机器学习知多少
机器学习这门学科所关注的问题是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E学习。
-- Tom Mitchell, Machine Learning
模式识别起源于工程学，而机器学习产生于计算机科学。然而这些领域可以看做成是同一领域的两个方面。
--Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning
机器学习是一类从数据中自动发现模式，并基于发现的模式预测未来数据或者在不确定条件下执行某类决策的方法。
-- Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective
行业通用的机器学习类型-----按学习方式分为三大类
说明 | 解决问题 | |
监督学习 Supervised learning | 从给定的训练数据集（历史数据）中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集需要包括输入和输出，也可以说是特征和目标/Label。训练集中的目标是由人标注的。 | 分类 回归 |
Unsupervised learning | 与监督学习相比，输入的数据没有人为标注的结果，模型需要对数据的结构和数值进行归纳。比如根据用户的基本信息把所有用户划分为不同的用户群，再对不同人群采取不同的销售策略 | 聚类（分群） |
强化学习 Reinforcement learning | 输入数据可以刺激模型并且使模型做出反应。反馈不仅从监督学习的学习过程中得到，还从环境中的奖励或惩罚中得到。 | 机器人 Alpha GO |
机器学习服务的优势有哪些？
机器学习服务可降低机器学习使用门槛，提供可视化的操作界面来编排机器学习模型
的训练、评估和预测过程，无缝衔接数据分析和预测应用，降低机器学习模型的生命
周期管理难度，为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的平台服务。
华为机器学习服务MLS：一站式数据挖掘分析平台
机器学习服务（Machine Learning Service），数据挖掘分析平台服务，帮助用户通过机器学习技术发现已有数据中的规律，从而创建机器学习模型，并基于机器学习模型处理新的数据，为业务应用生成预测结果。
机器学习服务场景方案举例
1. 预测性维护
设备工作状态预测：如设备是否会发生故障、设备剩余寿命
2. 推荐
广告推荐：根据客户喜好提供个性化推荐
3. 异常轨迹分析
分析车联网车辆行驶数据，发掘车辆异常轨迹，减少企业损失
4. 话题发现
舆情监控，从大量文本数据中识别热点话题，了解当前舆论趋势
5. 客户挽留
分析客户属性及行为，预测客户流失率， 指导企业制定挽留方案
6. 零售商分群
根据零售商的进出货数据对零售商进行分类，进行针对性的管理
7. 驾驶行为分析
分析车辆行驶数据，识别用户驾驶习惯，保险创新带来二次收益
8. 文本分类
新闻网站中文本的自动分类，如体育、娱乐、政治等
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