Python迁移学习

第1章　机器学习基础

“终有一天，人工智能会像我们看待非洲平原上低级生物的化石一样看待我们。在人工智能眼中，人类只是直立行走的猿猴，用着粗糙的语言和简陋的工具，从诞生起就注定会灭绝。”

——电影《机械姬》

这句引用台词似乎过于夸张且难以理解。但是随着科技的进步，谁又能肯定地说这不可能发生呢？人类一直梦想着创造出智能的、有自我意识的机器。随着科技研究的不断发展和计算能力的普及，人工智能（Artificial Intelligence，AI）、机器学习，以及深度学习在技术专家和普通大众中都获得了极高的关注度。尽管好莱坞描述的未来世界仍有争议，但是我们已经能够在日常生活中看到和使用智能系统。从智能对话引擎，如Google Now、Siri、Alexa和Cortana，到自动驾驶汽车，我们正逐渐地在日常生活中接受这些智能科技。

当我们跨入学习机器的新时代时，重要的是理解这些已经存在多时并不断被改进的基础思想和概念。众所周知，世界上90%的数据仅仅是在过去的几年中被创造出来的，同时我们还在以不断增长的速度创造更多的数据。机器学习、深度学习和人工智能领域能够帮助我们使用这些海量数据来解决现实世界中各种各样的问题。

本书分为3个部分。在第1部分中，我们将从与人工智能、机器学习和深度学习相关的基本概念和术语开始介绍，然后深入讲解深度学习体系结构。

本章将为读者介绍机器学习的基本概念，后续的章节将介绍深度学习。本章内容涵盖了以下几个方面：

• 机器学习简介；
• 机器学习方法；
• CRISP-DM；
• 机器学习管道；
• 探索性数据分析；
• 特征提取和特征工程；
• 特征选择。

本书的每一章内容都会以前几章的概念和技术为基础。熟悉机器学习和深度学习基础的读者可以自行挑选自己认为有必要的主题进行阅读，但是我们建议按顺序阅读各个章节。 ...