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一、机器学习是什么 计算机从数据中学习规律并改善自身进行预测的过程。 二、数据集 1、最常用的公开数据集 2、结构化数据与非结构化数据 三、任务地图 1、分类任务 Classification 已知样本特征判断样本类别二分类、多分类、多标签分类 二分类垃圾邮件分类、图像识别等 多分类问题鸢尾花分类问题 多标签分类问题标签间不互斥概率和不为1 2、回归任务 Regression 线性回归多项式回归一个因变量一个或多个自变量。任何函数都可以用多项式逼近。逻辑回归实际是分类简单可并行细节很多 类似二分类但求法不同 三、机器学习的分类 根据有没有老师 ~ 1、监督学习 Supervised Learning 分类和回归 训练数据有标记 2、无监督学习 Unsupervised Learning 训练数据未经标记 聚类 —— K均值算法 K-means、密度聚类 DBSCAN、最大期望算法 降维 —— 主成分分析 PCA、核方法 关联规则学习 —— 挖掘特征间关联关系Apriori方法、Eclat方法 3、半监督学习 Semi-supervised Learning 少量标记学习大量无标记数据 4、强化学习 Reinforcement Learning 观测环境、估计状态、执行操作、获得回报或惩罚 根据数据怎么用 ~ 1、 批量学习 (Batch Learning) 先训练再使用 需要大量的时间和计算资源 通常都是离线完成 2、在线学习 根据模型怎么扩展 ~ 1、基于实例的学习 先记住训练实例相似度计算 2、基于模型的学习 先构建模型
