聊聊傳統演算法系統與機器學習系統的一點不同

這裡就簡單聊聊傳統演算法系統與機器學習系統的一點不同。

傳統演算法系統，是已經給定了一個演算法處理邏輯，那麼你給我的輸入，我按照這個演算法處理邏輯進行處理，就能得到相應的輸出。如下圖：

而機器學習系統，是給定我們數據的輸入輸出（這裡先指監督學習），讓我們從這些數據中學習出演算法，以後，通過這個學習到的演算法進行輸入的判斷，得到輸出。如下圖：

例子：

在我們傳統的演算法系統中，我們的要求是，給定一個數n，讓我們輸出1+2...+n的結果。

我們很容易由等差數列求和公式得到演算法程序如下：

# include <stdio.h>double get_sum(int n){ double ans; ans = n(1+n)/2.0; //等差數列求和公式 return ans;}int main(void){ double res; int n; printf("please input an integer:
"); scanf("%d",&n); res = get_sum(n); printf("%lf
",res);}

根據上面演算法流程，我們來了一個數n，直接用程序跑一下，就能得到結果！

那我們的機器學習系統是否也能夠直接編寫判斷邏輯演算法呢？

用一個機器學習最經典的入門例子來解釋，手寫數字識別。

比如我們要判斷一個手寫數字是幾。按照我們的思維邏輯，我們需要寫10個if else來分別判斷是不是0，是不是1，....是不是9

比如我們判斷是不是2，就會有下面判斷

if(滿足是2的條件){ printf(這個手寫數字是2);}else{ printf(這個手寫數字不是2);}

恩，看起來我們好像完成任務了，但是，if(滿足是2的條件)

這個滿足是2的條件怎麼寫呢？

我們先看看2是什麼樣子，如下：

我們可以根據這個標準的2和其它數字的特徵不同來寫嘛，比如2最下面是一行橫線，2的中間有個彎弧，等等。

哈哈，看似解決問題了，其它的數字類似，我只要找到和其它數字的不同，就能找到if()中的滿足是數字幾的條件。

那麼豈不是也就滿足要求了，為什麼還需要機器學習演算法呢？

問題沒有這麼簡單。我們真正碰到的手寫數字2，根本就不會有上圖2這麼標準，各種各樣的都有，比如下圖：

上圖這些數字，我們人眼觀察還是能夠大部分認識是2，但是它跟我們剛剛說的滿足2的特徵嗎？上面好幾個都沒有最下面一行是橫線，等等

那麼就需要我們的機器學習演算法，自動的學習到裡面的特徵，從而構建出一個機器學習模型，進而幫助我們判斷一個手寫數字是否為2.和判斷一個手寫數字是幾。

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