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人们在讨论人工智能的时候，经常会提到机器学习，二者经常被同时提起，也经常容易被混淆。
机器学习并不是一个看见名字就能知道它是干什么的学科，我试着从几方面来解释一下：
- 首先，它是人工智能领域的一个分支学科。如果说人工智能是一个概念，那么机器学习就是实现这一概念的一种方法。
- 机器学习同时是数据科学的一个细分领域，它非常依赖数据，并且涉及到统计学、概率论等数学分支。
- 机器学习的工作原理可以概括为：通过从给定的数据中，获取规律或者模式，并根据这种规律或者模式，推测未知数据。
- 我们日常使用的软件中，机器学习已经使用得非常广泛，例如：语音识别、机器翻译、购物推荐、垃圾短信拦截等等。
要是用机器学习技术来解决实际问题，需要一下的几个步骤。
首先，需要给机器学习程序足够的数据，供其「学习」。
如果机器学习程序，是一台解决问题的机器，那么数据就是这台机器的燃料，数据的数量和质量都会决定问题被解决的质量和效率。在常见的互联网服务场景中，这些数据通常来自对用户行为的采集，比如：搜索结果被点开的比率、短视频被播放的时常、购物记录等等，不过现在互联网公司们收集的数据种类的数量远超普通用户的想象，原因就是，数据越多越全面，就越能做更多的模式识别和预测。
第二步，就是要根据已有的数据以及需要解决的问题，选择一种或多种算法。
在机器学习领域中，有各种各样的算法，来完成不同的任务。这些算法大致可以分为常见的三类：
- 无监督学习：通常用于从已有的数据中发现隐藏的规律、提取隐藏的模式。
- 监督学习：通常用于数据的预测。它的工作原理是，先根据已有数据以及认为提供的结果，训练出一个模型（可以理解为一个函数），然后当新的数据到来的时候，根据这个模型推测其对应的结果。
- 增强学习：是将其预测的结果，通过正/负反馈，增强已有的预测模型。
第三步，是参数调优。
每一种机器学习算法，都有适合解决的问题类型，但是针对某个具体问题，参数调得不同，得到的结果也会不同。参数调优的目的，是让模型保持足够低的复杂度的同时，能在识别主要趋势和忽略细微变化之间得到平衡（能抓住关键因素，也不过分敏感）。
最后，就是对模型进行评价。
对模型的评价也是很关键的一部分，通常会通过多个指标进行模型的评价，比如根据预测准确率来评价一个模型，或者通过混淆矩阵（后文介绍）的方法，来分析误差的来源等。
对模型的评价和分析，有助于对模型进行优化，或者重新调整参数、分析数据等。
