《机器学习实战（第二版）》学习记录-01

第一章

什么是机器学习？

机器学习是一门通过编程让计算机从数据中进行学习的科学

为甚么使用机器学习

程序更短、更易维护、更精确；
善于处理对于传统方法而言太复杂或没有已知算法的问题

数据挖掘：使用机器学习方法挖掘大量数据来帮助发现不太明显的规律。例如：使用垃圾邮件过滤器训练了足够多的垃圾邮件后，用它列出垃圾邮件预测器的单词和的单词组合，有可能会发现不引人注意的关联或新趋势。

机器学习适用于：

有解决方案（但方案需大量人工微调或遵循大量规则）的问题：能够提供简化代码和相对传统方法更好的性能
传统方法难以解决的复杂问题：最好的机器学习技术也许可以找到解决方案。
环境有波动：机器学习散发可以适应新数据
洞察复杂问题和大量数据。

机器学习系统的类型

是否哎人类监督下训练：
- 有监督学习
- 无监督学习
- 半监督学习
- 强化学习
是否可以动态地进行增量学习
- 在线学习
- 批量学习
是简单地将新的数据点和已知的数据点进行匹配，还是像科学家那样，对训练数据进行模式检测然后建立一个预测模型
- 基于实例的学习
- 基于模型的学习

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