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1、机器学习基础引言u 什么是机器学习？l让机器“学习”的技术l指令工作数据工作u 例子：l约会u 机器学习方法：l利用已有的数据(经验)，l得出了某种模型(迟到的规律)l并利用此模型预测未来(是否迟到)引言u 机器学习的定义：例子：房价：房价面积abu 关键概念：l 训练l 模型l 预测l 训练集和测试集引言u 机器学习的定义：l 广义：一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。l 实践：一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。引言 u机器学习的范围：l模式识别机器学习l数据挖掘机器学习数据库l统计学习和机器学习l计算机视觉图像处理机器学习l语音识别语
2、音处理机器学习l自然语言处理文本处理机器学习算法分类u 不同类型应用场景：回归：l 预测鲍鱼的年龄l 随着时间波动的股票价格算法分类u 不同类型应用场景：分类：l 电影题材归类l 垃圾邮件算法分类u 不同类型应用场景：聚类l 对地图上的点进行聚类l 人脸识别算法分类u 不同类型应用场景：关联分析l 啤酒和尿布l Twitter源共现词算法分类u 经典算法分类：学习方式：l 监督学习l 非监督学习l 半监督学习算法分类u 经典算法分类：l 功能分类：算法选择u 如何选择合适的算法：算法选择u 如何使用算法：工具的使用机器学习常用的工具：u R语言 linux版和windows版 强大的算法包 可移植性比较好u Matlab windows版比较强大，可移植性是个问题 版本问题比较严重u PythonNumpy、statsmodels、scripy-learn、pandas u spark 分布式框架 mllib建议l 看懂一个例子开始；l 算法的重试；l 参数的选择；l 没有最好，只有更好。l 推荐书目：机器学习（周志华）R语言初学者指南 机器学习实战Thank you!