机器学习

常见的机器学习问题包括监督学习、分类、回归等问题，机器学习算法种类繁多，如何根据实际问题选择合适的机器学习算法就显得尤为重要，下面从三个方面考虑，分别为数据层面，问题层面，约束条件层面。最后介绍常用几种常用的机器学习算法。

C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。

对于很多算法工程师来说，超参数调优是件非常头疼的事，这项工作比较玄学。除了根据经验设定所谓的“合理值”之外，一般很难找到合理的方法去寻找超参数的最优值。而与此同时，超参数对于模型效果的影响又至关重要。那么有没有一些可行的办法进行超参数调优呢？

一个参数机器学习算法是什么，与非参的机器学习算法又有什么不同呢？在这篇文章中，你会发现参数和非参数机器学习算法之间的区别。

在machine learning中，特征降维和特征选择是两个常见的概念，在应用machine learning来解决问题的论文中经常会出现。

我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布，即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型，即使用已经产生的数据去训练，然后使用该模型去拟合未来的数据。

如今，科技界最热门的话题莫过于最先进、最前沿、最令人兴奋的数据科学和机器学习了。然而，要想紧跟该领域的进步和发展，你需要付出大量努力来研究、阅读和查看信息、新闻、指南以及其他内容。

机器学习是什么，是用来干什么的？机器学习就是样本中有大量的x（特征量）和y（目标变量）然后求这个function。机器学习是让机器寻找函数Y=f(X)的过程，使得当我们给定一个X时，会返回我们想要得到的Y值。

通常在模型训练完之后，我们想要查看模型训练的效果以验证模型的好坏，并根据评估结果来继续调整模型的参数、特征或者算法，以达到满意的结果。在回归算法中评价模型好坏的指标很明确主要有：拟合优度R² ，均方误差MSEMSEMSE，均方根误差RMSE，以及平均绝对误差MAE。

虽然机器学习的基本概念已经存在了一段时间，但这一领域最近才迅猛发展，这要归功于先进的处理器和丰富的可用数据，这两者都是实现精确预测的关键。因为介绍机器学习历史的内容很多，所以本文不再赘述。我们在这里为您提供了一种实用的方法来理解必要的概念，帮助您入门。