《Python数据挖掘与机器学习实战》—1.3 机器学习分类

1.3  机器学习分类

　　机器学习的思想并不复杂，它仅仅是对人类生活、学习过程的一个模拟。而在这整个过程中，最关键的是数据。任何通过数据训练的学习算法的相关研究都属于机器学习，包括很多已经发展多年的技术，比如线性回归（Linear Regression）、K均值（K-Means，基于原型的目标函数聚类方法）、决策树（Decision Trees，运用概率分析的一种图解法）、随机森林（Random Forest，运用概率分析的一种图解法）、PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）、SVM（Support Vector Machine，支持向量机）和ANN（Artificial Neural Networks，人工神经网络）。可见，机器学习的算法非常多，本节将介绍一些最常用的机器学习分类方法，详细的机器学习算法将在后续的章节中进行介绍。

1.3.1  监督学习

　　监督学习（Supervised Learning）表示机器学习的数据是带标记的，这些标记可以包括数据类别、数据属性及特征点位置等。这些标记作为预期效果，不断修正机器的预测结果。具体实现过程是：通过大量带有标记的数据来训练机器，机器将预测结果与期望结果进行比对；之后根据比对结果来修改模型中的参数，再一次输出预测结果；然后将预测结果与期望结果进行比对，重复多次直至收敛，最终生成具有一定鲁棒性的模型来达到智能决策的能力。常见的监督学习有分类和回归。分类（Classification）是将一些实例数据分到合适的类别中，它的预测结果是离散的。回归（Regression）是将数据归到一条“线”上，即为离散数据生产拟合曲线，因此其预测结果是连续的。