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机器学习 - 入门指南
近年来，随着企业和个人生成的数据量呈指数级增长，机器学习已成为一个越来越重要的课题。从自动驾驶汽车到流媒体平台上的个性化推荐，机器学习算法现在已被广泛应用于各种应用中。
让我们来探讨一下机器学习究竟是什么。
什么是机器学习？
机器学习是人工智能的一个子领域，它使机器能够从数据中学习，而无需显式编程。
顾名思义，它指的是机器学习和表现出类似于人类的“智能行为”的能力。机器学习使用数据和算法来学习数据中隐藏的模式，并对新的未见数据进行预测。
你有没有想过亚马逊是如何准确地推荐你可能喜欢或想要购买的东西？或者电子邮件是如何被过滤到主要邮件、社交邮件和促销邮件中的？这一切都要归功于机器学习。
机器学习的类型
我们可以将机器学习算法分为三种不同的类型：监督学习、无监督学习和强化学习。让我们详细讨论这三种类型：
监督学习
监督学习使用标记数据集来训练算法，以理解数据模式并预测结果。例如，将邮件过滤到收件箱或垃圾邮件文件夹。
监督学习可以进一步分为两种类型：分类和回归。
以下是几种广泛使用的监督学习算法：
无监督学习
无监督学习是一种机器学习类型，它使用未标记的数据集来发现模式，而无需任何明确的指导或指令。例如，客户细分，即将公司的客户划分为反映相似性的群体。
此外，我们可以将无监督学习算法分为三种类型：聚类、关联和降维。
以下是一些常用的无监督学习算法：
- K均值聚类
- 主成分分析 (PCA)
- 层次聚类
- DBSCAN 聚类
- 凝聚层次聚类
- Apriori 算法
- 自动编码器
- 受限玻尔兹曼机 (RBM)
强化学习
强化学习算法在数据集上进行训练，通过最小化试错法来做出决策并获得最佳结果。例如，机器人技术。
以下是一些常见的强化学习算法：
- Q学习
- 马尔可夫决策过程 (MDP)
- SARSA
- DQN
- DDPG
机器学习的用例
让我们讨论一些不同类型的机器学习算法的重要现实用例
监督学习
以下是监督学习的一些现实用例：
- 图像分类
- 垃圾邮件过滤
- 房屋价格预测
- 签名识别
- 天气预报
- 股票价格预测
无监督学习
无监督机器学习的一些用例如下：
- 异常检测
- 推荐系统
- 客户细分
- 欺诈检测
- 自然语言处理
- 遗传搜索
强化学习
以下是强化学习的一些应用示例：
- 自动驾驶汽车
- 机器人技术
- 游戏
学习机器学习的先决条件
要开始学习机器学习，你应该对计算机科学基础知识有一些基本的了解。除了基本的计算机科学知识外，你还应该熟悉以下内容：
- 编程语言
- 库和包
- 数学和统计学
让我们逐一讨论上述三个先决条件。
编程语言：Python 或 R
有很多编程语言，如 C++、Java、Python、R、Julia 等，都可用于机器学习开发。你可以从你选择的任何编程语言开始。Python 编程被广泛用于机器学习和数据科学。
在本机器学习教程中，我们将使用 Python 和/或 R 编程来实现示例程序。
在开始本教程之前，以下是一些需要学习的基本主题：
- 变量、基本数据类型
- 数据结构：列表、集合、字典
- 循环和条件语句
- 函数
- 字符串格式化
- 类和对象
库和包
为了开始本机器学习教程，我们建议你熟悉一些库、包和模块，例如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等。
由于在本教程中我们使用的是 Python 编程，因此你应该对以下库/包/模块有一些基本的了解：
NumPy - 用于数值计算。
Pandas - 用于数据处理和预处理。
Scikit-learn - 几乎实现了所有机器学习算法，例如线性回归、逻辑回归、K均值聚类、K近邻算法等。
Matplotlib - 用于数据可视化。
数学和统计学
数学和统计学在开发机器学习和数据科学相关应用中起着重要的作用。入门不需要高级数学，但它有助于更详细地理解机器学习概念。
在开始机器学习教程之前，通常建议您先熟悉以下主题：
代数
变量、系数、函数。
线性方程、对数和对数方程、S型函数。
线性代数
向量和矩阵、矩阵乘法、点积
张量和张量秩
统计和概率
均值、中位数、众数、异常值和标准差
能够阅读直方图
概率、条件概率、贝叶斯规则
微积分
导数、梯度或斜率的概念
偏导数
链式法则
三角学
三角函数（特别是 tanh）在激活函数中的应用
机器学习入门
您可能想知道机器学习是否很难学习？答案绝对是否定的；您需要对数学、计算机科学和编码有扎实的理解，并且应该紧跟人工智能趋势。 嗯，在机器学习方面取得优异成绩是每个科技爱好者都梦寐以求的，但却不知道从哪里开始，所以这里有一些步骤可以帮助您入门。
步骤 1 - 学习先决条件
有一些先决条件可以为理解算法和机器学习模型的工作方式奠定基础。从学习以下基础知识开始：
- 任何编程语言，例如 Python 或 R。
- 库和包
- 数学和统计学（如微积分、线性代数等）
步骤 2 - 学习机器学习基础知识
在深入学习机器学习之前，掌握其基础知识非常重要。这包括学习不同类型的机器学习方法，例如回归、分类、聚类、降维等。
在本机器学习教程中，我们涵盖了从基础到高级的所有机器学习概念及其实现。您只需要按章节学习教程并练习编程示例即可。
步骤 3 - 探索机器学习算法
算法是机器学习的基础，它允许计算机观察数据模式并预测输出。探索并理解重要的算法，例如 **朴素贝叶斯、随机森林、决策树** 等。这将帮助您理解算法的工作流程。
步骤 4 - 选择机器学习框架/库
机器学习有不同的工具、框架、软件和平台。具有挑战性的任务是根据您的模型选择最佳工具。掌握机器学习工具使您能够处理数据、训练模型、发现新方法和创建算法。一些常用的机器学习工具是 **Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch** 等。
除了工具和算法之外，熟练掌握 NumPy、SciPy、Matplotlib 等库，对您的机器学习之旅大有裨益。
步骤 5 - 使用真实数据进行练习
数据集是任何机器学习算法的支柱。这涉及将大量数据分组到一个集合中。数据集用于训练和测试算法、分析模式和获得见解。
有很多网站，如 **Kaggle**、谷歌数据集搜索等，提供公开可用的数据集。
使用实时数据进行练习将帮助您了解数据清洗、数据预处理和数据分析。一旦您开始处理数据，您将能够为问题陈述选择合适的算法和适合它的数据集。
步骤 6 - 建立您自己的项目
掌握基础知识后，就可以根据您选择的问题陈述创建自己的项目了。这将帮助您应用到目前为止所学的内容，并进一步发展您的技能。
您可以从简单的算法开始，例如使用预处理数据集的分类或推荐系统，然后在您感到舒适后转向开发复杂的算法。
步骤 7 - 参与机器学习社区
加入机器学习社区，例如 **Github**，这是与具有与您相似兴趣的人们联系的好方法。通过这些社区，您将有机会向他人学习、分享经验并获得项目反馈。这有助于您保持学习和成长的动力。