（一）机器学习概述

一、机器学习算法分类

1、监督学习：

        （1）目标值是类别：分类问题

                        k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归

        （2）目标值是连续型的数据：回归问题

                        线性回归、岭回归

2、非监督学习：

        （1）没有目标值

                        聚类 k-means

二、机器学习开发流程

1、获取数据

2、数据处理

3、特征工程

4、机器学习算法训练 - 模型

5、模型评估

6、应用

（二）特征工程

1、可用数据集