摘要： 机器学习是一门多领域交叉学科，是人工智能的核心研究领域。本文系统介绍了机器学习的基本概念、发展历程、研究现状、分类方法及常见算法。文章首先阐述了机器学习的定义与学科交叉特性，回顾了从17世纪贝叶斯理论到深度学习的发展历程，将其划分为四个阶段。随后分析了传统机器学习与大数据环境下机器学习的研究现状，并从学习策略、学习方法、学习方式、数据形式和学习目标五个维度对机器学习进行分类。最后介绍了决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、人工神经网络、Boosting与Bagging、关联规则、EM算法及深度学习等常见算法，为读者提供了较为全面的机器学习知识框架。
近年来， 机器学习（Machine Learning, ML） 已经成为科技领域的热门话题， 在各个行业的应用越来越广泛和深入。
机器学习是一门多领域交叉学科， 涉及概率论、 统计学、 逼近论、 凸分析、 算法复杂度理论等多门学科。 机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为， 以获取新的知识或技能， 重新组织已有的知识结构并不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
1.机器学习概述
机器学习不仅是人工智能的一个核心研究领域， 而且已成为整个计算机领域中最活跃、 应用潜力最明显的领域之一， 它的作用日益重要。 近年来， 欧美各国都投入了大量人、 财、 物进行机器学习的研究和应用， Intel、 IBM、 波音、 微软、 通用电器等大型公司也积极开展该领域的研究和开发， 而且已有不少研究成果进入产品。
美国航空航天局JPL实验室的科学家们在2001年9月出版的Science上撰文指出： "机器学习对科学研究的整个过程正起到越来越大的支持作用......该领域在今后的若干年内将取得稳定而快速的发展。 "机器学习作为人工智能领域的核心技术之一， 近年来其市场需求持续高涨。随着大数据、 云计算等技术的快速发展， 机器学习技术在金融、 医疗、 零售、制造业等多个行业得到广泛应用， 推动了市场规模的不断扩大。
据预测， 到2024年， 全球机器学习市场价值预计将达到967亿美元， 显示出强劲的增长势头。 在中国， 机器学习市场同样呈现出蓬勃发展的态势， 市场规模持续增长， 成为推动数字经济发展的重要引擎。1997年， Tom M. mitchell在Machine Learning一书中给出了机器学习的经典定义： "计算机利用经验改善系统自身性能的行为。 "还有人认为， 机器学习是"神经科学（含认知科学） +数学+计算"的有机结合， 数学填补了神经科学与计算机之间的鸿沟。
与很多新兴学科一样， 机器学习也是一个多学科交叉的产物， 它吸取了人工智能、 概率统计、 神经生物学、 认知科学、 信息论、 控制论、 计算复杂性理论、 哲学等学科的成果。实践证明， 机器学习在很多应用领域发挥了重要的实用价值， 特别是在数据挖掘、 语音识别、 图像识别、机器人、 车辆自动驾驶、 生物信息学、 信息安全、 遥感信息处理、 计算金融学、 工业过程控制等领域取得了令人瞩目的成果。
一般来说， 机器学习的研究起点最早可追溯到19世纪末的神经科学， 特别是James发现了神经元相互连接的现象。 随后， 在20世纪30年代， Mcculloch和Pitt发现了神经元的"兴奋"和"抑制"机制。 20世纪中叶， Hebb发现了"学习律"。 在上述神经生物学研究成果的基础上， 机器学习的发展大致可分为两条重要主线。
一条主线是以Barlow提出的功能单细胞假设为依据， Rosenblatt于1956年提出了感知器； 在随后的近30年时间里， Samuel等人提出的"符号机器学习"方法一直处于主导地位；1969年Minsky开始研究线性不可分问题； 1986年Rumelhart提出了著名的后向传播（BP）神经网络； 20世纪90年代Vapnik等人提出了针对有限样本的统计学习理论和支持向量机。
另一条主线是以Heb提出的神经集合体假设为依据， 1960年Widrow提出了Madline以解决平凡解问题； 1984年Leslie Valiant提出了PAC（Probably Approximately Correct， 概率近似正确学习） ； 1990年Schapire提出了弱学习定理； 1995年Freund和Schapire提出了Adaboost算法， 在上述研究成果的基础上， 逐渐形成了泛化理论。
需要说明的是， 在符号机器学习方面， 1959年Solomonoff关于文法归纳的研究应该是最早的符号机器学习； Samuel将学习限制为结构化数据， 由此将学习演变为约简算法， 这是现代符号机器学习的基础。 如果将每条规则理解为一个分类器， 符号机器学习也可算作Hebb路线的产物。 此外， 1967年哥德尔从数学上证明了符号机器学习是不可能完全实现的。
机器学习使用计算机作为工具， 并致力于真实、 实时地模拟人类的学习方式， 将现有内容进行知识结构划分， 以有效提高学习效率。 机器学习有下面几种定义：
（1） 机器学习是一门人工智能科学， 该领域的主要研究对象是人工智能， 重点关注
如何在经验学习中改善具体算法的性能。
（2） 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
（3） 机器学习是使用数据或以往的经验， 以此优化计算机程序的性能标准。
2.机器学习发展历程
机器学习实际上已经存在几十年了， 或者也可以认为存在几个世纪了。 最早可追溯到17世纪， 贝叶斯、 拉普拉斯关于最小二乘法的推导和马尔可夫链， 这些是机器学习能广泛使用的工具和基础。 从1950年艾伦·图灵提议建立一个学习机器， 到2000年初有深度学习的实际应用， 以及最近的成果（比如2023年的ChatGPT） ， 机器学习有了很大的进展。从20世纪50年代研究机器学习以来， 不同时期的研究途径和目标并不相同， 可以划分
为四个阶段。
第一阶段是20世纪50年代中叶到60年代中叶。 这个时期主要研究"有无知识的学习"。这类方法主要研究系统的执行能力。 这个时期， 主要通过对机器的环境及其相应性能参数的改变来检测系统所反馈的数据。 就好比给系统一个程序， 并改变它们的自由空间作用，系统将会受到程序的影响而改变自身的组织， 最后系统将会选择一个最优的环境生存。 在这个时期最具有代表性的研究就是Samuet的下棋程序， 但这种机器学习的方法还远远不能满足人类的需要。
第二阶段从20世纪60年代中叶到70年代中叶。 这个时期主要研究如何将各个领域的知识植入系统里。 该阶段主要通过机器来模拟人类学习的过程， 同时还采用了图结构及其逻辑结构方面的知识进行系统描述。 在这一研究阶段， 主要用各种符号来表示机器语言， 研究人员在进行实验时意识到学习是一个长期的过程， 从这种系统环境中无法学到更加深入的知识。 因此， 研究人员将各专家学者的知识加入系统里， 经过实践证明这种方法取得了一定的成效。
第三阶段从20世纪70年代中叶到80年代中叶， 称为复兴时期。 在此期间， 人们从学习单个概念扩展到学习多个概念， 探索不同的学习策略和学习方法， 且在本阶段已开始把学习系统与各种应用结合起来， 并取得很大的成功。 同时， 专家系统在知识获取方面的需求也极大地刺激了机器学习的研究和发展。 在出现第一个专家学习系统之后， 示例归纳学习系统成为研究的主流， 自动知识获取成为机器学习应用的研究目标。 1980年， 在美国的卡内基梅隆大学（CMU） 召开了第一届机器学习国际研讨会， 标志着机器学习研究已在全世界兴起。 此后， 机器学习开始得到了大量的应用。 1984年， Simon等20多位人工智能专家共同撰文编写的Machine Learning文集第二卷出版， 国际性杂志Machine Learning创刊，更加显示出机器学习突飞猛进的发展趋势。 这一阶段代表性的工作有Mostow的指导式学习、 Lenat的数学概念发现程序、 Langley的BACON程序及其改进程序。
第四阶段从20世纪80年代中叶至今， 是机器学习的最新阶段。 这个时期的机器学习具
有如下特点：
（1） 机器学习已成为新的学科， 它综合应用了心理学、 生物学、 神经生理学、 数
学、 自动化和计算机科学等学科， 形成了机器学习理论基础。
（2） 融合了各种学习方法， 且形式多样的集成学习系统研究正在兴起。
（3） 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。
（4） 各种学习方法的应用范围不断扩大， 部分应用研究成果已转化为产品。
（5） 与机器学习有关的学术活动空前活跃。
3.机器学习研究现状
机器学习是人工智能及模式识别领域的共同研究热点， 其理论和方法已被广泛应用于解决工程应用和科学领域的复杂问题。 2010年的图灵奖获得者为哈佛大学的Leslie Vlliant教授， 其获奖工作之一是建立了概率近似正确学习理论； 2011年的图灵奖获得者为加州大学洛杉矶分校的Judea Pearll教授， 其主要贡献为建立了以概率统计为理论基础的人工智能方法。 这些研究成果都促进了机器学习的发展和繁荣。
机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学， 是人工智能中最具智能特征、 最前沿的研究领域之一。 自20世纪80年代以来， 机器学习作为实现人工智能的途径， 在人工智能界引起了广泛的关注， 特别是近十几年来， 机器学习领域的研究工作发展很快， 它已成为人工智能的重要课题之一。 机器学习不仅在基于知识的系统中得到应用， 而且在自然语言理解、 非单调推理、 机器视觉、 模式识别等许多领域也得到了广泛应用。 一个系统是否具有学习能力已成为是否具有"智能"的一个标志。 机器学习的研究主要分为两类： 第一类是传统机器学习的研究， 该类研究主要研究学习机制， 注重探索模拟人的学习机制； 第二类是大数据环境下机器学习的研究， 该类研究主要研究如何有效利用信息， 注重从巨量数据中获取隐藏的、 有效的、 可理解的知识。
经过几十年的发展， 机器学习在以深度学习为代表的借鉴人脑的多分层结构、 神经元的连接交互信息的逐层分析处理机制， 以及自适应、 自学习的强大并行信息处理能力等方面，都获得了突破性进展，其中最有代表性的是图像识别领域。
3.1 传统机器学习的研究现状
传统机器学习的研究方向主要包括决策树、 随机森林、 人工神经网络、 贝叶斯学习等方面。
1） 决策树
决策树是机器学习常见的一种方法。 20世纪末期， 机器学习研究者J. Ross Quinlan将Shannon的信息论引入决策树算法中， 提出了ID3算法。 1984年I.Kononenko、 E. Roskar和I. Bratko在ID3算法的基础上提出了AS-SISTANT Algorithm， 这种算法允许类别的取值之间有交集。 同年， A. Hart提出了Chi-Squa统计算法， 该算法采用了一种基于属性与类别关联程度的统计量。 1984年L.Breiman、 C.Ttone、 R.Olshen和J.Freidman提出了决策树剪枝概念， 极大地改善了决策树的性能。
1993年， Quinlan在ID3算法的基础上提出了一种改进算法， 即C4.5算法。 C4.5算法克服了ID3算法属性偏向的问题， 增加了对连续属性的处理， 通过剪枝在一定程度上避免了"过度适合"现象。 但是该算法在将连续属性离散化时， 需要遍历该属性的所有值， 降低了效率， 并且要求训练样本集驻留在内存， 因此不适合处理大规模数据集。
2000年， RajeevRaSto等提出了PUBLIC算法， 该算法是对尚未完全生成的决策树进行剪枝， 因而提高了效率。 2007年， 房祥飞表述了一种名叫SLIQ（决策树分类） 的算法，这种算法的分类精度与其他决策树算法不相上下， 但其执行的速度比其他决策树算法快，它对训练样本集的样本数量以及属性的数量没有限制。 SLIQ算法能够处理大规模的训练样本集， 具有较好的伸缩性； 执行速度快而且能生成较小的二叉决策树。 SLIQ算法允许多个处理器同时处理属性表， 从而实现了并行性。 但是SLIQ算法依然不能摆脱主存容量的限制。
2010年， Xie提出了一种CART算法， 该算法是描述给定预测向量X的条件分布变量Y的一个灵活方法， 已经在许多领域得到了应用。 CART算法可以处理无序的数据， 采用基尼系数作为测试属性的选择标准。 CART算法生成的决策树精确度较高， 但是当其生成的决策树复杂度超过一定程度后， 随着复杂度的提高， 分类精确度会降低， 所以该算法建立的决策树不宜太复杂。
近几年模糊决策树也得到了蓬勃发展。 研究者考虑到属性间的相关性提出了分层回归算法、 约束分层归纳算法和功能树算法。 这3种算法都是基于多分类器组合的决策树算法， 它们对属性间可能存在的相关性进行了部分实验和研究， 但是这些研究并没有从总体上阐述属性间的相关性是如何影响决策树性能的。此外， 还有很多其他的算法， 如Zhang.J于2014年提出的一种基于粗糙集的优化算法，Wang.R在2015年提出的基于极端学习树的算法模型等。
2） 随机森林
随机森林作为机器学习的重要算法之一， 是一种利用多个树分类器进行分类和预测的方法。 近年来， 随机森林算法研究的发展十分迅速， 已经在生物信息学、 生态学、 医学、遗传学、 遥感地理学等多领域开展了应用性研究。
3） 人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Networks， ANN） 是一种具有非线性适应性信息处理能力的算法， 可以克服传统人工智能方法对于直觉（如模式、 语音识别、 非结构化信息处理） 方面的缺陷。 早在20世纪40年代， 人工神经网络就已经受到关注， 随后得到了迅速发展。
4） 贝叶斯学习
贝叶斯学习是机器学习较早的研究方向， 其方法最早起源于英国数学家托马斯·贝叶斯在1763年所证明的一个关于贝叶斯定理的特例。 之后经过多位统计学家的共同努力， 贝叶斯统计在20世纪50年代逐步建立起来， 成为统计学中一个重要的组成部分。
3.2 大数据环境下机器学习的研究现状
大数据的价值体现主要集中在数据的转换以及数据的信息处理能力上。在产业飞速发展的今天，大数据时代的到来，对数据转换、数据处理、数据存储等带来了更好的技术支持。产业升级和新产业诞生形成了一种推动力量，让大数据能够针对可发现事物的程序进行自动规划，实现人类用户与计算机信息之间的协调。另外，现有的许多机器学习方法是建立在内存理论基础上的。大数据在无法装载进计算机内存的情况下，是无法进行诸多算法的处理的，因此应提出新的机器学习算法，以适应大数据处理的需要。大数据环境下的机器学习算法，依据一定的性能标准，对学习结果的重要程度可以予以忽视。采用分布式和并行计算的方式进行分治策略的实施，可以规避掉噪声数据和冗余带来的干扰，降低存储耗费，同时提高学习算法的运行效率。
随着大数据时代各行业对数据分析需求的持续增加，通过机器学习高效地获取知识，已逐渐成为当今机器学习技术发展的主要推动力。大数据时代的机器学习更强调"学习本身是手段"，机器学习成为一种支持和服务技术。如何基于机器学习对复杂多样的数据进行深层次的分析，如何更高效地利用信息，成为当前大数据环境下机器学习研究的主要方向。因此，机器学习越来越朝着智能数据分析的方向发展，并已成为智能数据分析技术的一个重要源泉。
另外，在大数据时代，随着数据产生速度的持续加快，数据的体量有了前所未有的增长，而需要分析的新的数据种类也在不断涌现，如文本的理解、文本情感的分析、图像的检索和理解、图形和网络数据的分析等，使得大数据机器学习和数据挖掘等智能计算技术在大数据智能化分析处理应用中起到了极其重要的作用。
4. 机器学习的分类
经过几十年的发展，研究发表的机器学习方法种类繁多，根据侧重面的不同，可以有多种分类方法。
4.1 基于学习策略的分类
1）模拟人脑的机器学习
模拟人脑的机器学习主要有符号学习和神经网络学习。
- 符号学习：模拟人脑的宏现心理级学习过程，以认知心理学原理为基础，以符号数据为输入，以符号运算为方法，用推理过程在图或状态空间中搜索，学习的目标为概念或规则等。符号学习的典型方法有记忆学习、示例学习、演绎学习、类比学习、解释学习 等。
- 神经网络学习（或连接学习）：模拟人脑的微观生理级学习过程，以脑和神经科学原理为基础，以人工神经网络为函数结构模型，以数值数据为输入，以数值运算为方法，用迭代过程在系数向量空间中搜索，学习的目标为函数。典型的神经网络学习有权值修正 学习、拓扑结构学习。
2）直接采用数学方法的机器学习
主要有统计机器学习。统计机器学习是基于对数据的初步认识以及学习目的分析，选择合适的数学模型，拟定超参数，并输入样本数据，依据一定的策略，运用合适的学习算法对模型进行训练，最后运用训练好的模型对数据进行分析和预测。
统计机器学习有3个要素：
- 模型（model）：模型在未进行训练前，可能的参数有多个甚至无穷个，故可能的模型也有多个甚至无穷个，这些模型构成的集合就是假设空间。
- 策略（strategy）：即从假设空间中挑选出参数最优的模型的准则。模型的分类或预测结果与实际情况的误差（损失函数）越小，模型就越好。策略就是误差最小。
- 算法（algorithm）：即从假设空间中挑选模型的方法（等同于求解最佳的模型参数）。机器学习的参数求解通常都会转换为最优化问题，故学习算法通常是最优化算法，例如最快梯度下降法、牛顿法以及拟牛顿法等。
4.2 基于学习方法的分类
1）归纳学习
- 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。
- 函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。
2）演绎学习
- 类比学习：典型的类比学习有案例（范例）学习。
- 分析学习：典型的分析学习有解释学习、宏操作学习。
4.3 基于学习方式的分类
（1）监督学习（有导师学习）：输入数据中有导师信号，以概率函数、代数函数或
人工神经网络为基函数模型，采用迭代计算方法，学习结果为函数。
（2）无监督学习（无导师学习）：输入数据中无导师信号，采用聚类方法，学习结
果为类别。典型的无导师学习有发现学习、聚类、竞争学习等。
（3）强化学习（增强学习）：以环境反馈（奖／惩信号）为输入，以统计和动态规
划技术为指导的一种学习方法。
4.4 基于数据形式的分类
（1）结构化学习：以结构化数据为输入，以数值计算或符号推演为方法。典型的结
构化学习有神经网络学习、统计学习、决策树学习、规则学习。
（2）非结构化学习：以非结构化数据为输入。典型的非结构化学习有类比学习、案
例学习、解释学习、文本挖掘、图像挖掘、Web挖掘等。
4.5 基于学习目标的分类
（1）概念学习：学习的目标和结果为概念，或者说是为了获得概念的学习。典型的
概念学习主要有示例学习。
（2）规则学习：学习的目标和结果为规则，或者为了获得规则的学习。典型的规则
学习主要有决策树学习。
（3）函数学习：学习的目标和结果为函数，或者说是为了获得函数的学习。典型的
函数学习有神经网络学习。
（4）类别学习：学习的目标和结果为对象类，或者说是为了获得类别的学习。典型
的类别学习有聚类分析。
（5）贝叶斯网络学习：学习的目标和结果是贝叶斯网络，或者说是为了获得贝叶斯
网络的学习。它又可分为结构学习和多数学习。
5. 机器学习常见算法
5.1 决策树算法
决策树及其变种是一类将输入空间分成不同的区域，每个区域有独立参数的算法。决策树算法充分利用了树形模型，从根节点到一个叶子节点是一条分类的路径规则，每个叶子节点象征一个判断类别。先将样本分成不同的子集，再进行分割递推，直至每个子集得到同类型的样本，从根节点开始测试，到子树再到叶子节点，即可得出预测类别。此方法的特点是结构简单，数据处理效率较高。
5.2 朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法是一种分类算法。它不是单一算法，而是一系列算法，它们都有一个共同的原则，即被分类的每个特征都与任何其他特征的值无关。朴素贝叶斯分类器认为这些"特征"中的每一个都独立地贡献概率，而不管特征之间的任何相关性。然而，特征并不总是独立的，因此这通常被视为朴素贝叶斯算法的缺点。简而言之，朴素贝叶斯算法允许我们使用概率给出一组特征来预测一个类。与其他常见的分类方法相比，朴素贝叶斯算法需要的训练很少。在预测之前，必须完成的唯一工作是找到特征的个体概率分布参数，这通常可以快速且明确地完成。这意味着即使对于高维数据点或大量数据点，朴素贝叶斯分类器也可以表现良好。
5.3 支持向量机算法
支持向量机算法的基本思想可概括如下：首先，利用一种变换将空间高维化，当然这种变换是非线性的；然后，在新的复杂空间取最优线性分类表面。由此种方式获得的分类函数在形式上类似于神经网络算法。支持向量机是统计学习领域中的一个代表性算法，它与传统方式的思维方法很不同，它输入空间，提高维度，从而将问题简短化，使问题归结为线性可分的经典解问题。支持向量机可应用于垃圾邮件识别、人脸识别等多种分类问题。
5.4 随机森林算法
控制数据树生成的方式有多种，根据前人的经验，大多数时候更倾向选择分裂属性和剪枝，但这并不能解决所有问题，偶尔会遇到噪声或分裂属性过多的问题。基于这种情况，总结每次的结果可以得到袋外数据的估计误差，将它和测试样本的估计误差相结合，可以评估组合树学习器的拟合及预测精度。此方法的优点有很多，可以产生高精度的分类器，并能够处理大量的变数，也可以平衡分类资料集之间的误差。
5.5 人工神经网络算法
人工神经网络与由神经元组成的异常复杂的网络大体相似，由个体单元互相连接而成，每个单元有数值量的输入和输出，形式可以为实数或线性组合函数。它先要以一种学习准则去学习，然后才能进行工作。当网络判断错误时，通过学习可以减少犯同样错误的可能性。此方法有很强的泛化能力和非线性映射能力，可以对信息量少的系统进行模型处理。从功能模拟角度来看，该方法具有并行性，且传递信息的速度极快。
5.6 Boosting与Bagging算法
Boosting是一种通用的增强基础算法性能的回归分析算法。它不需要构造一个高精度的回归分析，只需一个粗糙的基础算法，再反复调整基础算法就可以得到较好的组合回归模型。它可以将弱学习算法提高为强学习算法，还可以应用到其他基础回归算法，如线性回归、神经网络等，以提高精度。Bagging与Boosting算法大体相似但又略有差别，其主要思想是给出已知的弱学习算法和训练集。它需要经过多轮的计算，才可以得到预测函数列，最后采用投票方式对示例进行判别。
5.7 关联规则算法
关联规则算法使用规则去描述两个变量或多个变量之间的关系，是客观反映数据本身性质的方法。它是机器学习的一大类任务，可分为两个阶段；先从资料集中找到高频项目组，再去研究它们的关联规则。其得到的分析结果即是对变量间规律的总结。
5.8 EM（期望最大化）算法
在进行机器学习的过程中，需要用到极大似然估计等参数估计方法，在有潜在变量的情况下，通常选择EM算法。它不是直接对函数对象进行极大估计，而是先添加一些数据进行简化计算，再进行极大化模拟。它是对本身受限制或比较难直接处理的数据的极大似然估计算法。
5.9 深度学习
深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标---人工智能。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果远远超过先前的相关技术。
深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器能够模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大的进步。