当科学技术刚刚起步时，科学家布莱斯·帕斯卡（Blaise Pascal）和冯·莱布尼兹（Von Leibniz）认为人工智能有一天可以实现。也就是说，让机器具有与人类相同的智能。机器学习是AI的重要发展路线，在行业和学术界非常流行。公司和大学在机器学习研究上投入了大量资源。最近，机器学习在许多任务上都取得了显着进步，达到或超过了人类的水平（例如，交通标志的识别[1]，机器学习已达到98.98％，已超过人类）。图1显示了ML的大致时间表，标志了许多里程碑。熟悉图片，阅读以下内容会觉得很流畅。图1机器学习的时间表促进机器学习普及的第一个舵手是Hebb。 1949年，他提出了神经心理学学习范式-Hebbian学习理论。经过简单的扩展，该理论开始研究递归神经网络节点之间的相关性。它记录网络上的通用性，然后像存储一样工作。正式的表达是这样的：假设反射活动的持久性或重复性可以是诱导细胞变化以适应这种活动。当神经元细胞A与神经元细胞B足够接近时，它可以继续反复激活B，那么这两个细胞中的一个或两个都将经历某些代谢过程或生长变化以提高效率[1]。 1952年，IBM的Arthur Samuel编写了一个国际象棋程序，该程序可以从董事会的状态中学习隐式模型，从而为下一步提供更好的动作。在塞缪尔与该计划进行了多轮对抗之后，他觉得该计划经过一定的学习时间可能会达到很高的水平。通过此程序，Samual驳斥了机器无法学习诸如人类之类的显式代码的模式。他定义并解释了一个新术语-机器学习。机器学习是计算机无需显式编程即可获得功能的领域。 1957年，Rosenblatt的感知器算法是第二个具有神经科学背景的机器学习模型，它与当今的ML模型非常相似。当时，感知器的出现引起了轰动，因为它比Hebbian的想法更容易实现。 Rosenblatt用以下词语向每个人解释了感知器算法：感知器算法的功能是解释通用智能系统的一些基本特征，而无需深入了解仅对某些特定生物有机体有效的未知条件[2]。三年后，Widrow [4]由于发明了Delta学习规则而进入了ML的史册。该规则立即应用于感知器的训练。是的，这是常见的最小二乘问题。感知器与增量学习规则的结合实际上构成了一个出色的线性分类器。然而，根据波后波和死亡前波的历史规律，1969年Minskey [3]用一盆冷水扑灭了传感器的热量。他提出了著名的XOR问题并证明了无能为力。线性不可分数据中的感知器的相似性，类似于XOR问题。对于神经网络（NN）社区，形成了在当时似乎几乎无法克服的差距，在历史上被称为“明斯基印章”。但是，在1880年代的10年中，NN学者打破了这一诅咒。图2密封了XOR问题-线性不可分的数据示例，并且ML的开发几乎停滞了。尽管BP的想法是由Linnainmaa [5]在1970年代提出的，称为“自动差分逆向模式”，但直到1981年Werbos [6]仅将其应用于多层感知器（MLP）时，直到现在，它仍然是神经网络体系结构的关键组成部分。多层感知器和BP算法的出现导致了神经网络的第二个主要发展。从1985年到1986年，神经网络研究人员成功地实施了一种实用的BP算法来训练MLP。 （Rumelhart，Hinton，Williams [7] -Hetch，Nielsen [8]）＆图片3来自Hetch和Nielsen。 J. R. Quinlan [9]在1986年提出了另一种著名的ML算法，即决策树算法，特别是ID3算法。这是机器学习的另一主流中的信标式成就。 ID3以其简单的规则和清晰的推理解决了许多现实世界中的问题。实际上，它似乎是一种实用的软件，与类似黑匣子的NN算法相反。在ID3之后，出现了许多其他算法或改进，例如ID4，回归树，CART等）。到目前为止，决策树仍然是ML世界中的热点。图4一个简单的决策树接下来是最