人类一直试图让机器具有智能，也就是人工智能（Artificial Intelligence）。从上世纪50年代，人工智能的发展经历了“推理期”，通过赋予机器逻辑推理能力使机器获得智能，当时的AI程序能够证明一些著名的数学定理，但由于机器缺乏知识，远不能实现真正的智能。因此，70年代，人工智能的发展进入“知识期”，即将人类的知识总结出来教给机器，使机器获得智能。在这一时期，大量的专家系统问世，在很多领域取得大量成果，但由于人类知识量巨大，故出现“知识工程瓶颈”。 无论是“推理期”还是“知识期”，机器都是按照人类设定的规则和总结的知识运作，永远无法超越其创造者，其次人力成本太高。于是，一些学者就想到，如果机器能够自我学习问题不就迎刃而解了吗！机器学习（Machine Learning）方法应运而生，人工智能进入“机器学习时期”。“机器学习时期”也分为三个阶段，80年代，连接主义较为流行，代表工作有感知机（Perceptron）和神经网络（Neural Network）。90年代，统计学习方法开始占据主流舞台，代表性方法有支持向量机（Support Vector Machine），进入21世纪，深度神经网络被提出，连接主义卷土从来，随着数据量和计算能力的不断提升，以深度学习（Deep Learning）为基础的诸多AI应用逐渐成熟。本书很适合对机器学习有浓厚兴趣的朋友学习
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