聊聊传统算法系统和机器学习系统的一点不同

这里就简单聊聊传统算法系统与机器学习系统的一点不同。
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传统算法系统

传统算法系统，是已经给定了一个算法处理逻辑，那么你给我的输入，我按照这个算法处理逻辑进行处理，就能得到相应的输出。如下图：



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机器学习系统

而机器学习系统，是给定我们数据的输入输出（这里先指监督学习），让我们从这些数据中学习出算法，以后，通过这个学习到的算法模型进行给定输入的判断，得到输出。如下图：

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例子：

在我们传统的算法系统中，我们的要求是，给定一个数n，让我们输出1+2...+n的结果。

我们很容易由等差数列求和公式得到算法程序如下：

# include <stdio.h>

double get_sum(int n)
{
   double ans;
   ans = n(1+n)/2.0;                 //等差数列求和公式
   return ans;
}
int main(void)
{
  double res;
  int n;
  printf("please input an integer:\n");
  scanf("%d",&n);
  res = get_sum(n);
  printf("%lf\n",res);

}

根据上面算法流程，我们来了一个数n，直接用程序跑一下，就能得到结果！

那我们的机器学习系统是否也能够直接编写判断逻辑算法呢？

用一个机器学习最经典的入门例子来解释，手写数字识别。

比如我们要判断一个手写数字是几。按照我们的思维逻辑，我们需要写10个if else来分别判断是不是0，是不是1，....是不是9

比如我们判断是不是2，就会有下面判断

if(满足是2的条件){
  printf(这个手写数字是2);}else{

  printf(这个手写数字不是2);}

恩，看起来我们好像完成任务了。

但是，if(满足是2的条件)

这个满足是2的条件怎么写呢？

我们先看看2是什么样子，如下：



我们可以根据这个标准的2和其它数字的特征不同来写嘛，比如2最下面是一行横线，2的中间有个弯弧，等等。

哈哈，看似解决问题了，其它的数字类似，我只要找到和其它数字的不同，就能找到if()中的满足是数字为几的条件。

那么岂不是也就满足要求了，为什么还需要机器学习算法呢？

问题没有这么简单。我们真正碰到的手写数字2，根本就不会有上图2这么标准，各种各样的都有，比如下图：



上图这些数字，我们人眼观察还是能够大部分认识是2，但是它跟我们刚刚说的满足2的特征吗？上面好几个都没有最下面一行是横线，等等，我们无法一一列出现实生活中的各种情况。

那么就需要我们的机器学习算法，自动的学习到里面的特征，从而构建出一个机器学习模型，进而帮助我们判断一个手写数字是否为2.和判断一个手写数字是几。

上面这俩个例子，其实从某种程度上，能反应俩种系统的本质区别。欢迎大家指错交流~

原文地址：聊聊传统算法与机器学习的不同