机器在学习的过程中，处理的数据越多，预测结果就越精准。机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。从20世纪50年代人们就开始了对机器学习的研究，从最初的基于神经元模型以及函数逼近论的方法研究，到以符号演算为基础的规则学习和决策树学习的产生，以及之后的认知心理学中归纳、解释、类比等概念的引入，至最新的计算学习理论和统计学习的兴起，机器学习一直都在相关学科的实践应用中起着主导作用。现在已取得了不少成就，并分化出许多研究方向，主要有符号学习、连接学习和统计学习等。

机器学习的工作流程

1.选择数据：首先将原始数据分成三组：训练数据、验证数据和测试数据；

2.数据建模：再使用训练数据来构建使用相关特征的模型；

3.验证模型：使用验证数据输入到已经构建的数据模型中；

4.测试模型：使用测试数据检查被验证的模型的性能表现；

5.使用模型：使用完全训练好的模型在新数据上做预测；

6.调优模型：使用更多数据、不同的特征或调整过的参数来提升算法的性能表现。