机器学习基本概念及分类

术语：训练集 、测试集、特征值
评估：准确度、速度、强壮性、可规模性、可解释性

监督学习

• 分类（离散型变量)
  决策树 Decision Tree 银行信用自动评估系统，隐形眼睛类型
  临近取样 Nearest Neighbor 人脸识别，手写数字识别
  支持向量机 Support Vector Machine 图片中的红眼检测、结肠癌早起分类、手写识别问题
  神经网络算法 Neural Network 手写数字识别、图片分类
  朴素贝叶斯 Bayes 从个人广告中获取区域倾向
  (可选)AdaBoot元算法 难数据集上应用AdaBootst

• 回归 ( 连续型变量)

  • 线性回归 Linear Regression
    预测乐高玩具套装的价格
  • 非线性回归 Non-Linear Regression
    逻辑回归 Logisitic回归 疝气病症预测病马的死亡

非监督学习

• 聚类 （无目的值、分成离散的组）
  K-Mean Clustering 人脸分类
  Apriori算法 发现国会投票中的模式
  FP-Growth 在Twitter源中发现一些共
• 密度估计（数据与每个分组的相似程度）
  Hierarchical Clustering 人脸噪音排除

半监督学习