机器学习

2020年将见证人工智能（AI）的巨大进步，而机器学习已经被证明是这项技术最成功和最广泛的应用，它影响着广泛的行业，并每天影响着数十亿的用户。

这篇文章比较早，但是内容很好，从实践中来到实践中去。确实是作者的经验之谈。

在学习机器学习中，看过挺多案例，看到很多人在处理数据的时候，经常把连续性特征离散化。为此挺好奇，为什么要这么做，什么情况下才要做呢。

这篇文章介绍了为生产系统构建机器学习过程的很多方面的内容，都是从实践中总结出来的。

这些机器学习的专业术语能够简要地介绍最重要的机器学习概念—包括商业界和科技界都感兴趣的话题。在你遇到一位AI指导者之前，这是一份不详尽，但清楚易懂又方便在工作、面试前快速浏览的内容

学习的种类：监督学习；无监督学习 ；强化学习。典型任务：

人工智能，更具体地说，是机器学习将科幻小说变成了现实 —— 没有其他的方式来表达它。每次我浏览技术评论或 TechCrunch 时，我都被我们现在可以“随意”做的事情所震撼。

AI技术发展的三大支柱：“算法＋大数据＋计算能力”，算法是人工智能发展的核心关键之一，很多技术环节和系统功能的实现都依赖于算法的精准度，算法的优劣直接影响了人工智能的发展方向。那么我们当下感受到的人工智能生活服务，运用了哪些AI算法呢？

决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。

根据受欢迎程度，线性回归和逻辑回归经常是我们做预测模型时，且第一个学习的算法。但是如果认为回归就两个算法，就大错特错了。事实上我们有许多类型的回归方法可以去建模。每一个算法都有其重要性和特殊性。