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大数据、人工智能是目前大家谈论比较多的话题，它们的应用也越来越广泛、与我们的生活关系也越来越密切，影响也越来越深远，其中很多已进入寻常百姓家，如无人机、网约车、自动导航、智能家电、电商推荐、人机对话机器人等等。

大数据是人工智能的基础，而使大数据转变为知识或生产力，离不开机器学习

（Machine Learning），可以说机器学习是人工智能的核心，是使机器具有类似人的智能的根本途径。

本文主要介绍机器有关概念、与大数据、人工智能间的关系、机器学习常用架构及算法等，具体如下：

• 机器学习的定义
• 大数据与机器学习
• 机器学习与人工智能及深度学习
• 机器学习的基本任务
• 如何选择合适算法
• Spark在机器学习方面的优势

01 机器学习的定义

机器学习是什么？是否有统一或标准定义？目前好像没有，

即使在机器学习的专业人士，也好像没有一个被广泛认可的定义。

在维基百科上对机器学习有以下几种定义：

• “机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。
• “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。
• “机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”

一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience (E) with respect to some class of tasks(T) and performance(P) measure , if its performance