讀《數學之美》有感

前段時間讀《數學之美》，書中提到：在上世紀80年代前後，自然語言處理領域的學者們一直在研究怎麼讓機器更好理解人類語言。他們曾經把大量精力用在分析語法、句子結構、邏輯上面，但並沒有取得很好的效果。後來他們採用概率統計的方法來讓機器對語言做出回饋，這種方法是通過分析大量的對話資料，讓機器“猜”出合理回饋。雖然機器並不理解人們對他說了什麼，當遇到某些對話時，根據過去的某些類似回答，給出的回答也更趨於正確。

至此我認識到，這是用概率的方法抓住了事情的本質規律。

傳統軟體程式設計需要把解決問題的步驟以程式碼的形式清晰的告訴電腦，而機器學習則能自動生成解決問題的步驟，這裡的步驟就是通常所說的演算法。從技術的角看，機器學習是通過電腦基於資料構建概率統計模型並運用模型對資料進行預測與分析的一門技術，要學習和掌握機器學習技術，需要對概率統計有一定的認識。