在不斷的擴(kuò)充練習(xí)題進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，機(jī)器人“小明”會越來越聰明，這就是機(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。學(xué)習(xí)是人類具有的一種重要智能行為，但究竟什么是機(jī)器學(xué)習(xí)，長期以來卻眾說紛紜。社會學(xué)家、邏輯學(xué)家和心理學(xué)家都各有其不同的看法。

那么機(jī)器學(xué)習(xí)到底是什么？

直白來說，機(jī)器學(xué)習(xí)就是運(yùn)用集成運(yùn)算單元根據(jù)人類大腦的學(xué)習(xí)方式，進(jìn)行模擬學(xué)習(xí)的一類學(xué)科。舉個簡單的例子，假設(shè)今天周一，機(jī)器人‘小明’要去上學(xué)，下雨了就沒法去學(xué)校了，那么我們需要讓小明知道如果下雨，那么不去上學(xué)；如果天晴，那么就去上學(xué)。這時給小明一個訓(xùn)練集（類似于練習(xí)題，做一次，錯了就給正確答案了，對了更好），經(jīng)過我們?nèi)祟愂孪冉o好習(xí)題和答案，小明能夠知道下面這個邏輯：

此時學(xué)校規(guī)定，除非雨大到水位10cm才可以不來上學(xué)。這時小明又要開始判斷了。

當(dāng)雨水不足以阻擋小明去上學(xué)，那么問題又來了？小明是該打車去還是坐公交去呢？假如第一標(biāo)準(zhǔn)是八點(diǎn)之前必須到學(xué)校，第二標(biāo)準(zhǔn)是盡量不要淋雨，第三標(biāo)準(zhǔn)是花的錢要少。假設(shè)三個標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重分別是0.5，0.3，0.2 ，此時小明要對已經(jīng)比較復(fù)雜的狀況進(jìn)行選擇了。

如果小明考慮小明怎么走路才能更有效率，在中途打車時怎么跟司機(jī)交流呢？司機(jī)不可能只說一句話吧。如果小明能應(yīng)對司機(jī)所說的每句話，假設(shè)司機(jī)一般只說3類話（上車，去哪，多少錢）。每一類話的表達(dá)方式有很多種吧（‘來，上車’、‘小伙子快上來外面有雨’），假設(shè)每類話有30種可能，那光跟司機(jī)交流的可能話語就有30的3次方中可能，也就是說需要2.7萬個談話練習(xí)題（樣本）就能保證小明能跟司機(jī)完成最基本的交流。

在不斷的擴(kuò)充練習(xí)題（訓(xùn)練樣本）進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，機(jī)器人“小明”會越來越聰明，這就是機(jī)器學(xué)習(xí)。

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