机器学习实战（第一篇）-机器学习基础

      最近在从事一些大数据分析的项目，接触到了时下非常热门的机器学习的概念。作为刚刚进入这一行的从业人员，我也经历了迷茫期，不知道该如何去学习这一门新兴学科。在网上查阅资料的时候，也没有发现能够有由浅入深介绍机器学习知识的资料。于是，自己想结合自己的学习过程，记录我是如何学习机器学习这一门新学科的。

       与学习任何一门知识一样，我们先从基础的概念层面对机器学习做一个底层的全面理解和认知。本篇文章中我会从四个方面介绍机器学习的基础概念。

1. 机器学习的简单概述

机器学习能让我们自数据集中受到启发，换句话说，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义。
机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。
如何使用机器学习算法进行分类：首先需要做的是算法训练，也就是学习如何分类；通常使用两套独立的样本集：训练数据和测试数据。当机器学习程序开始运行时，使用训练样本集作为算法的输入，训练完成之后输入测试样本。
通常我们为算法输入大量已分类数据作为算法的训练集。训练集是用于训练机器学习算法的数据样本集合。

2. 机器学习的主要任务

    监督学习：这类算法必须知道预测什么，即目标变量的分类信息，监督学习按目标不同分为以下两类

    分类：将实例数据划分到合适的分类中；
    回归：主要用于预测数值型数据；

    无监督学习：没有类别信息，也不会给定目标值；包含

    聚类：将数据集合分成类似的对象组成的多个类的过程；
    密度估计：将寻找描述数据统计值的过程

3. 如何选择合适的算法

    选择算法的时候必须考虑下面两个问题：一.使用机器学习的目的，想要完成何种任务，比如是预测明天下雨的概率还是对投票者按照兴趣分组；二.需要分析或收集的数据是什么。
    首先考虑使用机器学习算法的目的：如果想要预测目标变量的值，则可以选择监督学习算法，否则可以选择无监督学习方法。
     确定使用监督学习算法之后，需要进一步确定目标变量类型，如果目标变量是离散型，如是/否、1/2/3、A/B/C等，则可以选择分类器算法；如果目标变量是连续型的数值，如0.0-100.00,-999-999，则需要选择回归算法。
      如果不想预测目标变量的值，则可以选择无监督学习算法。进一步分析是否需要将数据划分为离散的组。如果这是唯一的需求，则使用聚类算法；如果还需要估计数据与每个分组的相似程度，则需要使用密度估算算法。
      其次需要考虑的是数据问题。在实施具体机器学习策略之前，我们应该充分了解数据，对实际数据了解的越充分，越容易创建符合实际需求的应用程序。主要应该了解数据的以下特性：

特征值是离散型变量还是连续型变量；
特征值是否存在缺失的值；
何种原因造成缺失值；
数据中是否存在异常值；
某个特征发生的频率如何

4. 开发机器学习应用程序的步骤

     一般在开发机器学习应用程序时，我们可以遵循以下的步骤：

收集数据：我们可以使用很多方法收集样本数据。如：制作网络爬虫从网站上抽取数据、从RSS反馈或API中得到信息、设备发送过来的实测数据（风速、水温）。提取数据的方法非常多，为了节省时间与精力，可以使用公开可用的数据源；
准备输入数据：得到数据后，还必须确保数据格式符合要求，一般我们可以使用Python语言的List类型，使用这种标准数据格式可以融合算法和数据源，方便匹配操作；此外，我们还需要为机器学习算法准备特定的数据格式。
分析输入数据：此步骤主要是人工分析以前得到的数据。为了确保前两步有效，最简单的方法就是使用文本编辑器打开数据文件，查看数据是否为空值。此外，还可以进一步浏览数据，分析是否可以识别出模式；数据是否存在明显的异常值；这一步主要是确保数据集中没有垃圾数据。
训练算法：机器学习算法从这一步才真正开始学习。我们将前面得到的格式化数据输入到算法，从中抽取知识或信息。这里得到的知识需要存储为计算机可以处理的格式，方便后续步骤使用。如果使用无监督学习算法，由于不存目标变量值，故而也不需要训练算法，所有与算法相关的内容都集中在第五步。
测试算法：这一步将实际使用第四步机器学习中得到的知识信息。为了评估算法，必须测试算法工作的效果。对于监督学习，必须已知用于评估算法的目标变量值；对于无监督学习，也必须用其他的评估手段来检测算法的成功率。无论哪种情形，如果不满意算法的输出结果，则可以回到第四步，改正并加以测试。
使用算法：将机器学习算法转换为应用程序，执行实际任务，以检验上述步骤是否可以在实际环境中正常工作。

5. 学习机器学习的工具

       工欲善其事，必先利其器。鉴于此，我们需要首先确定我们将要使用的工具。我学习过程中选用的是Python，主要有以下三个原因：Python的语法清晰；易于操作纯文本文件；使用广泛，存在大量的开发文档。