什么是機器學習

機器學習是人工智能的一個分支。人工智能的研究是從以“推理”為重點到以“知識”為重點，再到以“學習”為重點，一條自然、清晰的脈絡。機器學習是實現人工智能的一個途徑，即以機器學習為手段解決人工智能中的問題。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律（模型），并利用規律對未知數據進行預測的算法

為什么需要機器學習

21世紀機器學習又一次被人們關注，而這些關注的背后是因為整個環境的改變，我們的數據量越來越多，硬件越來越強悍。急需要解放人的生產力，自動去尋找數據的規律。解決更多專業領域的問題。機器學習已廣泛應用于數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人等領域.

開發機器學習應用程序的步驟

（1）收集數據

我們可以使用很多方法收集樣本護具，如：制作網絡爬蟲從網站上抽取數據、從RSS反饋或者API中得到信息、設備發送過來的實測數據。

（2）準備輸入數據

得到數據之后，還必須確保數據格式符合要求。

（3）分析輸入數據

這一步的主要作用是確保數據集中沒有垃圾數據。如果是使用信任的數據來源，那么可以直接跳過這個步驟

（4）訓練算法

機器學習算法從這一步才真正開始學習。如果使用無監督學習算法，由于不存在目標變量值，故而也不需要訓練算法，所有與算法相關的內容在第（5）步

（5）測試算法

這一步將實際使用第（4）步機器學習得到的知識信息。當然在這也需要評估結果的準確率，然后根據需要重新訓練你的算法

（6）使用算法

轉化為應用程序，執行實際任務。以檢驗上述步驟是否可以在實際環境中正常工作。如果碰到新的數據問題，同樣需要重復執行上述的步驟

環境準備

我們本次機器學習的課程使用的python程序庫：

Numpy、Scikit-learn

在ubuntu或者mac操作系統中，在虛擬環境中安裝:

pip3 install Numpy pip3 install Scikit-learn

Numpy是一個強大的高級數學運算的工具庫，還具備非常搞笑的向量和矩陣運算功能。Scikit-learn是一個基于python的機器學習庫，封裝了大量經典以及最新的機器學習模型。

我們應該怎么做

互聯網公司機器學習工作、數據挖掘工程師們工作內容是什么?

• 研究各種算法，設計高大上模型?
• 深度學習的應用，N層神經網絡?
• ...

大部分復雜模型的算法精進都是數據科學家在做

大多數程序員

• 跑數據，各種map-reduce，hive SQL，數據倉庫搬磚
• 數據清洗，數據清洗，數據清洗
• 分析業務，分析case，找特征
• 常用算法跑模型

機器學習思維導圖：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习简介及学习思维导图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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