前言：
以下是在自己理解的基础上做的总结，介绍了机器学习的定义以及评估算法的几个概念

• 定义

• 机器学习是一门从数据中研究算法的科学学科。是根据已有的数据，进行算法选择，并基于算法和数据构建模型，最终对未来进行预测。
  1.数据中研究算法
  可以从人的学习来理解机器学习，比如，人通过西瓜的颜色，响声，根蒂来挑选西瓜，也就是说人通过经验来对新的情况作出预测。而计算机中，“经验”是以“数据”的形式的存在，从数据中产生模型算法也叫学习算法，对新的情况进行预测。如下图：
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2.机器学习分类
把历史数据分为“训练集”和“测试集”用于训练算法

• 根据预测值进行分类
  预测值是离散值，如“好瓜” “坏瓜”。此类学习任务是“分类”
  预测值是连续值，是“回归”
  若没有预测值或者，训练样本不存在标记信息，对西瓜做“聚类”
• 根据训练集是否有标记信息
  分位“监督学习”和“无监督学习”
• 泛化能力
  适用于新样本的能力

3.关于模型
也就是机器学习算法，从数据中获得一个假设的函数g，使其非常接近目标函数f的效果。
算法(T)：根据业务需要和数据特征选择的相关算法， 也就是一个数学公式
模型(E)：基于数据和算法构建出来的模型

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4.机器学习的过程

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5.如何评估你得到的算法的好坏？

• 鲁棒性：也就是健壮性、稳健性、强健性,是系统的健壮性；当存在异常数据的 时候，算法也会拟合数据

• 过拟合：算法太符合样本数据的特征，对于实际生产中的数据特征无法拟合
  由于数据中会存在一些比较特殊的，假如你的算法非常符合样本数据，就会对预测的数据产生不准确的预测。
  例如，knn算法中当k=1时，就是严重的过拟合，算法部分会在后面介绍。
  还如：线性回归中用多项式拟合，级数较大时也会出现过拟合，解决的办法是正则化表达

• 欠拟合：算法不太符合样本的数据特征

• 流程

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• 数据收集
  很关键，传统行业转向机器学习的第一步
• 数据清理
  大部分的机器学习模型所处理的都是特征，特征通常是输入变量所对应的可用于模型的 数值表示
  数据过滤
  处理数据缺失
  处理可能的异常、错误或者异常值
  合并多个数据源数据
  数据汇总
• 模型测试
  模型选择：对特定任务最优建模方法的选择
  模型的测试一般以下几个方面来进行比较，分别是准确率/召回率/精准率/F值
  1 准确率(Accuracy)=提取出的正确样本数/总样本数
  2 召回率(Recall)=正确的正例样本数/样本中的正例样本数——覆盖率
  3 精准率(Precision)=正确的正例样本数/预测为正例的样本数
  4 F值=PrecisionRecall2 / (Precision+Recall) (即F值为正确率和召回率的调和平均值)
  5 ROC曲线
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  6 AUC
  表示ROC的面积
  AUC的值越大表达模型越好