从机器学习谈起

　　在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。

　　在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？

　　我并不直接回答这个问题前。相反，我想请大家看两张图，下图是图一：

 图1 机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻　　

　　这幅图上上的三人是当今机器学习界的执牛耳者。中间的是Geoffrey Hinton, 加拿大多伦多大学的教授，如今被聘为“Google大脑”的负责人。右边的是Yann LeCun, 纽约大学教授，如今是Facebook人工智能实验室的主任。而左边的大家都很熟悉，Andrew Ng，中文名吴恩达，斯坦福大学副教授，如今也是“百度大脑”的负责人与百度首席科学家。这三位都是目前业界炙手可热的大牛，被互联网界大鳄求贤若渴的聘请，足见他们的重要性。而他们的研究方向，则全部都是机器学习的子类–深度学习。

　　下图是图二：

图2 语音助手产品

　　这幅图上描述的是什么？Windows Phone上的语音助手Cortana，名字来源于《光环》中士官长的助手。相比其他竞争对手，微软很迟才推出这个服务。Cortana背后的核心技术是什么，为什么它能够听懂人的语音？事实上，这个技术正是机器学习。机器学习是所有语音助手产品(包括Apple的siri与Google的Now)能够跟人交互的关键技术。

　　通过上面两图，我相信大家可以看出机器学习似乎是一个很重要的，有很多未知特性的技术。学习它似乎是一件有趣的任务。实际上，学习机器学习不仅可以帮助我们了解互联网界最新的趋势，同时也可以知道伴随我们的便利服务的实现技术。

　　机器学习是什么，为什么它能有这么大的魔力，这些问题正是本文要回答的。同时，本文叫做“从机器学习谈起”，因此会以漫谈的形式介绍跟机器学习相关的所有内容，包括学科(如数据挖掘、计算机视觉等)，算法(神经网络，svm)等等。本文的主要目录如下：

　　1.一个故事说明什么是机器学习

　　2.机器学习的定义

　　3.机器学习的范围

　　4.机器学习的方法

　　5.机器学习的应用–大数据

　　6.机器学习的子类–深度学习

　　7.机器学习的父类–人工智能

　　8.机器学习的思考–计算机的潜意识

　　9.总结

　　10.后记

EasyPR，一个开源的中文车牌识别系统，代码托管在github。其次，在前面的博客文章中，包含EasyPR至今的开发文档与介绍。在后续的文章中，作者会介绍EasyPR中基于机器学习技术SVM的应用即车牌判别模块的核心内容，欢迎继续阅读。[/i]

[b]版权说明：

　　本文中的所有文字，图片，代码的版权都是属于作者和博客园共同所有。欢迎转载，但是务必注明作者与出处。任何未经允许的剽窃以及爬虫抓取都属于侵权，作者和博客园保留所有权利。

参考文献：

　　1.Andrew Ng Courera Machine Learning

　　2.LeNet Homepage

　　3.pluskid svm