1. 回顾与引入

上节课我们聊到了机器学习的概念和基本要素。现在，让我们把时光机开回过去，看看机器学习是如何一步步走到今天的。

2. 机器学习的起源

机器学习的起源可以追溯到20世纪50年代，那时人工智能刚刚萌芽。当时的研究重点是逻辑推理和启发式搜索，还有那些能做出决策的专家系统。你可以想象那时候的计算机就像是刚学会走路的小孩，还在摸索着前进。

3. 关键人物与里程碑事件

• 亚瑟·塞缪尔 (Arthur Samuel)：他被称为机器学习之父，早在1959年就开发了一个可以自学的跳棋程序。这在当时可是个大新闻，相当于今天有人发明了一款可以自我进化的智能手机。
• 弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt)：1958年，他提出了感知器模型，这是早期神经网络的一种形式。感知器就像是一个简单的神经元，它可以从输入数据中学习分类任务。

# 简单的感知器示例
import numpy as np

class Perceptron:
    def __init__(self):
        self.weights = np.array([0.0, 0.0])
        self.bias = 0.0

    def predict(self, inputs):
        return np.dot(inputs, self.weights) + self.bias > 0

    def train(self, training_inputs, labels):
        for inputs, label in zip(training_inputs, labels):
            prediction = self.predict(inputs)
            if prediction != label:
                adjustment = label - prediction
                self.weights += inputs * adjustment
                self.bias += adjustment

# 示例训练
training_inputs = [np.array([0, 0]), np.array([0, 1]), np.array([1, 0]), np.array([1, 1])]
labels = [0, 0, 0, 1]
perceptron = Perceptron()
perceptron.train(training_inputs, labels)

# 测试
test_input = np.array([1, 1])
result = perceptron.predict(test_input)
print("对于输入", test_input, "，预测结果为:", result)  

• 杰弗里·欣顿 (Geoffrey Hinton)：2006年，他提出了一种用于训练深层神经网络的方法，开启了深度学习的新时代。深度学习就像是让你的计算机拥有了一个超级大脑，可以解决复杂的问题。

  # 一个简单的深度学习框架示例
  from keras.models import Sequential
  from keras.layers import Dense

  model = Sequential()
  model.add(Dense(16, input_dim=8, activation='relu'))
  model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
  model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

  # 这里省略了数据加载和模型训练的过程

4. 小结

通过这节课，我们回顾了机器学习的历史，了解了一些关键的人物和他们所创造的里程碑。这些人物就像是机器学习领域的探险家，他们的贡献为我们今天的成就奠定了基础。接下来的课程中，我们会更加深入地探讨机器学习的不同方面。