Python机器学习算法入门指南(全)

前言

机器学习 作为人工智能领域的核心组成，是计算机程序学习数据经验以优化自身算法，并产生相应的“智能化的”建议与决策的过程。

一个经典的机器学习的定义是：

A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.

1 机器学习概论

机器学习是关于计算机基于数据分布，学习构建出概率统计模型，并运用模型对数据进行分析与预测的方法。按照学习数据分布的方式的不同，主要可以分为监督学习和非监督学习：

1.1 监督学习

从有标注的数据(x为变量特征空间, y为标签)中，通过选择的模型及确定的学习策略，再用合适算法计算后学习到最优模型，并用模型预测的过程。

按照模型预测结果Y的取值有限或者无限的，可再进一步分为分类模型或者回归模型；

1.2 非监督学习：

从无标注的数据(x为变量特征空间），通过选择的模型及确定的学习策略，再用合适算法计算后学习到最优模型，并用模型发现数据的统计规律或者内在结构。

按照应用场景，可以分为聚类，降维和关联分析等模型。

2 机器学习建模流程

2.1 明确业务问题

明确业务问题是机器学习的先决条件，这里需要抽象出现实业务问题的解决方案：需要学习什么样的数据作为输入，目标是得到什么样的模型做决策作为输出。

（如：一个简单的新闻分类问题的场景，就是学习已有的新闻及其类别标签数据，得到一个文本分类模型，通过模型对每天新的新闻做类别预测，以归类到每个新闻频道。）