最近在從事一些大數據分析的項目，接觸到了時下非常熱門的機器學習的概念。作爲剛剛進入這一行的從業人員，我也經歷了迷茫期，不知道該如何去學習這一門新興學科。在網上查閱資料的時候，也沒有發現能夠有由淺入深介紹機器學習知識的資料。於是，自己想結合自己的學習過程，記錄我是如何學習機器學習這一門新學科的。
與學習任何一門知識一樣，我們先從基礎的概念層面對機器學習做一個底層的全面理解和認知。本篇文章中我會從四個方面介紹機器學習的基礎概念。
1. 機器學習的簡單概述
- 機器學習能讓我們自數據集中受到啓發，換句話說，我們會利用計算機來彰顯數據背後的真實含義。
- 機器學習就是把無序的數據轉換成有用的信息。
- 如何使用機器學習算法進行分類：首先需要做的是算法訓練，也就是學習如何分類；通常使用兩套獨立的樣本集：訓練數據和測試數據。當機器學習程序開始運行時，使用訓練樣本集作爲算法的輸入，訓練完成之後輸入測試樣本。
- 通常我們爲算法輸入大量已分類數據作爲算法的訓練集。訓練集是用於訓練機器學習算法的數據樣本集合。
2. 機器學習的主要任務
監督學習：這類算法必須知道預測什麼，即目標變量的分類信息，監督學習按目標不同分爲以下兩類
- 分類：將實例數據劃分到合適的分類中；
- 迴歸：主要用於預測數值型數據；
無監督學習：沒有類別信息，也不會給定目標值；包含
- 聚類：將數據集合分成類似的對象組成的多個類的過程；
- 密度估計：將尋找描述數據統計值的過程
3. 如何選擇合適的算法
選擇算法的時候必須考慮下面兩個問題：一.使用機器學習的目的，想要完成何種任務，比如是預測明天下雨的概率還是對投票者按照興趣分組；二.需要分析或收集的數據是什麼。
首先考慮使用機器學習算法的目的：如果想要預測目標變量的值，則可以選擇監督學習算法，否則可以選擇無監督學習方法。
確定使用監督學習算法之後，需要進一步確定目標變量類型，如果目標變量是離散型，如是/否、1/2/3、A/B/C等，則可以選擇分類器算法；如果目標變量是連續型的數值，如0.0-100.00,-999-999，則需要選擇迴歸算法。
如果不想預測目標變量的值，則可以選擇無監督學習算法。進一步分析是否需要將數據劃分爲離散的組。如果這是唯一的需求，則使用聚類算法；如果還需要估計數據與每個分組的相似程度，則需要使用密度估算算法。
其次需要考慮的是數據問題。在實施具體機器學習策略之前，我們應該充分了解數據，對實際數據瞭解的越充分，越容易創建符合實際需求的應用程序。主要應該瞭解數據的以下特性：
- 特徵值是離散型變量還是連續型變量；
- 特徵值是否存在缺失的值；
- 何種原因造成缺失值；
- 數據中是否存在異常值；
- 某個特徵發生的頻率如何
4. 開發機器學習應用程序的步驟
一般在開發機器學習應用程序時，我們可以遵循以下的步驟：
- 收集數據：我們可以使用很多方法收集樣本數據。如：製作網絡爬蟲從網站上抽取數據、從RSS反饋或API中得到信息、設備發送過來的實測數據（風速、水溫）。提取數據的方法非常多，爲了節省時間與精力，可以使用公開可用的數據源；
- 準備輸入數據：得到數據後，還必須確保數據格式符合要求，一般我們可以使用Python語言的List類型，使用這種標準數據格式可以融合算法和數據源，方便匹配操作；此外，我們還需要爲機器學習算法準備特定的數據格式。
- 分析輸入數據：此步驟主要是人工分析以前得到的數據。爲了確保前兩步有效，最簡單的方法就是使用文本編輯器打開數據文件，查看數據是否爲空值。此外，還可以進一步瀏覽數據，分析是否可以識別出模式；數據是否存在明顯的異常值；這一步主要是確保數據集中沒有垃圾數據。
- 訓練算法：機器學習算法從這一步才真正開始學習。我們將前面得到的格式化數據輸入到算法，從中抽取知識或信息。這裏得到的知識需要存儲爲計算機可以處理的格式，方便後續步驟使用。如果使用無監督學習算法，由於不存目標變量值，故而也不需要訓練算法，所有與算法相關的內容都集中在第五步。
- 測試算法：這一步將實際使用第四步機器學習中得到的知識信息。爲了評估算法，必須測試算法工作的效果。對於監督學習，必須已知用於評估算法的目標變量值；對於無監督學習，也必須用其他的評估手段來檢測算法的成功率。無論哪種情形，如果不滿意算法的輸出結果，則可以回到第四步，改正並加以測試。
- 使用算法：將機器學習算法轉換爲應用程序，執行實際任務，以檢驗上述步驟是否可以在實際環境中正常工作。
5. 學習機器學習的工具
工欲善其事，必先利其器。鑑於此，我們需要首先確定我們將要使用的工具。我學習過程中選用的是Python，主要有以下三個原因：Python的語法清晰；易於操作純文本文件；使用廣泛，存在大量的開發文檔。
