谢小帅
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机器学习基础

机器学习的应用实例

  • 搜索引擎记录用户的点击，从中学习优化下次搜索结果
  • 垃圾邮件过滤
  • 商店的款台收费软件基于以前的统计知识，认为买尿布的人通常喜欢喝啤酒
    小明给孩子买完尿布又去买了啤酒，账单信息发现这两种商品经常一起买
  • 人脸识别
  • 自然语言处理
  • 产品推荐
  • 图像识别
  • 专家系统

机器学习就是将无序的数据转化为有用的信息。

监督与无监督

  • 监督学习：机器知道预测什么，即目标变量的分类信息。包括分类和回归。
  • 无监督学习：数据没有类别信息，完成聚类和密度估计。还可以减少数据特征维度。
    聚类：将数据集合分成由类似对象组成的多个类
    密度估计：寻找描述数据统计值的过程

如何选择算法

想要预测目标变量的值，选择监督学习算法，否则选择无监督学习算法。

  • 监督学习，进一步确定目标变量类型。

  • 离散，分类算法

  • 连续，回归算法

  • 无监督学习，进一步确定分组

  • 将数据划分为离散的组是唯一需求，聚类算法

  • 还需要估计数据与每个分组的相似程度，密度估计算法

开发机器学习应用程序的步骤

  1. 收集数据
  • 网络爬虫从网站抽取数据
  • RSS反馈或API数据（RSS用以聚合经常发布更新数据的网站）
  • 设备传送的实测数据（滴滴打车的定位信息）
  1. 准备输入数据
  • 标准化数据格式（如List）
  • 数据类型（String，int）
  1. 分析输入数据
  • 无效数据
  • 异常数据
  • 可视化数据（多维降维分析特征值）
  1. 训练算法
  • 前两步格式化的数据输入到算法，训练抽取知识（模型参数）
  • 无监督学习不存在目标变量值，不需要这一步
  1. 测试算法
  • 监督学习通过实际目标变量值评估（如交叉熵）
  • 无监督学习也要用其他办法评估成功率
  • 算法不合格，回到第4步重新训练。问题常与数据有关，回到第1步重来
  1. 使用算法
  • 机器学习算法转化为应用程序，执行实际任务。

Python

  • 优势
  • SciPy和NumPy等库实现向量和矩阵操作，可读性强
    SciPy和NumPy使用底层语言（C和Fortran）编写，提高了计算性能
  • Matplotlib绘制2D，3D图形，可视化结果
  • 交互式shell环境，便于查看和检测程序内容
  • Java和C等强类型虽然快，但是开发效率低
  • 缺点
  • 性能低，运行效率不如Java或者C
  • Cython和PyPy工具可以编写强类型的Python代码，改进性能

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  • svn切换环境，重发布应用多了javaee标签前缀 zengshaotao javaee
    更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。   然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。   检出
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