这是一篇没有高等数学基础的初学者的笔记，除非你仅仅是想了解一下机器学习的概念，否则不建议继续下读去。
本文主要记录在学习 ML-For-Beginner 课程中的一些笔记和总结。
ML 简介
机器学习 关注的是使用专门的算法来发现有意义的信息，并从感知的数据中找到隐藏的模式，以佐证理性的决策过程。
ML is concerned with using specialized algorithms to uncover meaningful information and find hidden patterns from perceived data to corroborate the rational decision-making process.
构建机器学习的过程
通常来讲，机器善于在大量的数据中发现其中隐藏的规则。
宏观上来讲，可以分为以下几个步骤：
- 取决于具体的问题：简单的程序 或者 基于规则的引擎 无法解决的问题，通常就是机器学习需要解决的问题
- 收集以及准备数据：数据的好坏直接决定机器学习的结果
- 选择一个训练方法：这一步通常需要专业的知识
- 用数据去训练模型：通过各种各样的算法去识别数据中隐藏的模式
- 评估训练好的模型：用一些模型未知的数据（测试数据），去检测模型的质量
- 调节模型中的参数：不断的调节模型中的参数，以此找出更好的模型
- 预测未知数据：让训练好的模型去预测输入的数据
特征
通常指一个数据集中的每一个属性，详情参考 Introduction to Feature。
- 特征选择：特征选择是从已有的特征中，选择一个子集
- 特征提取：根据已有特征，创建一个新的特征
数据可视化
通过代码，可视化的显示数据与数据之间的关系。这可以帮忙我们更好的发现数据之间隐藏的关系。
分离数据集
把准备的数据集分割成一下几个部分：
- 训练数据：占据数据集中的大部分，用于训练模型
- 测试数据：占据数据集中的小部分，用户测试训练的效果
- 待预测数据：用于让训练好的模型去预测的数据，可以没有，例如预测天气，就不需要这部分数据
构建模型
- 选择训练方法
- 训练模型
- 评估模型
- 模型拟合
- 过拟合/欠拟合
- 参数调优
- 预测
监督式学习 Supervised Learning
Supervised learning (SL) is the machine learning task of learning a function that maps an input to an output based on example input-output pairs. ----- wiki
监督式学习是基于实例的输入-输出对，来构建一个映射函数。
监督式学习适用于 已经做过标记(labeled) 的数据。
通过标记的数据，构建一个映射函数。此映射函数可用来预测对应的特征值。
监督式学习的一些方法：
用一个或者多个变量去表示目标值，常用于预测某个特征的值。 两种常见的线性回归模型
常用于分类，目标特征值需要是已知的有限个数。
ONNX（Open Neural Network Exchange）
ONNX 是一种机器学习通用数据模型结构，主要用于不同框架采用相同格式存储模型数据并交互。源码 Github - ONNX。
这让训练好的模型，可复用于多个不同场景。
数据处理
在训练之前，需要先对数据进行处理。主要提取以下几点：
- 除去用不到的数据。
- 除去部分缺失的数据。
- 对于监督式学习中的分类学习算法，有时候需要用 SMOTE 补充数据，使数据平衡。这样训练出来的模型就不会有偏向性。
无监督学习 Unsupervised Learning
Unsupervised learning is a type of machine learning in which the algorithm is not provided with any pre-assigned labels or scores for the training data. -- wiki
无监督学习一种用于无标签数据(Data without labels)的机器学习的算法。
根据定义可看出，无监督式学习并不需要数据的标签，因此，无监督学习需要自己发现数据之间隐藏的关系。
聚类 Clustering，无监督学习的一个类别。
总结
在了解机器学习的过程，发现没有数学基础，好多机器学习的算法，在我眼中，全都是天书，仅仅能从代码的角度，去寻找成就感。
虽然，这很难，但也不妨碍我站在巨人的肩膀上做事情。
通过，这个阶段的学习，已经清楚，传统的机器学习，就是通过算法，去构建一个数据集和特征值之间的映射。利用构建好的这个映射关系， 去预测或者归类未知的数据。