机器学习---一 基本概念及入门和线性回归
零 讲讲人工智能
人工智能，emmmmm，机器替代人，是一种大趋势，可能目前局限在计算机、数学等领域，学习了解的人限制于教授、大学生等高知识人才，但学的人完全可以感受到，其门槛在降低，全民AI是一种必然趋势
AI的官方定义是：AI is field that studies the synthesis and analysis of computational agents that act intelligently
大概就是机器能够智能的做出行为
AI主要的方向有两种
一种是思考和行为像人
另一种是可以理性的思考和行为
目前，一般我们期望的是后者，来提高生产力
目前火热的机器学习属于AI，而更火热的深度学习属于机器学习
（个人感觉可以分为广义的机器学习和传统的机器学习，分隔界限就是深度学习的火热）
AI适用的范围，几乎所有领域
一 基本概念
１.１监督学习与无监督学习
最主要的区别是有没有标签
１.１.１监督学习：D=(X,y) 学习X->y的关系
我们想 模型学习什么样的关系呢，如果想学习线性关系就采用线性模型；非线性关系就采用非线性模型；
D表示样本数据 X表示特征 y表示标签
常见算法：
1.线性归回
2.逻辑回归（建立在线性回归之上，解决分类问题）
3.朴素贝叶斯（文本分类）
4.决策树（条件）
5.随机森林（和决策树相关，把所有专家的答案综合考虑一下）
6.SVM（最难的算法）
7.神经网络（最根本的基础）
１.１.２无监督学习：D(X)寻找X中的特征或规律 代表：聚类算法
学不到映射关系
常用无监督学习算法：
１.PCA（降维算法，将高纬的数据映射到低维的空间，降噪、去无用信息，将数据可视化）
２.K-means（聚类算法）
３.GMM (类似于k-means ,k-means是GMM的特例)
４.LDA （抽取主题特征的模型）
１.２ 回归与分类问题
主要区别是预测值的形式
１.２.１回归问题：输出的连续性值，比如温度、身高和气温
１.２.２分类问题：输出的定性输出，比如天气的阴晴、人的好坏，文本分类、图片识别 其间是没有大小关系的
１.３ 数据的特征、样本和标签
特征和标签很容易理解
什么是样本，其实就是特征加标签，其数量和标签数相同
１.４ 训练数据和测试数据
解释的想法都没有
１.５ 机器学习的建模流程
流程：
DataSource－－＞数据预处理－－＞特征工程－－＞建模－－＞验证
一般花大量时间在数据预处理和特征工程（提取出有价值的特征）
特征工程结束后，特征一般被做成张量的形式，以便输入模型，建模
（检测哪个模型好，调参，改造，调参．．．），验证（也很重要，重要的是验证的指标－－评估标准）
如何解决甚至跳过特征工程是机器学习最大的挑战和难题，才有了深度学习的抬头
建模技巧：数据可视化，建模以前要对样本数据进行透彻的了解
如何可视化：１.没有办法，特征太多 ２. 降维（PCA） ３.对每一个特征分别进行可视化，发现他们之间的联系
为什么要将数据可视化，是为了发现数据的特点，从而更好的建模。
发现数据的特点很重要，发现数据的特点很重要，发现数据的特点很重要，发现数据的特点很重要，发现数据的特点很重要，发现数据的特点很重要，所以重视可视化，所以重视可视化，所以重视可视化，所以重视可视化，所以重视可视化，所以重视可视化，所以重视可视化，所以重视可视化，所以重视可视化，所以重视可视化，所以重视可视化，所以重视可视化。
数据探索(data exploration)阶段我们通过数据可视化，试图从直观的角度来查看数据的特性，比如数据的分布是否满足线性的？ 数据中是否包含异常值？特征是否符合高斯分布等等
为什么分析数据呢，因为要查看数据符合什么特性，符合什么分布（，早期的机器学习、人工智能是统计学开的，惊不惊讶，没有计算机人的事）然后采取什么模型。
再怎么强调分析数据，也不过分
（PS：一篇好的论文，也强调对实验结果的分析，特别是对评估标准的分析）
一些基础概念：
１.交叉验证
２.特征缩放
３.降维
４.介绍一些图片的基础特征概念
５.缺失值的处理
６.特征编码技术
７.复杂度分析
８.交叉熵及其目标函数
９.随机梯度
１０ 什么是过拟合
１１.模型的泛化以及过拟合
１２.L１与L２正则
１３.正则和最大后验概率
１４.深度学习中评价指标：准确率、精确率、召回率、 F-1 Score、ROC、AUC、MAE
１５.特征选择常用算法
https://blog.csdn.net/wangdong2017/article/details/82226763
１６.．生成模型和判别模型
https://blog.csdn.net/u010358304/article/details/79748153
１７.不确定性和信息增益
１８.对于连续性特征的处理
１９.评估标准 准确率
２０.特征工程技术
https://blog.csdn.net/hellozhxy/article/details/82686572
２１.基于残差的训练方式
２２.不平衡样本的处理
２３.ROC与AUC
２４.聚类算法的评估标准
２5.数字化营销场景
26.RFM模型和用户分层
２７.层次聚类与交叉验证
２８.从上到下和从下到上的层次聚类
２９.层次聚类与距离计算
３０.协同过滤
３１.隐变量模型与矩阵分解算法
３２.矩阵分解的优化问题
３３.各种激活函数
二 实战阶段
１．简单线性回归模型测试
２. KNN最邻近算法
3.线性回归
4.逻辑回归
5.正则
6.朴素贝叶斯
7.决策树
8.随机森林
9.提升树
10.K-means
11.层次聚类
12.协同过滤
13.ＳＶＭ
１４．神经网络
什么是广义线性模型
指数族分布即为广义线性模型的概率分布
线性回归什么是最重要的，是目标函数（损失函数）
为什么说损失函数很重要，因为我们采用的是梯度下降法，必须要保证下降至最低点，由最小二乘法确定的损失函数，经过数学论证，可以确保达到最低点。
由最小二乘法得出的损失函数，经过数学证明可以直接通过公式得出其最优的参数
经过对线性回归的学习，一般人都会有一种普遍错误（夸张了一点，应该是很片面）的直觉认知，那就是认为
线性回归模型假设输入数据和预测结果遵循一条直线的关系
如下图所示：
自变量（特征 x）和因变量（结果 y）的关系是一条直线
对线性含义要理解的透彻需要从其定义入手：
线性函数的定义是：多元一阶（零）多项式
我们最熟悉的就是，只有一个变量的单项式，f(x) = a + bx，这就直接导致了我们对线性相关的理解为一条直线，
实际上线性函数的一般定义为：
在二维平面上由x、y轴组成
由泰勒公式
可知如果输入一元参数标量x,那么一元多阶多项式可以表示在二维平面上的任意函数，即任意曲线。
接下来就是比较骚的操作：
一元多阶多项式可转化为多元一阶多项式
一般的线性函数是这样的：
图1：
对线性函数含义有了一定的理解后就是要对 线性回归模型 要理解清楚
线性回归模型是：利用线性函数对一个或多个自变量和因变量（y）之间的关系进行拟合的模型。
即输入数据进过线性函数后的输出要与真实值接近，如果接近的好，就是好的线性回归模型，即好的线性函数，否则就是差的模型。
假设在进过输入数据训练以后，我们得出系数为【1000，100，20，5，-5，-2，9，-250，253】的线性模型函数：
y=1000X1+100X2+20X+3+5X4-5X5-2X6+9X7-250X8+253
（即图1所示：）
如果与真实数据的拟合情况如下图所示，即是好模型：
如果与真实数据的拟合情况如下图所示，即是坏模型：
具体衡量标准即为cost function(衡量真实值和预测值之间的差距，差距小就是好模型)
…
我就没想过讲这么细！！！
…
什么是线性回归？
线性回归就是通过线性函数输出一个值，值的大小不固定
以下是比较重要的，线性回归的目的是什么？
线性回归的目的就是是构建一个好的线性模型，就是构建一个好的线性函数，就是要得到好的系数，就是要有一个好的输出值。
以达到现实生活中的想要结果，比如通过输入数据，得出你将来的身高;输入数据，得出你将来的工资;输入数据，得到你的另一半会有多高。