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1、什么是机器学习
最早的机器学习应用——垃圾邮件分辨
传统的计算机解决问题思路：
- 编写规则，定义“垃圾邮件”，让计算机执行
- 对于很多问题，规则很难定义
- 规则不断变化
机器学习在图像识别领域的重要应用：
人脸识别：
机器学习算法：
深入理解算法基本原理
实际使用算法解决真实场景的问题
对不同算法进行对比试验
对同一算法的不同参数进行对比试验
对部分算法底层编写
介绍如何使用算法
- 如何评价算法的好坏
- 如何解决过拟合和欠拟合
- 如何调节算法的参数
- 如何验证算法的正确性
Python机器学习技术栈
语言：Python3
框架：Scikit-learn
其他：numpy、matplotlib，…
IDE：Jupyter Notebook、Pycharm
1、数据
莺尾花数据集
https://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set
关于特征信息的描述定义：
2.1、数据集、样本、特征、label
行数即代表样本个数，列数即代表每个样本的特征数
最后一列 label 用表示小写 y 表示
- 数据整体叫做数据集（data set）
- 每一行数据称为一个样本（sample）
- 除了最后一列， 每一列表达样本的一个特征（feature）
- 最后一列，称为标记（label）
- 通常大写字母表示矩阵，小写字母表示向量，如上X、y
通常大写字母表示矩阵，小写字母表示向量，如上X、y
- 特征空间（feature space）
- 分类任务本质就是在特征空间切分
- 在高纬空间同理
特征
特征可以很具体，也可以很抽象
- 图像，每个像素点都是特征
- 28 * 28 的图像有 28 * 28 = 784 个特征
- 如果是彩色图像特征更多
机器学习的基本任务
机器学习（监督学习）分为两类任务：
- 分类
- 回归
分类任务
二分类（猫、狗）
- 判断邮件是垃圾邮件、不是垃圾邮件 ；
- 判断发放给客户信用卡有风险、没有风险 ；
- 判断病患良性肿瘤、恶性肿瘤 ；
- 判断某支股票涨、跌
多分类（手写数字识别）
- 数字识别
- 图像识别
- 数字识别
- 判断发给客户信用卡的风险等级评估
- **数字识别（MNIST数据集）：
多标签分类
综合图片中有女人、网球拍、运动短裤等等推测出这是一个女网球运动员。
二分类 VS 多分类
- 一些算法只支持完成二分类的任务
- 但是多分类的任务可以转换成二分类的任务
- 有一些算天然可以完成多分类任务
回归任务
回归任务定义
对于上图表数据中，有四个特征，但是最后一列的标签列不是一个类别，是一个连续的数字，这类任务叫回归任务。
回归任务：结果是一个连续数字的值，而非一个类别
- 房屋价格
- 市场分析
- 学生成绩
分类任务 VS 回归任务
- 有一些算法只能解决回归问题
- 有一些算法只能解决分类问题
- 有一些算法的思路既可以解决回归问题，又可以解决分类问题
- 一些情况下，回归任务可以简化为分类任务
机器学习方法的分类（算法角度）
- 监督学习
- 非监督学习
- 半监督学习
- 增强学习
监督学习
给机器的训练数据拥有“标记”、“答案”
如猫狗分类、MNIST手写数字识别
- 图像已经拥有了标定的信息
- 银行已经积累了一定的客户信息和他们信用卡的信用情况
- 市场积累了房屋的基本信息和最终成交的金额
- …
监督学习算法主要包括以下：
非监督学习
半监督学习
增强学习
