【机器学习基础1】什么是机器学习、预测模型解决问题的步骤、机器学习的Python生态圈

一. 什么是机器学习

1. 概念

机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、线性代数、算法等多门学科。

机器学习所研究的主要内容
 
是关于在计算机上从数据中产生“模型”(model)的算法，即“学习算法”(learning algorithm)。有了学习算法，我们把经验数据提供给它，它就能基于这些数据产生模型；在面对新的情况时（例如看到一个没剖开的西瓜），模型会给我们提供相应的判断（例如好瓜）。

如果说计算机科学是研究关于“算法”的学问，那么类似的，可以说机器学习是研究关于“学习算法”的学问。

 

机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。

 

2. 机器学习算法分类

机器学习的算法分为两大类：监督学习和无监督学习。

监督学习

监督学习即在机器学习过程中提供对错指示。一般是在数据组中包含最终结果（0，1），通过算法让机器自己减少误差。这一类学习主要应用于分类和预测（Regression &Classify）。

基本逻辑
监督学习从给定的训练数据集中学习出一个目标函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入和输出，也可以说包括特征和目标，训练集中的目标是由人标注的。