机器学习——入门

机器学习算法分类：

监督学习：

目标值是类别 -> 分类问题
k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归

目标值是连续型的数据 -> 回归问题
线性回归、岭回归

无监督学习：

没有目标值 -> 无监督学习
聚类k-means

机器学习开发流程

1）获取数据
2）数据处理（处理掉嘈杂、缺失、不符合要求的一些数据）
3）特征工程（将数据处理成更为能够直接使用的数据）
4）机器学习算法训练，得到模型
5）模型评估
6）应用