6、机器学习入门：基础概念与工作流程解析

机器学习入门：基础概念与工作流程解析

1. 数据特征与机器学习概述

在处理数据时，我们可能会得到类似如下的输出：

import numpy as np
print(np.array(['Miss.', 'Mr.', 'Mrs.'], dtype=object))

通过这些头衔，我们能直接提取乘客的性别信息，这也解释了为什么某些头衔与特定结果（如是否幸存）的相关性比其他头衔更高。例如，对应 “Mr.” 的头衔与 “Survived” 的相关性更高，因为幸存者更倾向于女性。

机器学习近年来在商业、学术界和媒体中成为热门话题。它借助计算能力和算法的发展，深刻改变了社会。我们日常生活中的很多方面，如在线内容/产品推荐、语音助手、谷歌搜索，甚至资源消耗预测等，都离不开机器学习的支持。

2. 机器学习的基本概念

2.1 机器学习的定义

简单来说，机器学习是通过给模型提供数据，让其学习执行任务的过程。我们不是直接为模型编写完成任务的代码，而是设计让模型能够学习、改进和重复执行任务的机制，训练结束后，模型就能完成我们期望的任务。

可以将其类比为给一个对某主题一无所知的孩子提供合适的学习环境和材料，让他专注学习几天后，孩子应该能掌握学习材料所教授的任务。

在机器学习中，模型是一个高级函数，它接收输入数据并将其映射到特定输出。模型学习时，会调整内部机制以更好地处理给定数据。我们通过定义一些指标来评估模型的输出预测，以此判断模型的性能。例如，准确率就是一种简单的衡量预测性能的指标。

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