.本节书摘来自华章出版社《机器学习系统设计：Python语言实现》一书中的第1章，第1.1节，作者 [美] 戴维·朱利安（David Julian），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看
1.1 人机界面
如果你有幸用过微软Office套件的早期版本，你大概还能记得Mr Clippy办公助手。这一功能出现在Office 97中，每当你在文档开头输入“亲爱的”，它就会不请自来，从电脑屏幕的右下角蹦出来，询问“你好像在写信，需要帮助吗？”
在Office的早期版本中，Mr Clippy是默认开启的，几乎被所有软件用户嘲笑过，这可以作为机器学习的第一次大败笔而载入史册。
那么，为什么这个欢乐的Mr Clippy会如此遭人痛恨呢？在日常办公任务中使用自动化助手不一定是个坏主意。实际上，自动化助手的后期版本，至少是最好的那几个，可以在后台无缝运行，并能明显提高工作效率。文本预测有很多例子，有些很搞笑，大错特错，但大多数并没有失败，它们悄无声息，已经成为我们正常工作流的一部分。
在这一点上，我们需要区分错误和失败的不同。Mr Clippy的失败是因为它的突兀和差劲的设计，而它的预测并不一定是错误的；也就是说，它可能给出了正确的建议，但那时你已经知道你正在写一封信件。文本预测的错误率很高，经常会得出错误的预测，但这并没有失败，主要是因为它的失败方式被设计为悄无声息的。
设计任何与人机界面紧耦合（系统工程的说法）的系统都很困难。与一般的自然界事物一样，我们并非总能预测人类行为。表情识别系统、自然语言处理和手势识别技术等，开启了人机交互的新途径，对机器学习专家而言，所有这些都具有重要的应用。
每当设计需要人机输入的系统时，我们应当预见所有可能的人机交互方式，而不仅仅是我们所期望的那些方式。在本质上，我们对这些系统试图要做的是，培养它们对人类经验全景的一些理解。
在Web的早期，搜索引擎使用的是一种简单的系统，以文章中出现搜索条件的次数为基础。很快，Web开发者就通过增加关键词与搜索引擎展开了博弈。显然，这将导致一场围绕关键词的竞赛，Web将变得极为烦人。随后，为了提供更为准确的搜索结果，人们又设计了度量优质引用链接的页面排名系统。而今，现代搜索引擎都使用了更为复杂和秘密的算法。
对机器学习设计师同样重要的是，人机交互中所产生的数据量一直在增长。这会带来诸多挑战，尤其是数据的庞大浩瀚。然而，算法的力量正是在于从海量数据中提取知识和洞察力，这对于较小规模的数据集几乎是不可能的。因此，如今大量的人机交互被数字化，而我们才刚刚开始理解和探索其中的数据能够被利用的众多途径。
有项研究的题目为《20世纪书籍中的情绪表现》（The expression of emotion in 20th century books, Acerbi等人，2013），这是一个有趣的例子。尽管严格地说，该研究属于数据分析而非机器学习，但就一些理由而言，它还是具有说明性的。该研究的目的是，从20世纪的书籍中抽取情绪内容文本，以情绪分值的形式进行图表化。通过访问Gutenberg数字图书馆、WordNet（http://wordnet.princeton.edu/wordnet/）和Google的Ngram数据库（books.google.com/ngrams）中的大量数字化书籍，该研究的作者能够绘制出20世纪文学作品中所反映出的文化变迁。他们通过绘制情绪词语使用的趋势来实现其研究目的。
在该研究中，作者对每个词语进行标记（1-gram分词算法），并与情绪分值和出版年份进行关联。诸如快乐、悲伤、恐惧等情绪词语，可以依据其表达的正面或负面情绪进行评分。情绪分值可以从WordNet（wordnet.princeton.edu）获得。WordNet给每个情绪词语都赋予了情绪反应分值。最后，作者对每一情绪词语的出现次数进行了计数：
在此式中，ci表示特定情绪词语的计数，n表示情绪词语的总数（不是所有词语，仅包括具有情绪分值的词语），Cthe表示文本中the的计数。在归一化总和时，考虑到一些年份出版或数字化的书籍数量更多，同时晚期的书籍趋向于包含更多的技术语言，因此使用了词语the而不是所有词语的计数。对于在相当长的一段时期内的散文文本中的情绪，这种表示更为精确。最后，通过正态分布对分值进行归一化，即Mz，减去均值后除以标准差。
上图摘自《20世纪书籍中的情绪表现》（The expression of emotion in 20th century books, Alberto Acerbi, Vasileios Lampos, Phillip Garnett, R. Alexander Bentley）美国科学公共图书馆。
这里，我们可以看到该项研究所生成的一张图表。该图显示了这一时期所著书籍的快乐-悲伤分值，从中可以明显看出二战时期的负面倾向。
这项研究之所以有趣，有如下一些原因。首先，它是一项数据驱动的科学研究，而在过去，类似的研究内容被认为是诸如社会学和人类学的软科学，但在该研究中，给出了坚实的实验基础。此外，尽管其研究结论令人印象深刻，但其实现过程相对容易。这主要得益于WordNet和Google已经完成的那些卓越努力。其亮点在于，如何使用互联网上免费的数据资源和软件工具，例如Python的数据和机器学习包等，任何具备数据技能和动机的人都能够从事这方面的研究。
