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好戏开场了。 一.什么是机器学习 机器学习就是从数据中自动分析获取模型总结出的数据并训练模型去预测数据。 内心独白就好比我们人从日常生活中归纳总结得出经验。利用总结的经验去得出最佳策略。 举个例子机器从数据大量的猫狗图片中自动分析得到模型辨别猫狗的规律从而使得猫狗拥有辨别猫狗的能力。懂比如这就是一个猫。哈哈哈。
二.数据集构成 结构特征值目标值一般最后一列就是目标值 注每一行数据作为样本。 有些数据集可以没有目标值。 三.机器学习算法分类 我这里是按照目标值的不同分的简单看看就行下面我仔细给大家分类一下。 监督学习有目标值预测 目标值类别是猫还是狗-----分类问题 目标值预测连续型的数据--------回归问题线性回归等等 目标值无-----------------------------无监督学习
监督学习 定义输入数据是有特征值和目标值组成。函数的输出可以是一个连续的值成为回归。或者是输出是有限个离散值成为分类 分类k-紧邻算法贝叶斯分类决策树和随机森林逻辑回归 回归线性回归岭回归 无监督学习 定义输入数据是由输入特征值组成聚类k-means 四.机器学习开发流程 获取数据有数据你才能得到模型啊数据预处理把那些无用的数据删掉比如空值无意义的乱码特征工程对特征值进行处理机器学习算法训练--模型模型评估如果模型不行的话从第二步开始重新看看再优化一下直到模型评估良好应用模型好了我们才能应用
内心独白很简单啊机器学习不就是从数据中自动分析获取模型并预测数据嘛一句话的事。机器学习开发的流程也还可以吧~~。首先你肯定要有数据对数据进行预处理然后训练模型模型评估。如果评估差了就重新从数据预处理看看还有哪些还可以优化的地方。
