《机器学习十讲》第一讲
一、大数据：数据采集、数据清洗、数据分析和数据应用的整个流程中的理论、技术和方法。
机器学习：大数据分析的核心内容。找到将X和Y关联的模型F。
深度学习：机器学习的一部分，核心是自动找到对特定任务有效的特征，即自动完成Data到X的转换。
二、机器学习的方法
1、有监督学习
数据集中的样本带有标签（Y），有明确目标（找到最佳映射F）；回归和分类。
一般流程：
2、无监督学习
数据集中的样本没有标签，没有明确目标；聚类、降维、排序、密度估计、关联规则挖掘。
3、强化学习
智慧决策的过程，通过过程模拟和观察来不断学习，提高决策能力。
智能体agent；环境environment；状态state；行动action；奖励reward。
三、模型选择
1、交叉验证：重复使用数据
2、K折交叉验证
四、数据的数学结构
1、度量结构
举例：根据词频计算文章相似度
K近邻算法
k-d树
2、网络结构
PageRank算法
3、Scikit-learn
基本建模流程
常用函数
案例1：使用KNN对新闻主题进行自动分类
1、数据读取：pandas
2、数据分词：jieba
3、将新闻表示为向量
4、构建KNN分类器
5、测试集预测
6、效果评估：混淆矩阵
案例2：使用PageRank对全球机场进行排序
1、网络读取：networkx
2、找出最大连通子图，可视化
3、使用PageRank算法对机场排序
4、将节点大小与PageRank值关联并可视化
