机器学习的应用非常广泛，更为惊人的是，相同算法可完成不同的事情。在机器学习领域之外，如果你要解决两个不同的问题，就得编写两个不同的程序。这些程序可能用到相同的基础架构，如相同的编程语言或数据库系统。但是，如果你想处理信用卡申请，诸如下棋的程序则毫无用处。在机器学习领域，如果提供适当的数据来让机器学习，那么相同的算法既可以处理信用卡申请，也可以下棋。实际上，大量的机器学习应用仅仅由几个算法来负责，在接下来的几个章节中我们会谈到这些算法。

例如，朴素贝叶斯算法就是一个可以用短方程来表达的学习算法。只要提供患者病历的数据库，包括病人的症状、检查结果，或者他们是否有什么特殊情况，朴素贝叶斯算法就可在一秒之内做出诊断，而且往往比那些花几年在医学院学习的医生还要强，甚至它还可打败花费数千小时构建的医学专家系统。该算法还可应用于学习垃圾邮件过滤器，乍一看，这和医疗诊断毫无关系。另外一个简单的学习算法就是最近邻算法，它的用途十分广泛，从笔迹识别到控制机器人手，以及推荐你可能喜欢的书籍或者电影。决策树学习算法也同样擅长决定你的信用卡申请是否应被通过、寻找DNA中的绞接点，以及下棋时指导下一步该怎么走。

相同的学习算法不仅可以完成无穷无尽且不同的事情，而且和被它们替代的传统算法相比，它们要简单得多。多数学习算法可能只需数百行或者数千行代码。相比之下，传统程序则需几十万甚至上百万行代码，并且单个学习算法就可以导出无数个不同的程序。

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