4、机器学习入门：从基础概念到实际应用

机器学习入门：从基础概念到实际应用

1. 机器学习的重要环节与社区资源

机器学习模型的生命周期包含多个步骤，我们通常关注算法本身，但数据收集、准备、模型部署和监控同样重要，甚至有时更为关键。由于现实世界不断变化，部署到生产环境中的模型可能会随着环境改变而变得不再适用，因此，制定可靠的监控策略和反馈循环对于在生产环境中部署机器学习模型至关重要。

机器学习社区非常强大，它免费提供了大量的数据和信息。社区成员发布了大量关于算法和技术的内容，其中很多还包含示例代码。此外，像 Kaggle.com 这样的网站会举办机器学习竞赛，提供真实世界的问题和示例数据集，任何人都可以注册参加，有机会赢得数千美元的奖金，竞赛不考虑参赛者的国籍和学术背景，只看重解决数据科学问题的能力。同时，我们可以使用加州大学欧文分校机器学习与智能系统中心提供的数据集来学习机器学习方法。

2. 机器学习技术的类型

机器学习可以分为无监督学习、监督学习和强化学习三个领域，以下是详细介绍：

2.1 无监督学习

在无监督学习中，我们没有关于分析结果的预期数据，主要通过寻找数据集中的通用模式来获取洞察。无监督学习算法可分为以下几类：
- 聚类 ：聚类是将数据集划分为具有相似特征的簇或组。例如，根据学生的身高将他们分为高、中、矮三类。常见的聚类方法包括：
- K-Means ：指定 K 个簇的数量，算法通过计算数据点到每个簇质心的距离，将数据点分配到不同的簇中，以找到最优的簇划分。
- DBSCAN ：基于密度的空间聚类算