（imooc）初识机器学习—理论篇

机器学习

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从数据中寻找规律

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*传统统计学方法：
抽样——描述统计——假设检验
*现代机器学习：
从全量中寻找规律

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机器学习发展

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业务系统发展

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• 机器学习：
  离线机器学习：
  缺点：例如电商的某些节日大促销，爆发大量推荐订单等
  解决可以用实时模型实时推荐，即在线学习

机器学习典型应用

关联原则

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聚类

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朴素贝叶斯和决策树

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ctr预估和协同过滤

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自然语言处理和图像识别

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机器学习和数据分析的区别

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交易数据

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行为数据

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机器学习算法分类

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算法分类（1）

• 有监督学习

  
  

*无监督学习
eg 聚类算法

*半监督学习

算法分类（2）

根据要解决的问题进行分类

• 分类与回归
  预测y值，针对具体问题
• 聚类

• 标注

  
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算法分类（3）（重要）

• 生成模型
  （像是陪审团）告诉它属于各个类的概率等，结果模棱两可。
• 判别模型
  直接给一个函数，丢一个数据返回结果告诉你哪一类，直指最终目的（像是大法官告诉你是哪一类）

本质区别在于训练数据的思想不同

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c4.5 cart属于决策树算法，解决分类问题
k—means 聚类，像是电信用户的分类。无监督学习的算法
svm分类算法，基于统计学的算法，有一套完整数学理论支撑，有一定数学门槛（被深度学习光芒盖住）（机器学习面试可能会考）
aprior 关联分析（淘汰），代价高，需要多次访问数据库
同样，PF-growth 解决关联规则问题解决aprior的性能问题。只需要对数据库两边扫描就可以完成数据挖掘，（现在推荐系统有了更多的推荐算法）
PageRank谷歌的算法
Adaboost 常用于人脸识别，本质为决策树，本质解决分类问题（有监督学习）
KNN 有监督学习
朴素贝叶斯 垃圾邮件识别

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逻辑回归：百度谷歌搜索结果的排序
RF，GDBT 同adaboost 决策树算法的改进
推荐算法
LDA 用做文本分析与自然语言处理
WORD2vector 文本挖掘，最终是一个结果，里面用到一系列算法
深度学习：可用于图像识别等等

机器学习解决问题框架

• 确定目标
  业务需求
  数据
  特征工程（重要）

• 训练模型
  定义模型

  
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定义损失函数
eg。做线性回归模型，没有精确解的时候找一个近似
优化算法
eg 让损失函数更小
求函数极小值的优化上，数学问题

• 模型评估
  交叉评估：
  效果评估：

图片识别demo演示

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rgb转hsl抽取特征

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把图片转换为向量vector