机器学习之是什么？为什么？

机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息，对于任何需要解释并操作数据的领域都有作用。......随着技术、数据指数级增长，如何从海量数据中抽取到有价值的信息将是一个非常重要的课题。......职业经理人尤其需要能够合理使用和理解自己部门产生的数据，针对具体任务搞懂所有相关数据的的意义，这正成为基本技能的要求。

机器学习之术语摘录

>专家系统；
>特征、目标变量（标称型、数值型）；
>训练数据和测试数据；
>知识表示；
>监督学习（知道数据特征以及想从数据中寻找什么，即有明确的目标变量）和无监督学习（不会给定目标变量，需要算法从数据中找到共同特征）；
>分类、回归、聚类、密度估计。

机器学习的经典算法

开发机器学习应用程序的步骤

1.收集数据
2.准备输入数据
3.分析输入数据
4.训练算法
5.测试算法
6.使用算法

千万不要忽略正确步骤的意义，任何复杂系统都是由基础工程构成的，增量的搭建系统有助于我们及时找到问题出现的位置和原因。

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