一定义

机器学习是一门从数据中研究算法的科学学科。
机器学习直白来讲，是根据已有的数据，进行算法选择，并基于算法和数据构建模型，最终对未来进行预测。
通过数据训练出一个模型->预测未知属性。

理性认识

输入： x ∈ X（属性值）
输出： y ∈ Y(目标值 )
获得一个目标函数(target function):
f : X ∈ Y(理想的公式)
输入数据:D = {(x₁,y₁),(x₂,y₂),…,(x_n,y_n)}(历史信息)
最终具有最优性能的假设公式：
g : X → Y(学习得到的最终公式 )
{(Xn,Yn)} from f → ML → g
目标函数f未知（无法得到）
假设函数g类似函数f，但是可能和函数f不同
机器学习中是无法找到一个完美的函数f
机器学习
从数据中获得一个假设的函数g，使其非常接近目标函数f的效果

概念

拟合：构建的算法符合给定数据的特征
x⁽ⁱ⁾ :表示第i个样本的x向量
x_i: x向量的第i维度的值
鲁棒性：也就是健壮性、稳健性、强健性,是系统的健壮性；当存在异常数据的时候，算法也会拟合数据过拟合和欠拟合显示
过拟合：算法太符合样本数据的特征，对于实际生产中的数据特征无法拟合–模型在这个数据集展示的特别好
欠拟合：算法不太符合样本的数据特征–训练集不好（不存在函数或者假设不对）

二应用框架

sciket-learn(Python)(小规模单机–为主)
http://scikit-learn.org/stable/
Mahout(Hadoop生态圈基于MapReduce)(大数据和机器学习的集合)
http://mahout.apache.org/
Spark MLlib
http://spark.apache.org/
个性化推荐：个性化指的是根据各种因素来改变用户体验和呈现给用户内容，这些因素可能包含用户的行为数据和外部因素；推荐常指系统向用户呈现一个用户可能感兴趣的物品列表。
精准营销：从用户群众中找出特定的要求的营销对象。
客户细分：试图将用户群体分为不同的组，根据给定的用户特征进行客户分组。
预测建模及分析：根据已有的数据进行建模，并使用得到的模型预测未来。

机器学习、数据分析、数据挖掘区别与联系

数据分析：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集的大量数据进行分析，并提取有用的信息，以及形成结论，从而对据进行详细的研究和概括过程。在实际工作中，数据分析可帮助人们做出判断；数据分析一般而言可以分为统计分析、探索性数据分析和验证性数据分析三大类。
数据挖掘：一般指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程。通常通过统计、检索、机器学习、模式匹配等诸多方法来实现这个过程。
机器学习：是数据分析和数据挖掘的一种比较常用、比较好的手段

机器学习分类

学习分类

标签==需要验证的值

有监督学习：是从标签化训练数据集中推断出模型的机器学习任务。（标签化比较难）
判别式模型(Discriminative Model)：直接对条件概率p(y|x)进行建模，常见判别模型有：线性回归、决策树、支持向量机SVM、k近邻、神经网络等；
生成式模型(Generative Model)：对联合分布概率p(x,y)进行建模，常见生成式模型有：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM、LDA等；
生成式模型更普适；判别式模型更直接，目标性更强
生成式模型关注数据是如何产生的，寻找的是数据分布模型；判别式模型关注的数据的差异性，寻找的是分类面
由生成式模型可以产生判别式模型，但是由判别式模式没法形成生成式模型
无监督学习：推断出数据的一些内在结构。（相对有监督学习效果会差一些）
无监督学习试图学习或者提取数据背后的数据特征，或者从数据中抽取出重要的特征信息，常见的算法有聚类、降维、文本处理(特征抽取)等。
无监督学习一般是作为有监督学习的前期数据处理，功能是从原始数据中抽取出必要的标签信息。
半监督学习：考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题，是有监督学习和无监督学习的结合
主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题。半监督学习对于减少标注代价，提高学习机器性能具有非常重大的实际意义。
SSL的成立依赖于模型假设，主要分为三大类：平滑假设、聚类假设、流行假设；其中流行假设更具有普片性。
SSL类型的算法主要分为四大类：半监督分类、半监督回归、半监督聚类、半监督降维。
缺点：抗干扰能力弱，仅适合于实验室环境，其现实意义还没有体现出来；未来的发展主要是聚焦于新模型假设的产生。

做什么分类

分类：给定信息的类别分类（有监督学习）
聚类：未知类别划分为几个类别（无监督学习）
回归：给出的答案是一个区间段（有监督学习）
关联规则：提取数据和数据项之间的相互关系（无监督学习）

算法Top10

算法名称	算法描述
C4.5	分类决策树算法，决策树的核心算法，ID3算法的改进算法。
CART 分类与回归树(Classification and Regression Trees)
kNN	K近邻分类算法；如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中大多数属于某一个类别，那么该样本也属于该类别（物以类聚）
NaiveBayes	贝叶斯分类模型；该模型比较适合属性相关性比较小的时候，如果属性相关性比较大的时候，决策树模型比贝叶斯分类模型效果好(原因：贝叶斯模型假设属性之间是互不影响的)
SVM	（应用广泛）支持向量机，一种有监督学习的统计学习方法，广泛应用于统计分类和回归分析中。
EM	最大期望算法，常用于机器学习和计算机视觉中的数据集聚领域（最大次元估计上的一个提升）
Apriori	关联规则挖掘算法
K-Means	聚类算法，功能是将n个对象根据属性特征分为k个分割(k<n); 属于无监督学习
PageRank	Google搜索重要算法之一（和机器学习关系不大）
AdaBoost	（思想特别重要）迭代算法；利用多个分类器进行数据分类（深度学习思想和他很像）

人工智能机器学习深度学习之间的关系

一般流程

数据收集 → 数据清理 → 征程工程 → 数据建模

数据收集与储存

1.数据来源

用户访问行为数据
业务数据
外部第三方数据（自己加或者爬虫）
2.数据存储
需要存储的数据：原始数据、预处理后数据、模型结果
存储设施：mysql、HDFS、HBase、Solr、Elasticsearch、Kafka、Redis等
3.数据收集方式
Flume & Kafka （大数据）

公开数据集

http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html
https://aws.amazon.com/cn/public-datasets/
https://www.kaggle.com/competitions
http://www.kdnuggets.com/datasets/index.html
http://www.sogou.com/labs/resource/list_pingce.php
https://tianchi.aliyun.com/datalab/index.htm
http://www.pkbigdata.com/common/cmptIndex.html

数据清洗和转换（特征工程）

工作量最大
数据预处理：数据过滤处理数据缺失处理可能的异常、错误或者异常值合并多个数据源数据数据汇总

处理方式

将类别数据编码成为对应的数值表示(一般使用1-of-k方法)-dumy
从文本数据中提取有用的数据(一般使用词袋法或者TF-IDF)
处理图像或者音频数据(像素、声波、音频、振幅等<傅里叶变换>)
数值数据转换为类别数据以减少变量的值，比如年龄分段
对数值数据进行转换，比如对数转换
对特征进行正则化、标准化，以保证同一模型的不同输入变量的值域相同
对现有变量进行组合或转换以生成新特征，比如平均数 (做虚拟变量)不断尝试

模型训练集测试

将原始数据分为训练集和测试集（交叉验证）

分类模型

模型比较

准确率(Accuracy)=提取出的正确样本数/总样本数
召回率(Recall)=正确的正例样本数/样本中的正例样本数——覆盖率
精准率(Precision)=正确的正例样本数/预测为正例的样本数
F值=PrecisionRecall2 / (Precision+Recall) (即F值为正确率和召回率的调和平均值)

ROC

ROC（Receiver Operating Characteristic）最初源于20世纪70年代的信号检测理论，描述的是分类混淆矩阵中FPR-TPR两个量之间的相对变化情况，ROC曲线的纵轴是**“真正例率”（True Positive Rate 简称TPR）**，横轴是“假正例率” （False Positive Rate 简称FPR）。
如果二元分类器输出的是对正样本的一个分类概率值，当取不同阈值时会得到不同的混淆矩阵，对应于ROC曲线上的一个点。那么ROC曲线就反映了FPR与TPR之间权衡的情况，通俗地来说，即在TPR随着FPR递增的情况下，谁增长得更快，快多少的问题。TPR增长得越快，曲线越往上屈，AUC就越大，反映了模型的分类性能就越好。当正负样本不平衡时，这种模型评价方式比起一般的精确度评价方式的好处尤其显著。

AUC

AUC的值越大表达模型越好（分类模型AUC的值最小在0.7）
AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而AUC作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。
AUC = 1，是完美分类器，采用这个预测模型时，不管设定什么阈值都能得出完美预测。绝大多数预测的场合，不存在完美分类器。
0.5 < AUC < 1，优于随机猜测。这个分类器（模型）妥善设定阈值的话，能有预测价值。
AUC = 0.5，跟随机猜测一样（例：丢铜板），模型没有预测价值。
AUC < 0.5，比随机猜测还差；但只要总是反预测而行，就优于随机猜测。

分类算法评估方式

指标	描述	scikit-learn函数
Precision	精确度	from sklearn.metrics import precision_score
Recall	召回率	from sklearn.metrics import recall_score
F1	F1指标	from sklearn.metrics import f1_score
Confusion Matrix	混淆矩阵	from sklearn.metrics import confusion_matrix
ROC	ROC曲线	from sklearn.metrics import roc
AUC	ROC曲线下的面积	from sklearn.metrics import auc

回归模型

回归模型度量

explained_varicance_score：可解释方差的回归评分函数
mean_absolute_error：平均绝对误差
mean_squared_error：平均平方误差

回归算法评估方式

指标	描述	scikit-learn函数
Mean Square Error(MSE, RMSE)	平均方差 from sklearn.metrics import mean_squared_error
Absolute Error(MAE, RAE)	绝对误差	from sklearn.metrics import mean_absolute_error,median_absolute_error
R-Squared	R平方值(准确率)	from sklearn.metrics import r2_score