什么是机器学习？
机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数，而不是程序员直接编写函数的技术)
说起函数就涉及到自变量和因变量，在机器学习中，把自变量叫做特征（feature）多个自变量分别可以定义为X1，X2..Xn，因变量叫做标签（label），可定义为y，而一批特征和标签的集合，就是机器学习的数据集。
机器学习的学习过程就是在已知的数据集的基础上，通过反复的计算，选择最准确的函数去描述数据集中自变量X1，X2....Xn 和因变量Y之间的因果关系。这个过程就称之为机器学习的训练也叫拟合。
这里还需要明确几个概念，训练集、验证集、测试集
训练集，最开始用来训练的数据集被称为训练集。
验证集，验证模型是否能够被推广、泛化，评估模型是否过拟合
测试集，用来评估模最终模型的泛化能力，相当于举一反三的能力
机器学习分类
主要分类是根据机器学习在训练过程中是否有标签。
- 监督学习：训练的数据集全部都有标签，根据标签的特点 监督学习可以分为两类问题：回归和分类，回归问题的标签是连续的数值，比如预测房价、股市等，分类问题的标签是离散的数值，比如人脸识别、判断是否正确等，判断两款运营策略哪种更有效。
分类算法：逻辑回归、决策树分类、SVM分类、贝叶斯分类、随机森林、XGBoost、KNN...
回归算法：线性回归、 决策树回归、SVN回归、贝叶斯回归...
- 无监督学习：训练数据集没有标签，多应用在聚类、降维等有限的场景中，比如说为用户做分组画像，另外通常也会作为数据预处理的一个子步骤中。
降维算法、聚类算法...
- 半监督学习：有的数据有标签、有的数据没有标签。往往是因为获取数据标签的难度很高，半监督学习与监督学习是很相似的，主要在与多了伪标签生成环节，也就是给无标签的数据人工 贴标签。
半监督分类、半监督回归、半监督聚类、半监督降维
- 强化学习：针对于一些既不能用监督学习也不能用半监督和无监督学习来解决，这时候强化学习就上场了，它针对是智能体（可以理解成一种机器学习模型）如何基于环境而做出行动反应，以获得最大化的累积奖励。其与监督学习的差异在于监督学习是从数据中进行学习，而强化学习是从环境给他的奖惩中学习。
Q-learning,SARSA,深度强化网络、蒙特卡洛学习...
如何理解深度学习？
常说的深度学习是一种使用深层神经网络的模型，可以应用于上述四类机器学习中，深度学习擅长处理非结构化输入，在视觉处理和自然语言处理方面都很厉害。
深度学习，能对非结构的数据集进行自动的复杂特征提取，完全不需要人工干预。
机器学习落地思路
做机器学习项目，首先要先明确要解决的问题，其次，再针对问题选择一个算法，然后用对数据进行训练，找到一族函数中最合适的那一个形成最后的模型。
