6、机器学习项目实战：从问题定义到数据获取

机器学习项目实战：从问题定义到数据获取

在机器学习项目中，我们常常需要处理各种数据并构建合适的模型来解决特定问题。本文将详细介绍一个机器学习项目的流程，从问题定义、性能指标选择到数据获取和初步探索。

1. 问题定义

在开始设计系统之前，我们需要明确问题的类型。这涉及到几个关键问题：是监督学习、无监督学习还是强化学习？是分类任务、回归任务还是其他类型的任务？应该使用批量学习还是在线学习技术？

• 学习类型 ：这是一个典型的监督学习任务，因为我们有带标签的训练示例，每个实例都有预期的输出，即该地区的房屋中位数价格。
• 任务类型 ：这是一个回归任务，因为我们要预测一个数值。更具体地说，这是一个多元回归问题，因为系统将使用多个特征（如地区人口、中位数收入等）进行预测。同时，这也是一个单变量回归问题，因为我们只为每个地区预测一个值。
• 学习技术 ：由于没有连续的数据流进入系统，不需要快速适应数据变化，且数据量小到可以放入内存，所以简单的批量学习就足够了。如果数据量巨大，可以使用MapReduce技术将批量学习工作分布到多个服务器上，或者使用在线学习技术。

2. 选择性能指标

对于回归问题，均方根误差（RMSE）是一个典型的性能指标。它能让我们了解系统预测通常会产生多少误差，并且对大误差赋予更高的权重。RMSE的计算公式如下：
[RMSE(X, h) = \sqrt{\frac{1}{m} \sum_{i = 1}^{m} (h(x^{(i)}) - y^{(