机器学习是什么？
机器学习是人工智能的一个分支，它赋予计算机通过数据学习和自动改进的能力。
机器学习是一门交叉学科，它可以让计算机模拟和学习人类的学习行为，来获取新知识和技能，达到自我改善，是人工智能技术的核心。
机器学习的作用
机器学习是从历史数据（样本）中找到规律，凭借这些规律预测未来，实现数据变现。
我们以前都是依赖专家经验或者统计报表来做决策，但现在机器学习的出现，使得数据成为了决策的关键依据，它能够挖掘出隐藏在数据背后的信息。
机器学习的使用场景
1、文本分类、垃圾邮件过滤
通过机器学习的朴素贝叶斯算法，计算机能自动识别并过滤掉这些垃圾邮件。
朴素贝叶斯算法，基于概率的预测，事件A在事件B已经发生条件下的发生概率，特征独立且与其它特征无关，多用于处理文本数据。
2. 购物车中的商品推荐
通过机器学习的“数据挖掘”和“协同过滤”等算法分析你的浏览和购买历史，精准定位你的潜在需求。
“数据挖掘”可以分析大量用户的购物数据，找到商品之间的关联规则，从而实现精准推荐。
“协同过滤”算法，会根据与你有相似购物行为的其他用户的购买记录，为你推荐可能感兴趣的商品，让你的购物体验更加个性化和便捷。
3. 商家的差别化营销
利用机器学习中的聚类算法，商家可以进行不同用户群体的差别化营销。
聚类算法将具有相似特征的用户聚集在一起，然后针对不同群体开展聚类营销，更好地满足用户需求，提高营销效果。
4. 银行贷款安全级别判定
决策树算法可以帮助银行判定贷款安全级别。
通过对各种因素（如贷款人的收入、信用记录、负债情况等）进行分析，构建出一棵决策树，就像思维导图一样，从根节点开始，根据不同的条件分支来确定贷款的风险级别，帮助银行做出合理的贷款决策。
5.互联网广告
点击率预估（ctr 预估）在互联网广告领域至关重要。
通过分析广告的各种特征（如广告内容、展示位置、受众群体等）以及用户的行为数据，预测用户点击广告的概率，从而优化广告投放策略，提高广告效果，让每一次广告展示都更有价值。
机器学习的学习模式
根据学习模式划分为：有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。
1. 有监督学习
就像是有老师指导的学生，训练样本的分类标签是已知的，不过样本数量通常是有限的。典型的算法包括分类算法（比如判断一封邮件是正常邮件还是垃圾邮件）和回归算法（如预测房价走势）。
2. 无监督学习
则像是让计算机自己去探索没有标记的有限数据，从中发现数据的结构或者规律，聚类算法就是其中的代表，它能将数据分成不同的簇，每个簇内的数据具有相似的特征。
3. 半监督学习和强化学习
更具智能性，半监督学习介于有监督和无监督之间；而强化学习就像是一个不断在实践中摸索的智能体，依靠自身的经历去学习。
比如无人驾驶汽车通过不断地在路上行驶，根据环境反馈来调整驾驶策略；工业控制中的智能控制系统根据生产过程中的各种数据反馈来优化控制参数；还有下棋的人工智能，通过与对手的对弈不断学习提高棋艺，它们并不一定有明确的标记 Y 来进行分类，但却能在不断的尝试和反馈中变得越来越聪明。
另外，机器学习模型还包括生成模型和判别模型。
4. 生成模型
侧重于计算数据的概率分布，像是一个 “创造者”，通过概率来生成新的数据；
5. 判别模型
则像是一个 “裁判”，专注于判断不同类别之间的差异，然后输出最优的分类结果。
机器学习如何工作？
机器学习的主要步骤：数据采集、数据预处理、模型训练和评估、参数调优等。
1. 数据收集
– 机器学习的第一步是数据收集。数据的来源多种多样，可以是通过传感器收集的物理环境数据（如温度、湿度、压力等），也可以是从互联网上爬取的文本、图像、音频等信息，还可以是企业内部的业务数据（如销售记录、客户信息、生产数据等）。
2. 数据预处理
– 收集到的数据需要进行预处理才能用于机器学习。这一过程主要包括数据清洗、特征提取和特征选择。
- 数据清洗：去除数据中的噪声（如错误的记录、重复的数据等）和异常值。
- 特征提取：将原始数据转换为更有意义的特征表示。
- 特征选择：从众多的特征中选择对模型最有价值的部分。
3. 选择模型
– 根据任务选择合适的机器学习算法。
常见的机器学习模型包括监督学习模型（如线性回归、逻辑回归、支持向量机和决策树）、无监督学习模型（如K-means聚类和主成分分析）以及强化学习模型（如Q-learning和深度强化学习）。
4. 训练过程
– 让模型通过历史数据“学习”输入和标签之间的关系，通常通过最小化一个损失函数（Loss Function）来优化模型的参数。
训练过程可以概括为以下步骤：初始状态、计算预测、计算误差（损失）、优化模型。
5. 评估与验证
– 训练过程完成后，需要评估模型的性能。
为了避免模型过度拟合训练数据，我们将数据分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。常见的评估指标包括准确率、均方误差、精确率与召回率、F1分数等。
6. 部署模型
– 一旦模型在训练和测试数据上表现良好，就可以将模型部署到实际应用中。
模型部署是将训练好的模型嵌入到应用程序、网站、服务器等系统中，供用户使用。在实际环境中，新的数据输入到模型中，模型根据之前学习到的模式进行实时预测或分类。
7. 持续改进
– 机器学习系统通常不是一次性完成的。
在实际应用中，随着时间的推移，新的数据会不断产生，因此，模型需要定期更新和再训练，以保持其预测能力。这可以通过在线学习、迁移学习等方法来实现。
备注：
- 机器学习 vs 数据挖掘: 数据挖掘是从大量数据中提取出有价值的信息的过程，而机器学习则是实现这一目标的一种方法。可以说，机器学习是数据挖掘的一个有力工具。
- 机器学习与大数据: 大数据指的是传统数据处理应用软件难以处理的大规模和复杂数据集。机器学习提供了一套完整的方法论，可以帮助我们处理和分析这些庞大的数据集。