浅谈机器学习框架和算法

概述

机器学习，顾名思义，就是学习得像机器一样，形成一种解决某类问题的模型，以便我们遇到问题解决问题。下面我将介绍机器学习的框架和一些常用的比较主流的算法。

框架

确定目标

1. 业务需求：首先我们必须要明确机器学习是要用来解决问题的，一般是通过大量的数据，来预测未来的行为。所以首先要明确的就是业务需求，明确了业务需求，才能采集对应的数据，进行深入研究。
2. 数据：这个数据就是我们要分析的基础，但不是机器学习的直接原材料，所有的数据都在数据池中，而且这个数量是庞大的，也是根据上一步明确了业务需求之后进行的。
3. 特征工程（Feature Engineering）：这个步骤可以说是在明确目标这一模块中最为重要的，包括数据清洗、数据整合、特征提取等几个步骤，根据我们的业务需求，提取出具有相同特征满足我们想要结果要求的所有数据。要知道数据池中的数据是杂乱无章的，参差不齐的，所以要提取出整齐的，满足我们要求的数据，是相对复杂也极为重要的，只有这一布处理好了，下面进行训练的时候才能较为准确，更加高效。

训练模型

1. 定义模型：要想通过学习训练得到训练模型，必须要先定义一个模型，明确要得到一个什么样的模型，才能通过大量的数据训练得到期望的较为准确的模型。
2. 定义损失函数：什么是损失函数？顾名思义，是为了填补损失的函数。何谓损失？