什么是机器学习？
一、概述
- 机器学习是让计算机具有学习的能力，无需进行明确编程。 —— 亚瑟·萨缪尔，1959
- 计算机程序利用经验 E 学习任务 T，性能是 P，如果针对任务 T 的性能 P 随着经验 E 不断增长，则称为机器学习。 —— 汤姆·米切尔，1997
二、机器学习的类型
1. 监督学习
训练集有标签
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主要算法
- K近邻算法
- 线性回归
- 逻辑回归
- 支持向量机（SVM）
- 决策树和随机森林
- 神经网络
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分类
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垃圾邮件过滤器就是一个很好的例子：用许多带有归类（垃圾邮件或普通邮件）的邮件样本进行训练，过滤器必须还能对新邮件进行分类。
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回归
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预测目标数值，例如给出一些特征（里程数、车龄、品牌等等）称作预测值，来预测一辆汽车的价格
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2. 非监督学习
训练集没有标签
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主要算法
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聚类
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K 均值
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层次聚类分析（HCA）
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期望最大值
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可视化与降维
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主成分分析（PCA）
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核主成分分析
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局部线性嵌入（LLE）
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t-分布邻域嵌入算法（t-SNE）
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异常检测
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关联规则
- Apriori 算法
- Eclat 算法
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3. 半监督学习
大量不带标签数据加上小部分带标签数据
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主要算法
- 深度信念网络（DBN）
- 受限玻尔兹曼机（RBM）
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案例
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比如 Google Photos，只要给每个人一个标签，算法就可以命名每张照片中的每个人，特别适合搜索照片
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4. 强化学习
学习系统在这里被称为智能体（agent），可以对环境进行观察，选择和执行动作，获得奖励（负奖励是惩罚）。然后它必须自己学习哪个是最佳方法（称为策略，policy），以得到长久的最大奖励。策略决定了智能体在给定情况下应该采取的行动。
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主要算法
- Q-learning
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5. 在线学习
用数据实例小批量持续地进行训练，每个学习步骤都很快且廉价，系统可以动态地学习新获得的数据
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在线学习很适合系统接收连续流的数据（比如，股票价格），且需要自动对改变作出调整。一旦在线学习系统学习了新的数据实例，它就不再需要这些数据，可以节省大量的空间
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6. 实例学习vs模型学习
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实例学习
系统先用记忆学习案例，然后使用相似度测量推广到新的例子
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模型学习
建立这些样本的模型，然后使用这个模型进行预测
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三、机器学习的使用
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选择算法需要考虑的两个问题
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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
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数据类型
- 需要收集或分析的数据是什么
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开发流程
- 收集数据: 收集样本数据
- 准备数据: 注意数据的格式
- 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
- 训练算法: 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
- 测试算法: 评估算法效果
- 使用算法: 将机器学习算法转为应用程序
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