机器学习的目的是让机器学习,而不是执行预设的算法。
机器学习适用于难以制定规则的问题,如垃圾邮件识别、图像识别。
机器学习模拟人类学习过程:从样本中学习归纳总结,形成模型,然后应用模型完成任务。
机器学习需要大量样本数据和计算能力支持。当前数据量大、计算能力强的时代非常适合机器学习。
机器学习应用非常广泛,从垃圾邮件识别到自动驾驶都需要机器学习。
机器学习是人工智能的一种方法，其核心思想是让机器从数据中学习规律，而不是依赖预先制定的规则。
深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络来学习复杂的特征表示。
机器学习算法，涵盖KNN、回归、SVM等常用算法。
Q:机器学习和传统算法编程有什么不同?
A: 传统算法是人预先制定好的规则,机器只是执行。机器学习是让机器从样本中学习归纳总结规则。
Q:机器学习为什么适用于图像识别这类问题?
A: 这类问题难以用规则定义,而机器学习可以模拟人脑学习的过程从样本中获取经验。
Q:机器学习的模型是怎么来的?
A: 通过机器学习算法分析大量样本,得到能处理这个任务的模型。
Q:当前机器学习进步的原因是什么?
A: 数据量增加和计算机算力提升,能提供给机器学习算法足够的样本和计算资源。
Q: 为什么要学习算法的底层实现而不仅仅是调用库?
A: 学习算法的底层实现有助于加深对算法原理的理解，使学习者能够更灵活地应用算法、改进算法甚至创新新的算法。
Q: 有哪些主要的机器学习算法?
A: KNN、线性回归、逻辑回归、SVM、决策树等经典常用算法。
Q: 如何看待调库学习机器学习?
A: 调用库是高效利用现有资源的一种方式，但深入理解算法原理是更好地使用算法的关键，可以帮助应对复杂的问题和场景。
Q:机器学习和人编程序不一样?
A:人编程序是设定规则,机器学习是机器自己找规则。
Q:机器学习能做什么事情?
A:能让机器看图、听话、写字、图片验证码、文字验证码等。
Q:机器是怎么学习的?
A:机器从很多例子中找规律,人给数据和提示,机器自己慢慢学习。
我们将从零开始构建一个最简单的基于规则的聊天机器人。首先，让我们了解一下最简单聊天机器人的工作原理。
基于规则的聊天机器人是一种简单的聊天机器人类型，它完全依赖于预设的规则来进行问答。这种类型的聊天机器人适合最基础的入门学习。
下面是一个基于规则的聊天机器人的代码示例：
if 用户输入 == "你好吗？":
聊天机器人回答("我很好。")
elif 用户输入 == "今天天气怎么样？":
聊天机器人回答("今天天气挺好。")
在这个示例中，如果用户输入是 “你好吗？”，聊天机器人会回答 “我很好。”；如果用户输入是 “今天天气怎么样？”，聊天机器人会回答 “今天天气挺好。”
基于规则的聊天机器人的工作原理很简单，它通过一系列的条件判断来确定如何回答用户的问题。
Python 3.7+;
NoteBook;
NLTK。
另外，强烈建议在开发过程中使用Jupyter Notebook，它能够直观地显示代码和输出，使得调试更加便捷。
NLTK（Natural Language Toolkit）是一个重要的自然语言处理库，我将在后续的教程中用到聊天机器人中，NLTK是一个不可或缺的工具库。你可以使用以下命令安装NLTK：
pip install nltk
NLTK提供了丰富的自然语言处理工具，包括分词（用过jieba分词）、词性标注等，将在后续教程中介绍其具体应用。
基于规则的聊天机器人具有以下优缺点：
在后续的教程中，我将介绍检索型和生成型聊天机器人，使其能够处理新问题。