花5分钟学习机器学习基础知识-CSDN博客
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一、什么是机器学习
机器学习的目的是让机器学习,而不是执行预设的算法。
机器学习适用于难以制定规则的问题,如垃圾邮件识别、图像识别。
机器学习模拟人类学习过程:从样本中学习归纳总结,形成模型,然后应用模型完成任务。
机器学习需要大量样本数据和计算能力支持。当前数据量大、计算能力强的时代非常适合机器学习。
机器学习应用非常广泛,从垃圾邮件识别到自动驾驶都需要机器学习。
机器学习是人工智能的一种方法其核心思想是让机器从数据中学习规律而不是依赖预先制定的规则。
深度学习是机器学习的一个分支它通过构建多层神经网络来学习复杂的特征表示。
机器学习算法涵盖KNN、回归、SVM等常用算法。
二、问题和回答
Q:机器学习和传统算法编程有什么不同?
A: 传统算法是人预先制定好的规则,机器只是执行。机器学习是让机器从样本中学习归纳总结规则。
Q:机器学习为什么适用于图像识别这类问题?
A: 这类问题难以用规则定义,而机器学习可以模拟人脑学习的过程从样本中获取经验。
Q:机器学习的模型是怎么来的?
A: 通过机器学习算法分析大量样本,得到能处理这个任务的模型。
Q:当前机器学习进步的原因是什么?
A: 数据量增加和计算机算力提升,能提供给机器学习算法足够的样本和计算资源。
Q: 为什么要学习算法的底层实现而不仅仅是调用库?
A: 学习算法的底层实现有助于加深对算法原理的理解使学习者能够更灵活地应用算法、改进算法甚至创新新的算法。
Q: 有哪些主要的机器学习算法?
A: KNN、线性回归、逻辑回归、SVM、决策树等经典常用算法。
Q: 如何看待调库学习机器学习?
A: 调用库是高效利用现有资源的一种方式但深入理解算法原理是更好地使用算法的关键可以帮助应对复杂的问题和场景。
Q:机器学习和人编程序不一样?
A:人编程序是设定规则,机器学习是机器自己找规则。
Q:机器学习能做什么事情?
A:能让机器看图、听话、写字、图片验证码、文字验证码等。
Q:机器是怎么学习的?
A:机器从很多例子中找规律,人给数据和提示,机器自己慢慢学习。
三、构建最简单的聊天机器人入门教程
引子
我们将从零开始构建一个最简单的基于规则的聊天机器人。首先让我们了解一下最简单聊天机器人的工作原理。
基于规则的聊天机器人
基于规则的聊天机器人是一种简单的聊天机器人类型它完全依赖于预设的规则来进行问答。这种类型的聊天机器人适合最基础的入门学习。
下面是一个基于规则的聊天机器人的代码示例
if 用户输入 == "你好吗":
聊天机器人回答("我很好。")
elif 用户输入 == "今天天气怎么样":
聊天机器人回答("今天天气挺好。")
在这个示例中如果用户输入是 “你好吗”聊天机器人会回答 “我很好。”如果用户输入是 “今天天气怎么样”聊天机器人会回答 “今天天气挺好。”
基于规则的聊天机器人原理
基于规则的聊天机器人的工作原理很简单它通过一系列的条件判断来确定如何回答用户的问题。
- 如果条件成立则执行相应的回答。
- 如果条件不成立则执行备选方案或结束。
依赖环境
Python 3.7+;
NoteBook;
NLTK。
另外强烈建议在开发过程中使用Jupyter Notebook它能够直观地显示代码和输出使得调试更加便捷。
安装NLTK
NLTKNatural Language Toolkit是一个重要的自然语言处理库我将在后续的教程中用到聊天机器人中NLTK是一个不可或缺的工具库。你可以使用以下命令安装NLTK
pip install nltk
NLTK提供了丰富的自然语言处理工具包括分词用过jieba分词、词性标注等将在后续教程中介绍其具体应用。
基于规则聊天机器人的优缺点
基于规则的聊天机器人具有以下优缺点
优点
- 实现简单相对于其他类型的聊天机器人基于规则的实现较为简单。
- 易于调试规则是明确的因此在调试过程中可以清晰地追踪问题。
缺点
- 无法处理新问题基于规则的聊天机器人只能处理事先定义好的问题无法应对未知的新问题。
- 缺乏灵活性随着问题复杂度的增加需要定义的规则也会变得越来越多维护和更新成本高。
在后续的教程中我将介绍检索型和生成型聊天机器人使其能够处理新问题。
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