CDA数据分析师 出品
编译：Mika
【导读】
如今机器学习已经深入到我们生活的方方面面，它就在我们身边，在我们的手机上，社交网络上...但它是如何工作的呢？在本文中，牛津大学针对机器学习进行了浅显易懂的科普。
能够学习以及通过经验更好地完成任务，这两种能力是人类特性。
当我们刚出生时，我们什么都不知道，也几乎不能为自己做什么。但很快，我们每天都在学习，并变得更有能力。
不过，你知道计算机也能做到这点吗?
机器学习将统计学和计算机科学结合在一起， 让计算机能够在没有编程的情况下学习如何完成给定的任务。
就像你的大脑利用经验来改进任务一样， 计算机也能做到。
假设，你需要计算机分辨出狗和猫的照片。你可以输入照片，并告诉计算机：这只是狗，那只是猫。
被编程学习的计算机将在数据中寻找统计模式，以便将来能够识别猫或狗。计算机可能会自己发现猫的鼻子比较短，而狗的体型大不相同，然后在空间中用数字表示信息。
但最关键的是，识别这些模式的是计算机，而不是程序员建立了未来数据排序的算法。
一个简单而高效的算法例子是，计算机会试图找到区分猫和狗的关键界限。
当计算机看到新的照片，它会检查关键点去区分这是猫还是狗。当然也会出现错误，计算机接收的数据越多，它的算法就越精确，它的预测就越准确。
机器学习已经得到了广泛的应用，比如面部识别；文字语音识别；
垃圾邮件过滤器；网上购物；查看推荐；信用卡欺诈检测等等都用到了相关技术。
如今机器学习的研究人员将统计学和计算机科学结合起来，构建算法去解决更复杂问题。并且更高效，使用更少的计算能力。从医疗诊断到社交媒体的各个领域，机器学习改变世界的潜力是十分惊人的。
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