机器学习基础

转载自ApacheCN
原文太长，所以提取了我认为重要的部分，并加工。

机器学习 概述

机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

1. 海量的数据（train_data）
2. 获取有用的信息（fit）

机器学习 组成

主要任务

• 分类（classification）：将实例数据划分到合适的类别中。
  • 应用实例：判断网站是否被黑客入侵（二分类 ），手写数字的自动识别（多分类）
• 回归（regression）：主要用于预测数值型数据。
  • 应用实例：股票价格波动的预测，房屋价格的预测等。

训练过程

机器学习基础训练过程

算法汇总

算法汇总

机器学习 使用

选择算法需要考虑的两个问题

1. 算法场景
   • 预测明天是否下雨，因为可以用历史的天气情况做预测，所以选择监督学习算法
   • 给一群陌生的人进行分组，但是我们并没有这些人的类别信息，所以选择无监督学习算法、通过他们身高、体重等特征进行处理。
2. 需要收集或分析的数据是什么

举例

选择算法图

机器学习 开发流程

1. 收集数据: 收集样本数据
2. 准备数据: 注意数据的格式
3. 分析数据: 为了确保数据集中没有垃圾数据；
   • 如果是算法可以处理的数据格式或可信任的数据源，则可以跳过该步骤；
   • 另外该步骤需要人工干预，会降低自动化系统的价值。
4. 训练算法: [机器学习算法核心]如果使用无监督学习算法，由于不存在目标变量值，则可以跳过该步骤
5. 测试算法: [机器学习算法核心]评估算法效果
6. 使用算法: 将机器学习算法转为应用程序