随着全球各行业的数据治理、数字化转型智能化辅助的引入发展，机器学习（包括深度学习）在逐步深入到各行各业，所以，有必要对机器学习的常见术语，经典算法及应用场景进行一次总结，其实机器学习兴起目的是为了解决人类的各种各样的分类回归问题，通过人类智能化的设计，实现机器的自动化或智能化，而且机器主要学习人类解决问题的归纳和综合逻辑方法，但目前还无法实现演绎逻辑。特别是一些数据量密集，准确性要求快捷及时的场景，比如人脸识别、车牌设备、行人检测、安全预警、垃圾邮件识别等等。
机器学习的几个关键名词：训练集、测试集、特征值、有监督、非监督、半监督、分类和回归。
训练集：用于训练算法形成模型的数据集组合，一般都是有标签的数据集。
测试集：用于测试训练形成的模型的测试验证数据集，一般与训练集的比例是2：8。
特征值：整个数据集中的所以特征数据，出去要预测的属性或属性值。
关于有监督、非监督、半监督、分类和回归在下面详细展开说明。
机器学习大的分类
分类问题：目标标记是类别型数据
回归问题：目标标记是连续性数值
机器学习三类问题
有监督学习：训练集有类别标记
无监督学习：无标记的训练集
半监督学习：有类别标记的训练集+无标记的训练集
深度学习：机器学习的延伸和扩展，强调的是特征提取与组合
强化学习：从环境到行为映射的学习，以使得奖励信号（强化信号）函数值最大，强调的是反馈
迁移学习：是在新情况（不同于训练集的情况）上的泛化能力。而把别处学得的知识，迁移到新场景的能力。人类的迁移学习能力就很强，
人类在学会骑自行车后，再骑摩托车就很容易了，人类在学会打羽毛球后再学习打网球也会容易很多。强调的是
适应能力，发现共性（最大的难点），共性：司机的座位总是靠近路中间的
迁移学习的特点：小规模数据，可靠性和个性化。
算法训练后形成的模型评估有哪些？
1.准确率或精度
2.速度
3.强壮性
4.可规模性
5.可解释性
深度学习和经典机器学习的区别
经典的机器学习算法如下：
一、决策树（DecisionTree）
信息熵：信息的不确定，衡量信息的多少，信息的不确定性越大，熵越大，建模时取信息增益最大的那个特征作为根节点（条件熵最小）
信息增益或信息获取量（Information Gain）或者互信息：特征属性获取的度量方法。Gain(A)=Info(D)-Info_A(D)
优点：便于理解，直观，对小规模数据集有效
缺点：处理连续变量不好，类别较多时，错误增加的比较快，可用规模性一般
scikit-learn，需要安装graphviz后执行以下命令，实现决策树图的可视化。
dot转化为pdf文件：dot -Tpdf test.dot -o output.pdf 生成决策树
二、最邻近规则分类算法（简称KNN）
基于实例的学习，懒惰学习，开始并没有建立广泛的模型
为了判断未知实例的类别，需要以所有已知类别的实例作为参考，对其进行归类
1.选择参数K
2.计算未知实例与所有已知实例之间的距离
3.选择最近K个已知实例
4.采用少数服从多数，未知实例的归类就是这K个相邻样本中最大数的类别
KD树构建:
分别计算n个特征取值的方差，用方差最大的第k维特征$n{k}$来作为根节点。对于这个特征，我们选择特征$n{k}$的取值的中位数$n{kv}$对应的样本作为划分点
距离衡量方法：坐标差平方和开根号，cos，相关度，曼哈顿距离
优点：简单易于理解，容易实现，可以通过对K的选择增加健壮性
缺点：空间大，算法复杂度高，当样本不平衡时，某一类样本占主导时，新的实例容易被归为这个主导分类。但实际是错误的
改进：在距离的基础上加一个权重，比如1/d（d为距离）
三、支持向量机（SVM）
机器学习的一般框架
训练集--》提取特征向量--》结合一定的算法（分类器：比如决策树，KNN）-->得到模型结果
SVM就是寻找两类的超平面，使得边际最大
特点：
1.算法复杂度是由支持向量的个数决定，不是由数据的维度决定，不容易产生overfitting
2.模型完全依赖于支持向量，即使所有非支持向量去除，重复训练时，模型也是一样的
3.一个SVM如果训练得出的支持向量个数比较少，模型容易被泛化
四、人工神经网络
多层向前神经网络（multiplayer feed-forward neural network）
输入层 隐藏层 输出层
交叉验证方法（cross-validation）：分成十份，每次拿出一份，找到十个模型，然后去平均值
神经网络可以用于解决分类问题，也可以解决回归问题
backpropagation算法
1.通过迭代来处理训练集中的数据
2.通过对比神经网络后输入层预测值与真实值之间的差距
3.反方向（从输出--》隐藏--》输入）来最小化误差来更新每个连接的权重和偏向
终止条件
权重的更新低于某个阈值
预测的错误率低于某个阈值
达到预设一定的循环次数
五、简单线性回归（Simple linear regression）
均值、中位数，众数，方差和标准差（提醒数据的离散程度，越大表示离散度大）
回归Y变量是连续数值型：如房价、人数、
分类Y变量是类别型：颜色类型，岩石类型，电脑品牌，有无信誉
包含一个自变量和一个因变量叫做简单线性回归问题
包含两个以上的自变量，叫做多元回归问题。
简单线性回归模型：y=B0+B1x+E
简单线性回归方程：E（y）=B0+B1x
估计的简单线性回归方程:y=b0+b1x
估计方法：使得sum of squares最小
多元回归分析
多个自变量
非线性回归（logistic regression）
概率：一件事情发生的可能性衡量，0<P<1
条件概率
梯度下降算法
回归中的相关度和R平方值：皮尔逊相关系数
R平方值：决定系数，反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例，比如R平方为0.8，表示回归关系可以解释因变量80%的变异，换句话说，如果我们能够控制自变量不变，泽因变量的变异程度会减少80%
R平方随着自变量的增加会变大，R平方和样本量有关系
rer
六、聚类（cluster）
Kmeans算法：数据挖掘中的十大经典算法之一
算法接收参数K，然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类，同一聚类相似度高，不同聚类相似度变小
优点：速度快，简单
缺点：最终结果跟初始点的选择相关，容易陷入局部最优，需要事先知道K值
层次聚类（hierarchical clustering）
初始化将每个样本归为一类，计算每两类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度
寻找各个类之间最近的两个类，将其归为一类，相当于类的总数少一个了。
学习资源
深度学习的软件包：Theano，opencv2，Pylearn2，TensorFlow，scikit-neuralnetwork，Caffe（C++），Deeplearning4j（java），Torch
深度学习网站：http://deeplearning.net/
GPU查看网站：http://developer.nvidia.com/cuda-gpus
sklearn深度学习：GitHub - aigamedev/scikit-neuralnetwork: Deep neural networks without the learning cliff! Classifiers and regressors compatible with scikit-learn.
Mnist数据集(手写数据集)：MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges， GitHub - cazala/mnist: mnist digits in javascript
