來(lái)源：ApacheCN《Sklearn 與 TensorFlow 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用指南》翻譯項(xiàng)目
譯者：@SeanCheney
校對(duì)：@Lisanaaa @飛龍

大多數(shù)人聽(tīng)到“機(jī)器學(xué)習(xí)”，往往會(huì)在腦海中勾勒出一個(gè)機(jī)器人：一個(gè)可靠的管家，或是一個(gè)可怕的終結(jié)者，這取決于你問(wèn)的是誰(shuí)。但是機(jī)器學(xué)習(xí)并不是未來(lái)的幻想，它已經(jīng)來(lái)到我們身邊了。事實(shí)上，一些特定領(lǐng)域已經(jīng)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)幾十年了，比如光學(xué)字符識(shí)別 （Optical Character Recognition，OCR）。但是直到 1990 年代，第一個(gè)影響了數(shù)億人的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用才真正成熟，它就是垃圾郵件過(guò)濾器（spam filter）。雖然并不是一個(gè)有自我意識(shí)的天網(wǎng)系統(tǒng)（Skynet），垃圾郵件過(guò)濾器從技術(shù)上是符合機(jī)器學(xué)習(xí)的（它可以很好地進(jìn)行學(xué)習(xí)，用戶幾乎不用再標(biāo)記某個(gè)郵件為垃圾郵件）。后來(lái)出現(xiàn)了更多的數(shù)以百計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品，支撐了更多你經(jīng)常使用的產(chǎn)品和功能，從推薦系統(tǒng)到語(yǔ)音識(shí)別。

機(jī)器學(xué)習(xí)的起點(diǎn)和終點(diǎn)分別是什么呢？確切的講，機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí)是什么意思？如果我下載了一份維基百科的拷貝，我的電腦就真的學(xué)會(huì)了什么嗎？它馬上就變聰明了嗎？在本章中，我們首先會(huì)澄清機(jī)器學(xué)習(xí)到底是什么，以及為什么你要使用它。

然后，在我們出發(fā)去探索機(jī)器學(xué)習(xí)新大陸之前，我們要觀察下地圖，以便知道這片大陸上的主要地區(qū)和最明顯的地標(biāo)：監(jiān)督學(xué)習(xí)vs非監(jiān)督學(xué)習(xí)，在線學(xué)習(xí)vs批量學(xué)習(xí)，基于實(shí)例vs基于模型學(xué)習(xí)。然后，我們會(huì)學(xué)習(xí)一個(gè)典型的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的工作流程，討論可能碰到的難點(diǎn)，以及如何評(píng)估和微調(diào)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

這一章介紹了大量每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家需要牢記在心的基礎(chǔ)概念（和習(xí)語(yǔ)）。第一章只是概覽（唯一不含有代碼的一章），相當(dāng)簡(jiǎn)單，但你要確保每一點(diǎn)都搞明白了，再繼續(xù)進(jìn)行學(xué)習(xí)本書其余章節(jié)。端起一杯咖啡，開(kāi)始學(xué)習(xí)吧！

提示：如果你已經(jīng)知道了機(jī)器學(xué)習(xí)的所有基礎(chǔ)概念，可以直接翻到第2章。如果你不確認(rèn)，可以嘗試回答本章末尾列出的問(wèn)題，然后再繼續(xù)。

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