【机器学习】基础知识
简单的机器学习流程
图一：
图二：
图三：
训练集/验证集(开发集)/测试集
在机器学习和模式识别等领域中，一般需要将样本分成独立的三部分训练集（train set），验证集（validation set ) 和测试集（test set）。其中训练集用来估计模型，验证集用来调超参数，测试集用来测试模型准确度。
常见的机器学习算法
可以去sklearn官网查询。
有监督机器学习和无监督机器学习
- 有监督机器学习：我们要教会计算机做某些事情。我们给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的就是给出更多的正确答案。
- 例子：分类
- 无监督机器学习：让计算机自己去学做某些事情。我们给算法一个数据集，但是不给他正确答案，而让计算机自己去学习。
- 例子：聚类