黑马的学习视频

大家常说的人工智能、机器学习、深度学习其实是包含关系，深度学习是机器学习的一种特殊方法，而机器学习又是人工智能的一个子领域。

其中机器学习是使计算机系统能够通过学习经验和数据来改进性能。机器学习算法能够从数据中发现模式，并使用这些模式来做出预测或做出决策，而不需要明确的编程。

数据集结构：特征值+目标值

根据目标值可以将机器学习分类

目标值：

• 类别——分类问题
• 连续型的数据——回归问题
• 无——无监督学习

机器学习可以分为监督学习和无监督学习两类

1. 监督学习（预测）
   定义：输入数据是由特征值和目标值所组成，函数输出连续的值（回归），或输出有限个离散值（分类）
   分类：K-近邻算法、贝叶斯算法、决策树与随机森林、逻辑回归
   回归：线性回归、岭回归
2. 无监督学习
   定义：输入数据是由输入特征值所组成
   聚类K-means

机器学习开发流程

1. 获取数据
2. 处理数据
3. 特征工程
4. ML算法训练——模型
5. 模型评估
6. 应用