什么样的问题需要用机器学习？

机器学习第一问 --- 为什么要用机器学习？（What can machine learn?）

答：传统的计算机算法是定义一系列的规则，然后用规则来进行判断，以此来解决问题，而某些问题无法用规则来进行描述。机器学习开发了另外一条道路，就像人类学习书本是书本，铅笔是铅笔一样，都是通过不断地观察，从而得出结论，而不是根据记忆规则。

 

那么什么样的问题需要用机器学习来解决呢？总结出来有以下三点：

 

1，训练数据中有某些规律（pattern）可循

--- 比如说你无法用人的姓名来预测身高，因为姓名和身高之间并无关联，无法找出规律，你也无法用以往的彩票中奖号码来预测下一次的中奖号码，因为中奖号码完全是随机的，没有规律可以学习到；而机器学习可以通过房子的位置，大小，年代等信息来预测房价

 

2，无法轻易定义这些规律

--- 比如说识别图像是不是一只猫，就适合用机器学习来解决，猫的特征太多了，每只猫的特征都不尽相同，而且每个品种的猫特征也不同，不可能做到完全概括这些规律；而识别图像是不是一个圆，这就没必要用机器学习了，因为描述一个圆很简单

 

3，有足够多的训练数据可供学习（至于多少数据是足够多，以后再说）

--- 比如说客户在网页停留的时间，是否点击了广告等数据可以比较容易得获得，因而可以有大量的数据可供我们对客户进行分类；而判断肿瘤是良性的还是恶性的，则需要专业知识，此外，还需考虑到病人的隐私，因此，这类医疗数据不是那么容易可以获取的