尽管机器学习从分类上而言只是人工智能（也就是常说的AI）的分支之一，但其本身也是一个相当巨大的命题。在未来的一段时间里，我将花时间在专栏写一些我比较熟悉的机器学习相关的概念和算法，最主要的目的是为了梳理自己的知识体系，也是希望和大家分享学习的历程和感悟，以达到交流的目的。
这两年大数据火了，机器学习、神经网络、数据挖掘、强化学习等等这些名词都火了，然而我常常在想，把这些名词挂在嘴边的我们，究竟能否在这个领域飞速发展的情况下，清楚地了解到自己说的每一个名词——谁是谁的分支，哪个和哪个又是同等关系或是没有关系的——在名词爆炸的状态下，想学什么，了解其基础概念是必不可少的。
与数据相关的概念
假如我们有一组天气数据，是来自全世界不同国家和地区的每日天气，内容包括最高温度、最低温度、平均湿度、风速之类的相关数据，例如数据的一部分是这样的：
| 城市 | 最高温度 | 最低温度 | 相对湿度 | 某时刻风速 |
|---|---|---|---|---|
| A市 | 36℃ | 28℃ | 58% | 16.7km/h |
| B市 | 28℃ | 17℃ | 86% | / |
| C市 | 34℃ | 29℃ | 39% | 20.4km/h |
在这组数据中，我们将称A市、B市、C市等市以及其情况的总和称为数据集（data set）。表格中的每一行，也就是某城市和它的情况被称为一个样例（sample/instance）。表格中的每一列（不包括城市），例如最高温度、最低温度，被称为特征（feature/attribute），而每一列中的具体数值，例如36℃ 、28℃，被称为属性值（attribute value）。数据中也可能会有缺失数据（missing data），例如B市的某时刻风速，我们会将它视作缺失数据。
如果我们想预测城市的天气，例如是晴朗还是阴雨天，这些数据是不够的，除了特征以外，我们还需要每个城市的具体天气情况，也就是通常语境下的结果。在机器学习中，它会被称为标签（label），用于标记数据。值得注意的是，数据集中不一定包含标签信息，而这种区别会引起方法上的差别。我们可以给上述示例加上一组标签：
| 城市 | 天气 |
|---|---|
| A市 | 晴朗 |
| B市 | 阴雨 |
| C市 | 晴朗 |
视具体情况，用来进行机器学习的一个数据集往往会被分为两个数据集——训练数据（training data）和测试数据（testing data）。 顾名思义，训练数据在机器学习的过程中使用，目的是找出一套机器学习的方法；而测试数据用于判断找出的方法是否足够有效。如果在训练的过程中需要确定方法的准确度，有时会将训练数据分成训练集（training set）和验证集（validation set）——验证集合测试数据不同的地方在于验证集在训练过程中使用，而测试数据事实上是在模型建立后才被使用的。
与方法相关的概念
根据数据有没有标签，我们可以将机器学习分类为监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和半监督学习（Semi-Supervised Learning）。
监督学习是学习给定标签的数据集，比如说有一组病人，给出他们的详细资料，将他们是否已确诊癌症作为标签，然后预测一名（其他的）病人是否会患有癌症，就是一种典型的监督学习。监督学习中也有不同的分类，如果我们训练的结果是得癌症和不得癌症之类离散的类型，则称为分类（Classification），如果只有两种类型的话可以进一步称为二分类（Binary Classification）；如果我们训练的结果是得癌症的概率为0.87之类连续的数字，则称为回归（Regression）。
无监督学习是学习没有标签的数据集，比如在分析大量语句之后，训练出一个模型将较为接近的词分为一类，而后可以根据一个新的词在句子中的用法（和其他信息）将这个词分入某一类中。其中比较微妙的地方在于，这种问题下使用聚类（Clustering）（方法）所获得的簇（Cluster）（结果），有时候是无法人为地观察出其特征的，但是在得到聚类后，可能会对数据集有新的启发。
半监督学习的数据集比较特殊，是部分有标签部分无标签的数据集。由于有标签的数据很多时候需要花大量人力物力去分类和生成，半监督学习也被视作当前机器学习的重要部分。半监督问题往往会利用一些假设，将半监督学习转化为传统的监督学习或非监督学习问题。
与结果相关的概念
二分类问题
衡量结果精度的有一些相关术语，首当其冲的是准确率（Accuracy）、精确率（Precision）和召回率（Recall）。这三个词汇应用于二分类问题：将数据分为正例（Positive Class）和反例（Negative Class）
一张形象的维基百科图：
也就是说，准确率是预测和标签一致的样本在所有样本中所占的比例；精确率是你预测为正类的数据中，有多少确实是正类；召回率是所有正类的数据中，你预测为正类的数据有多少。这三个数据往往用来衡量一个二分类算法的优劣。
回归问题
回归问题往往会通过计算误差（Error）来确定模型的精确性。误差由于训练集和验证集的不同，会被分为训练误差（Training Error）和验证误差（Validation Error）。但值得注意的是，模型并不是误差越小就一定越好，因为如果仅仅基于误差，我们可能会得到一个过拟合（Overfitting）的模型；但是如果不考虑误差，我们可能会得到一个欠拟合（Underfitting）的模型，用图像来说的话大致可以这样理解：
如果模型十分简单，往往会欠拟合，对于训练数据和测试数据的误差都会很大；但如果模型太过于复杂，往往会过拟合，那么训练数据的误差可能相当小，但是测试数据的误差会增大。好的模型应当平衡于这两者之间：
聚类问题
聚类问题的标准一般基于距离：簇内距离（Intra-cluster Distance）和簇间距离（Inter-cluster Distance）。根据常识而言，簇内距离是越小越好，也就是簇内的元素越相似越好；而簇间距离越大越好，也就是说簇间（不同簇）元素越不相同越好。一般来说，衡量聚类问题会给出一个结合簇内距离和簇间距离的公式。
总结
机器学习的基本概念并不多，但搞清楚具体每个算法适用于怎样的数据、应当怎样去评价是比较重要的一点。
在之后的专栏中，我们将更多的讨论具体的算法，比较它们的优劣，研究它们的局限性和适用性。
希望大家在了解机器学习的时候把一句话永远放在心中：
All models are wrong but some are useful.
