《机器学习实战》学习笔记(二)
《机器学习实战》学习笔记(二)
简单定义：将无序的数据转换成有用的信息
主要任务：将实例数据划分到合适的分类中；回归，用于预测数值型数据。
关键术语 :
监督学习-知道预测什么。如：分类和回归
非监督学习-数据没有类别信息，也不会给出目标值。如：聚类--将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程；密度估计--将寻找描述数据统计值的过程。
算法的选择：
①使用机器学习算法的目的，想要算法完成何种任务
②需要分析或收集的数据是什么
Ps:一般不存在最好的算法或者是可以给出最好结果的算法，同时还要尝试不同算法的执行效果。
开发机器学习应用程序的步骤：
①收集数据；
②准备输入数据；
③分析输入数据；
④训练算法；
⑤测试算法；
⑥使用算法。