机器学习- 简单介绍

1.1、机器学习的两个大类

监督学习 --分类和回归

监督学习：在机器学习中提供包含特征和标签的数据，通过机器学习的相关算法实现数据的分类和回归。

分类

分类：标签是离散的数据

回归

回归：标签是连续的数据

无监督学习 --聚类

无监督学习：在机器学习中只提供包含特征的数据，通过相关算法实现数据的聚类。

2.1、机器学习的常用类库

Numpy

Python开源数值计算扩展。用于存储和处理大型矩阵。

Pandas

进行数据处理的最主要类库，提供快速读取、存储、处理数据的函数和方法。

Matplotlib

2D绘图库，提供交互式的制图类库。

scikit-learn

Python中提供算法的类库，主要分为六大部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。