Python 机器学习 基于 Pytorch 和 Scikit-Learn - 第一章

机器学习

机器学习，是人工智能的一个分支，赋予计算机从数据中学习的能力。机器学习算法从数据中获取知识来进行预测。

学习类型

常见的机器学习类型有三种。

• 监督学习。从有标签的数据学习知识，并预测无标签的数据。
  • 分类任务，标签是离散值。
    • 二分类任务。
    • 多分类任务。
  • 回归任务，标签是连续值。
• 无监督学习。无须知道结果变量或奖励函数便能探索数据的规律。
  • 聚类，挖掘数据结构性信息或数据间关系。
  • 降维。用于降噪、数据可视化。
• 强化学习。学习一系列使总奖励最大化的动作，奖励可以在动作后立即获得，也可以延迟获得。

机器学习系统路线图

1. 数据预处理，让数据可用
2. 训练和选择预测模型
3. 使用未见过的数据对模型进行评估