作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
概述
机器学习（英语：Machine Learning）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、信息论、计算机科学等多个学科。它研究如何使计算机系统基于数据编程实现“学习”，从而自然地解决一般性的问题。机器学习算法经过长时间的发展，已经能够达到某些复杂任务的高性能。这些算法包括决策树算法、随机森林算法、支持向量机算法、K-近邻算法、聚类算法、关联分析算法等。其中，K-近邻算法、聚类算法和关联分析算法可以看作最基础的机器学习算法。本文将对这些机器学习算法进行详细的阐述，并结合一些实际案例，介绍它们的基本知识、应用场景和优缺点。
特点
机器学习主要具有如下几个特点：
它可以自动化地从大量的数据中发现隐藏的模式和结构。
它可以处理海量数据，并利用这些数据训练出有效的模型。
可以提升模型预测准确性、降低计算资源占用。
它可以发现数据中的规律和关系，并用于预测和决策。
发展历史
机器学习的历史可以追溯到1959年诺贝尔奖获得者阿兰·图灵提出的三段论，三段论将人工智能定义为“让计算机能够像人类一样做决策、学习和推理”。此后，机器学习研究逐渐成为热门话题。1997年，美国国防部研究员路易斯・沃恩提出了支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法，这是一种分类与回归方法，可以用于监督学习和无监督学习。2006年，Hinton等人提出了深层网络（Deep Neural Network，DNN），这是一种基于神经