（机器学习）实战一基础

kaggle案例 （介绍）

机器学习算法、工具与流程概述

• 机器学习应用领域

  • 经济

  • 能源

  • NLP

  • 互联网用户行为

  • 销量预测

  • 深度学习应用

  • 推荐系统相关

  • 其他预测

• 机器学习常用算法

  目前没有提到强化学习，主要应用机器人领域

  	Unsupervised（无监督学习-一般用于辅助）	Supervised（监督学习 常用）
  Continuous（连续）	Clustering & Dimensionality Reduction	Regression
  	SVD	Linear
  	PCA	Polynomial
  	K-means	Decision Trees 决策树
  		Random Forests
  Categorical（分类）	Association Analysis	Classification
  	Apriori	KNN（少用）
  	FP-Growth	Trees
  	Hidden Markov Model	Logistic Regression
  		Naive-Bayes（朴素贝叶斯 简单粗暴）
  		SVM

• 常用工具

  scikit-learn常用

  gensim自然语言处理

  Natural Language Toolkit英文自然语言处理

  pandas数据预处理 数据清洗 产出特征

  深度学习

  Caffe图像用的比较多

  Keras接口非常简单，会用到

• 建模与问题解决流程

  1. 数据处理 （清洗，调权）

  2. 特征工程

  3. 模型选择

  4. 寻找最佳超参数：交叉验证

  5. 模型分析与模型融合