机器学习 - 入门

机器学习使计算机能够从研究数据和统计信息中学习。

机器学习是迈向人工智能（ai）方向的其中一步。

机器学习是一种程序，可以分析数据并学习预测结果。

从何处开始？

在本教程中，我们将回到数学并研究统计学，以及如何根据数据集计算重要数值。

我们还将学习如何使用各种 python 模块来获得所需的答案。

并且，我们将学习如何根据所学知识编写能够预测结果的函数。

数据集

在计算机中，数据集指的是任何数据集合。它可以是从数组到完整数据库的任何内容。

一个数组的例子：

[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

一个数据库的例子： carname color age speed autopass

bmw	red	5	99	y
volvo	black	7	86	y
vw	gray	8	87	n
vw	white	7	88	y
ford	white	2	111	y
vw	white	17	86	y
tesla	red	2	103	y
bmw	black	9	87	y
volvo	gray	4	94	n
ford	white	11	78	n
toyota	gray	12	77	n
vw	white	9	85	n
toyota	blue	6	86	y

通过查看数组，我们可以猜测平均值可能约为 80 或 90，并且我们还可以确定最大值和最小值，但是我们还能做什么？

通过查看数据库，我们可以看到最受欢迎的颜色是白色，最老的车龄是 17 年，但是如果仅通过查看其他值就可以预测汽车是否具有 autopass，该怎么办？

这就是机器学习的目的！分析数据并预测结果！

在机器学习中，通常使用非常大的数据集。在本教程中，我们会尝试让您尽可能容易地理解机器学习的不同概念，并将使用一些易于理解的小型数据集。

数据类型

如需分析数据，了解我们要处理的数据类型非常重要。

我们可以将数据类型分为三种主要类别：

• 数值（numerical）
• 分类（categorical）
• 序数（ordinal）

数值数据是数字，可以分为两种数值类别：

离散数据（discrete data） - 限制为整数的数字。例如：经过的汽车数量。 连续数据（continuous data） - 具有无限值的数字。例如：一件商品的价格或一件商品的大小。

分类数据是无法相互度量的值。例如：颜色值或任何 yes/no 值。

序数数据类似于分类数据，但可以相互度量。示例：a 优于 b 的学校成绩，依此类推。

通过了解数据源的数据类型，您就能够知道在分析数据时使用何种技术。

在下一章中，您将学习有关统计和分析数据的更多知识。