什么是机器学习？

机器学习是一种让计算机具备类似人类学习能力的技术，它通过分析大量的数据来提取有用信息，从而辅助决策。人类学习的过程通常包括观察大量实例、归纳总结、大胆假设、验证假设并得出规律，这一过程也被称为积累经验。当遇到新问题时，人们会根据已有的经验将其应用到新情况中，从而预测未来。

相比之下，机器学习的过程涉及收集与问题相关的大量历史数据，然后利用科学计算的方法挖掘数据中不同特征之间的关联关系。这样可以建立一个能够表示特征之间关系的模型。在遇到新问题时，只需将相关信息输入模型，就能预测未知属性。

在深入了解机器学习之前，先掌握一些基础知识将有助于更好地理解后续内容。这些基础知识包括：

• 数据集：指用于训练和验证模型的所有数据集合。
• 样本：数据集中描述某个事件或对象的每条记录。
• 特征：描述事件或对象某方面特性的属性。
• 属性值：特定属性的具体取值。
• 属性空间：所有可能属性组合形成的空间。
• 学习/训练：算法从历史数据中获取知识的过程。
• 训练数据：用于训练模型的数据。
• 标签：训练样本的结果信息。

机器学习的类型

有监督学习

在这种类型的学习中，训练数据包含明确的标签信息，用于指导模型学习。

无监督学习

在这种情况下，训练数据没有标签，模型需要自行发现数据中的结构和模式。

强化学习

这种学习方式与有监督学习类似，但没有标签指导。模型通过不断试错来自我评估和优化。

常用的机器学习方法

常见的机器学习方法多种多样，涵盖了从浅层到深层的各种算法和技术。

机器学习建模流程

机器学习是一种数据挖掘技术，其完整的建模流程可以概括为“跨行业标准的数据挖掘流程”。主要步骤包括：

1. 商业理解

从商业角度全面理解项目的需求和目标，并将其转化为数据挖掘的具体目标。关键任务包括确定商业目标、评估环境、定义数据挖掘目标以及制定项目计划。

2. 数据理解

评估数据的可用性和潜在价值，发现有价值的数据。关键步骤包括收集原始数据、描述数据、探索数据以及检查数据质量。

3. 数据准备

将原始数据处理成适合建模的形式。这个过程可能需要反复进行，是整个流程中非常关键且耗时的一个环节。主要工作包括特征选择、数据清洗、数据预处理、数据转换和特征工程。

4. 数据建模

使用机器学习模型进行建模，并调整参数以优化性能。主要任务包括选择建模技术、设计测试方案、构建模型以及评估模型。

5. 模型评估

通过训练获得高质量模型后，在实际部署前进行全面评估，确保模型达到预期的商业目标并有改进空间。

6. 部署

完成建模后，将模型应用于实际场景，并规划后续监控和维护工作。

以上是对机器学习的基础介绍，掌握这些基础知识后，我们可以更好地规划数据挖掘和机器学习建模的整体策略。