机器学习Day01

算法：偏抽象的概念，是计算机解决问题的步骤和流程。

模型：偏具体的概念，用代码去实现某一个算法！

数学本质：

        y = f(x)

        x：是样本的特征

        y：是样本的标签

        把x映射为y

机器学习的项目流程

Step1：项目分析

先关注外部特性：

输入是什么？

输出是什么？

        分类项目？

        回归项目？

Step2：数据收集

根据输入和输出，构建数据集

本质上：数理统计问题

                采集总体的一个样本集，通过样本集的统计量来估计总体的统计量。

        分层采样

        结构化数据：成行成列

        每行一个样本：

                独立同分布

        每列一个特征：

                独立的

        离散型变量：

                不同的状态值

                高/低

        连续性变量：

                长度、