今天剛剛開始接觸機器學習。簡單想一下自己理解的機器學習。在以往的電腦程式當中，主要還是由人自己來做選擇，做決斷。而在當下的環境之中，網路世界已經產生了龐大的資料，對於普通使用者來說，可以說是資訊過載了。而對於it從業者來說，海量的資料（也就是在網上氾濫的大資料）恰恰是非常好的資源，可以用來分析使用者的行為，從而讓使用者越來越懶，讓使用者產生對產品的依賴性，而達到留住使用者，留住流量的的目的。機器學習在大資料的基礎上提煉有用的資訊，幫助使用者做決策，是讓使用者越來越懶的乙個重要手段。
當去做機器學習的時候，最主要的任務是分類。什麼叫做分類呢？就是當你有乙個目標之後，你要根據目標的特徵將目標進行拆解。將目標歸到合適的類別中去。
訓練集：用於訓練機器學習演算法的資料樣本。也就是說是已知情況。用已知去推導未知。訓練資料就理解為訓練集中的資料。測試資料：用來得出演算法的實際精確度。判斷**的準不准。
知識表示：這個概念稍微難理解一些，通俗點說，如果機器學習學會了**方法。那這個對學會了的這種**方法進行表示就是知識表示了。例如公式， 概率分布等等。等在機器學習實踐之中再進一步理解。
分類和回歸，分別對應離散和連續。說下回歸，回歸是**數值型資料。統計學中的概念。例如根據已有資料畫出最優擬合曲線。如果需要的話，翻翻統計學的書。
機器學習中還有一種無監督學習。暫且跳過，暫時討論監督學習。
收集資料→準備輸入資料 → 分析輸入資料 → 訓練演算法 → 測試演算法 → 使用演算法
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