机器学习 -- 学习笔记

一. 机器学习概述

 

1. 机器学习的定义

机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。

 

2. 机器学习与人工智能、深度学习

 

3. 机器学习的应用场景

渗透到了各个行业领域当中。医疗、航空、教育、物流、电商等等领域的各种场景

 

4. 机器学习算法分类

 

5. 机器学习开发流程

6. 学习框架和资料介绍

 

二. 特征工程

1. 数据集

Kaggle网址：https://www.kaggle.com/datasets

UCI数据集网址： http://archive.ics.uci.edu/ml/

scikit-learn网址：http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html#datasets

 

2. Scikit-learn工具介绍

• Python语言的机器学习工具
• Scikit-learn包括许多知名的机器学习算法的实现，包含的内容：分类、聚类、回归；特征工程；模型选择、调优
• Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API
• 目前稳定版本0.19.1

 

 

 

 

 

三. 分类算法