text: 机器学习(MachineLearning,ML)是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
  模式识别（官方标准）:人们通过大量的经验，得到结论，从而判断它就是猫。
  机器学习（数据学习）:人们通过阅读进行学习，观察它会叫、小眼睛、两只耳朵、四条腿、一条尾巴，得到结论，从而判断它就是猫。
  深度学习（深入数据）:人们通过深入了解它，发现它会'喵喵'的叫、与同类的猫科动物很类似，得到结论，从而判断它就是猫。（深度学习常用领域:语音识别、图像识别）
  在90年代初，人们开始意识到一种可以更有效地构建模式识别算法的方法，那就是用数据（可以通过廉价劳动力采集获得）去替换专家（具有很多图像方面知识的人）。
  “机器学习”强调的是，在给计算机程序（或者机器）输入一些数据后，它必须做一些事情，那就是学习这些数据，而这个学习的步骤是明确的。
  机器学习（MachineLearning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的学科。
  深度学习（deeplearning）:深度学习是非常崭新和有影响力的前沿领域，我们甚至不会去思考-后深度学习时代。
  深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
  机器学习已应用于多个领域，远远超出大多数人的想象，横跨:计算机科学、工程技术和统计学等多个学科。
  应用实例:股票价格波动的预测，房屋价格的预测等。
  必须确定目标变量的值，以便机器学习算法可以发现特征和目标变量之间的关系。在监督学习中，给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。(包括:分类和回归)
  特征通常是训练样本集的列，它们是独立测量得到的。
  在分类算法中目标变量的类型通常是标称型(如:真与假)，而在回归算法中通常是连续型(如:1~100)。
  监督学习需要注意的问题:
  可以采用规则集的形式
  可以采用概率分布的形式
  在机器学习，无监督学习的问题是，在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。因为提供给学习者的实例是未标记的，因此没有错误或报酬信号来评估潜在的解决方案。
  无监督学习是密切相关的统计数据密度估计的问题。然而无监督学习还包括寻求，总结和解释数据的主要特点等诸多技术。在无监督学习使用的许多方法是基于用于处理数据的数据挖掘方法。
  数据没有类别信息，也不会给定目标值。
  聚类:在无监督学习中，将数据集分成由类似的对象组成多个类的过程称为聚类。
  密度估计:通过样本分布的紧密程度，来估计与分组的相似性。
  此外，无监督学习还可以减少数据特征的维度，以便我们可以使用二维或三维图形更加直观地展示数据信息。
  这个算法可以训练程序做出某一决定。程序在某一情况下尝试所有的可能行动，记录不同行动的结果并试着找出最好的一次尝试来做决定。属于这一类算法的有马尔可夫决策过程。
  给一群陌生的人进行分组，但是我们并没有这些人的类别信息，所以选择无监督学习算法、通过他们身高、体重等特征进行处理。
  如果是算法可以处理的数据格式或可信任的数据源，则可以跳过该步骤；
  另外该步骤需要人工干预，会降低自动化系统的价值。
  训练集（Trainingset）——学习样本数据集，通过匹配一些参数来建立一个模型，主要用来训练模型。类比考研前做的解题大全。
  验证集（validationset）——对学习出来的模型，调整模型的参数，如在神经网络中选择隐藏单元数。验证集还用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数。类比考研之前做的模拟考试。
  欠拟合（Underfitting）:模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据，对训练样本的一般性质尚未学好。类比，光看书不做题觉得自己什么都会了，上了考场才知道自己啥都不会。
  过拟合（Overfitting）:模型把训练样本学习“太好了”，可能把一些训练样本自身的特性当做了所有潜在样本都有的一般性质，导致泛化能力下降。类比，做课后题全都做对了，超纲题也都认为是考试必考题目，上了考场还是啥都不会。
  通俗来说，欠拟合和过拟合都可以用一句话来说，欠拟合就是:“你太天真了！”，过拟合就是:“你想太多了！”。
  虾，100只乌龟。那么这些指标分别如下:
  分类问题——说白了就是将一些未知类别的数据分到现在已知的类别中去。比如，根据你的一些信息，判断你是高富帅，还是穷屌丝。评判分类效果好坏的三个指标就是上面介绍的三个指标:正确率，召回率，F值。
  回归问题——对数值型连续随机变量进行预测和建模的监督学习算法。回归往往会通过计算误差（Error）来确定模型的精确性。
  聚类问题——聚类是一种无监督学习任务，该算法基于数据的内部结构寻找观察样本的自然族群（即集群）。聚类问题的标准一般基于距离:簇内距离（Intra-clusterDistance）和簇间距离（Inter-clusterDistance）。簇内距离是越小越好，也就是簇内的元素越相似越好；而簇间距离越大越好，也就是说簇间（不同簇）元素越不相同越好。一般的，衡量聚类问题会给出一个结合簇内距离和簇间距离的公式。
  下面这个图可以比较直观地展示出来:
  特征选择——也叫特征子集选择（FSS，FeatureSubsetSelection）。是指从已有的M个特征（Feature）中选择N个特征使得系统的特定指标最优化，是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程，是提高算法性能的一个重要手段，也是模式识别中关键的数据预处理步骤。
  特征提取——特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点，连续的曲线或者连续的区域。
  下面给出一个特征工程的图:
  Learningrate——学习率，通俗地理解，可以理解为步长，步子大了，很容易错过最佳结果。就是本来目标尽在咫尺，可是因为我迈的步子很大，却一下子走过了。步子小了呢，就是同样的距离，我却要走很多很多步，这样导致训练的耗时费力还不讨好。
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