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桂阳县，隶属于湖南省郴州市，位于郴州市西部，南岭之北麓，舂陵江（湘江支流）的中上流。地理坐标为东经112°13′26″至112°55′46″，北纬25°27′15″至26°13′30″之间。东临北湖区，西与新田、嘉禾相连，北与祁阳、常宁、耒阳、永兴交界，南隔临武，邻近广东，县城距郴州市区31.7公里，总面积2973平方公里。政府驻地：龙潭街道。

桂阳县是历史悠久的千年古郡。自汉初设郡以来，历为郡、国、监、军、路、府、州、直隶州、县的重要地方治所，已有2200多年历史，素有“楚南名区，汉初古郡”之称。 [1-2]  历史文化底蕴深厚，有释道行、释佛乘等佛教高僧，李思聪等文化名人，也有鹿峰庵（寺）等历史悠久的佛教道场，以及筱塘村等中国传统村落。

截至2018年末，桂阳县总人口91.85万人，桂阳县辖22个乡镇（街道）、398个行政村（社区）。 [1-3]  2018年，桂阳县完成生产总值376亿元，财政总收入23.43亿元。 [3] 

2020年7月，全国爱卫会决定命名桂阳县为2017-2019周期国家卫生县城。 [4]  2021年1月29日，入选湖南省人民政府公布的2020年度真抓实干成效明显的地区名单。

最近我和一对夫妇共进晚餐，他们问我从事什么职业，我回应道：“机器学习。”妻子回头问丈夫：“亲爱的，什么是机器学习？”她的丈夫答道：“T-800型终结者。”在《终结者》系列电影中，T-800是人工智能技术的反面样板工程。不过，这位朋友对机器学习的理解还是有所偏差的。

我既不会探讨和计算机程序进行对话交流，也不会与计算机探讨人生的意义。机器学习能让我们从数据集中得到启发，换句话说，就是利用计算机来彰显数据背后的真实含义，这才是机器学习的真实含义。它既不是只会徒然模仿的机器人，也不是具有人类感情的仿生人。

现今，机器学习已应用于多个领域，远超出大多数人的想象，下面就是假想的一日，其中很多场景都会碰到机器学习：假设你想起今天是某位朋友的生日，打算通过邮局给她邮寄一张生日贺卡。你打开浏览器搜索趣味卡片，搜索引擎显示了10个最相关的链接。你认为第二个链接最符合你的要求，点击了这个链接，搜索引擎将记录这次点击，并从中学习以优化下次搜索结果。然后，你检查电子邮件系统，此时垃圾邮件过滤器已经在后台自动过滤垃圾广告邮件，并将其放在垃圾箱内。接着你去商店购买这张生日卡片，并给你朋友的孩子挑选了一些尿布。结账时，收银员给了你一张1美元的优惠券，可以用于购买6罐装的啤酒。之所以你会得到这张优惠券，是因为款台收费软件基于以前的统计知识，认为买尿布的人往往也会买啤酒。然后你去邮局邮寄这张贺卡，手写识别软件识别出邮寄地址，并将贺卡发送给正确的邮车。当天你还去了贷款申请机构，查看自己是否能够申请贷款，办事员并不是直接给出结果，而是将你最近的金融活动信息输入计算机，由软件来判定你是否合格。最后，你还去了赌场想找些乐子，步入前门时，尾随你进来的一个家伙被突然出现的保安给拦了下来。“对不起，索普先生，我们不得不请您离开赌场。我们不欢迎老千。”图1-1集中展示了使用到的机器学习应用。

图 1-1　机器学习在日常生活中的应用，从左上角按照顺时针方向依次使用到的机器学习技术分别为：人脸识别、手写数字识别、垃圾邮件过滤和亚马逊公司的产品推荐

上面提到的所有场景，都有机器学习软件的存在。现在很多公司使用机器学习软件改善商业决策、提高生产率、检测疾病、预测天气，等等。随着技术指数级增长，我们不仅需要使用更好的工具解析当前的数据，而且还要为将来可能产生的数据做好充分的准备。

机器学习是什么

在过去的半个世纪里，发达国家的多数工作岗位都已从体力劳动转化为脑力劳动。过去的工作基本上都有明确的定义，类似于把物品从A处搬到B处，或者在这里打个洞，但是现在这类工作都在逐步消失。现今的情况具有很大的二义性，类似于“最大化利润”，“最小化风险”、“找到最好的市场策略”......诸如此类的任务要求都已成为常态。虽然可从互联网上获取到海量数据，但这并没有简化知识工人的工作难度。针对具体任务搞懂所有相关数据的意义所在，这正成为基本的技能要求。

除却一些无关紧要的情况，人们很难直接从原始数据本身获得所需信息。而机器学习可以把无序的数据转换成有用的信息，防止我们迷失于海量的数据当中，帮助我们穿越数据雾霭。

机器学习的主要任务

分类

研究机器学习的分类任务之前，我们先构建了下面的鸟类分类系统，来理解机器学习中的专家系统。开发出能够识别鸟类的计算机软件，鸟类学者就可以退休了。因为鸟类学者是研究鸟类的专家，因此我们说创建的是一个专家系统。

要区分不同的鸟类，需要使用四个不同的属性值，我们选用体重、翼展、有无脚蹼以及后背颜色作为评测基准。现实中，你可能会想测量更多的值。通常的做法是测量所有可测属性，而后再挑选出重要部分。下面测量的这四种值称之为特征，也可以称作属性，这里一律将其称为特征。

表1 基于四种特征的鸟物种分类表

表1 的前两种特征是数值型，可以使用十进制数字；第三种特征（是否有脚蹼）是二值型，只可以取0或1；第四种特征（后背颜色）是基于自定义调色板的枚举类型，这里仅选择一些常用色彩。如果仅仅利用常见的七色作为评测特征，后背颜色也可以是一个整数。当然在七色之中选择一个作为后背颜色有些太简单了，但作为专家系统的演示用例，这已经足够了。

如果你看到了一只象牙喙啄木鸟，请马上通知我！而且千万不要告诉任何人。在我到达之前，一定要看住它，别让它飞跑了。（如果发现活的象牙喙啄木鸟，就可以得到5万美元的奖励。）

如果想从众多鸟类中分辨出象牙喙啄木鸟，并从中获利，最简单的做法是安装一个喂食器，然后雇佣一位鸟类学者，观察在附近进食的鸟类。如果发现象牙喙啄木鸟，则通知我们。这种方法太昂贵了，而且专家在同一时间只能出现在一个地方。我们可以自动化处理上述过程，安装多个带有照相机的喂食器，同时接入计算机用于标识前来进食的鸟。同样我们可以在喂食器中放置称重仪器以获取鸟的体重，利用计算机视觉技术来提取鸟的翅长、脚的类型和后背色彩。假定我们可以得到所需的全部特征信息，那该如何判断飞入进食器的鸟是不是象牙喙啄木鸟呢？这个任务就是分类，有很多机器学习算法非常善于分类。本例中的类别就是鸟的物种，更具体地说，就是区分是否为象牙喙啄木鸟。

最终我们决定使用某个机器学习算法进行分类，首先需要做的是算法训练，即学习如何分类。通常我们为算法输入大量已分类数据作为算法的训练集。训练集是用于训练机器学习算法的数据样本集合，表1 是包含六个训练样本的训练集，每个训练样本有4种特征、一个目标变量，如下图所示。目标变量是机器学习算法的预测结果，在分类算法中目标变量的类型通常是离散型的，而在回归算法中通常是连续型的。训练样本集必须确定知道目标变量的值，以便机器学习算法可以发现特征和目标变量之间的关系。正如前文所述，这里的目标变量是物种，也可以简化为标称型的数值。我们通常将分类问题中的目标变量称为类别，并假定分类问题只存在有限个数的类别。

图：特征和标识的目标变量

注意：特征或者属性通常是训练样本集的列，它们是独立测量得到的结果，多个特征联系在一起共同组成一个训练样本。

为了测试机器学习算法的效果，通常使用两套独立的样本集：训练数据和测试数据。当机器学习程序开始运行时，使用训练样本集作为算法的输入，训练完成之后输入测试样本。输入测试样本时并不提供测试样本的目标变量，由程序决定样本属于哪个类别。比较测试样本预测的目标变量值与实际样本类别之间的差别，就可以得出算法的实际精确度。

假定这个鸟类分类程序，经过测试满足精确度要求，是否我们就可以看到机器已经学会了如何区分不同的鸟类了呢？这部分工作称之为知识表示，某些算法可以产生很容易理解的知识表示，而某些算法的知识表示也许只能为计算机所理解。知识表示可以采用规则集的形式，也可以采用概率分布的形式，甚至可以是训练样本集中的一个实例。在某些场合中，人们可能并不想建立一个专家系统，而仅仅对机器学习算法获取的信息感兴趣。此时，采用何种方式表示知识就显得非常重要了。

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