1、機器學習可以簡單地分為監督學習和無監督學習，對於監督學習可以分為分類問題和回歸問題。
（1）分類：將例項資料劃分到合適的分類中。
knn(k-近鄰演算法)、決策樹、樸素貝葉斯、logistic回歸、svm(支援向量積)。
分類問題示意圖
（2）回歸：**數值型資料，包括一元線性回歸、多元線性回歸、logistic回歸等。
關於這方面的詳細介紹可以參見監督學習與無監督學習總結。
2、監督學習通用處理框架
對於監督學習，一般可以通過以下5個步驟來進行處理：
（1）資料採集和預處理；
資料採集及預處理。
（2）模型選擇；
模型選擇的一些基本思想和方法。
（3）確定代價函式與優化函式；
參考代價函式和代價函式總結。
（4）求解優化問題；
最優化問題簡介
機器學習演算法調優的一般步驟。
（5）對新的資料進行**。
這個步驟比較簡單，將數值帶入模型得出計算結果即可。
重構Vue專案的通用處理流程
需要給所有查詢頁面加上篩選條件快取功能，檢視了一下現有 發現每個頁面都有大量冗餘的關於本地儲存和遠端儲存的 並且每個頁面的儲存邏輯都略有不同，想了半天，愣是一行 沒寫下去。我離開座位，就一直想，到底是什麼東西在妨礙我，最後所有矛頭都指向一點 缺少通用流程。專案在產品階段時，定位的是乙個實施查詢平台，...
機器學習實踐一般流程（監督學習）
觀察資料集，正負樣本是否均衡 看正負樣本資料量是否差別過大 不均衡 under sample 隨機取樣 或者over sample 利用imblearn中的smote演算法 觀察缺失值，進行補全，要是標籤缺失，直接drop 資料歸一化處理 觀察可以合併的資料集，將多個特徵變為乙個 例如特徵裡有公分和...
yii框架學習之路 yii典型處理流程
1.使用者訪問 伺服器執行入口指令碼index.php 來處理該請求。2.入口指令碼建立乙個應用例項並執行之。3.應用從乙個叫request 的應用元件獲得詳細的使用者請求資訊。4.在名為urlmanager 的應用元件的幫助下，應用確定使用者要請求的控制器和動作。5.應用建立乙個被請求的控制器例項...