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前言
在上篇笔记中所提到的关于车牌号码识别已经在奋斗了笔记发表后的数个小时成功完成了。今天学习了更加重要的知识，目前我们先把人工智能的迈入基础（机器学习）做一个分享，在下篇笔记进行更新上篇的相关知识点。
一、机器学习介绍与定义
1、机器学习定义
机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。
机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。
机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下：
机器学习的发展历史
从机器学习发展的过程上来说，其发展的时间轴如下所示：
从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序，标志着机器学习正式进入发展期。
60年代中到70年代末的发展几乎停滞。
80年代使用神经网络反向传播（BP）算法训练的多参数线性规划（MLP）理念的提出将机器学习带入复兴时期。
90年代提出的“决策树”（ID3算法），再到后来的支持向量机（SVM）算法，将机器学习从知识驱动转变为数据驱动的思路。
21世纪初Hinton提出深度学习（Deep Learning），使得机器学习研究又从低迷进入蓬勃发展期。
从2012年开始，随着算力提升和海量训练样本的支持，深度学习（Deep Learning）成为机器学习研究热点，并带动了产业界的广泛应用。
机器学习分类
机器学习经过几十年的发展，衍生出了很多种分类方法，这里按学习模式的不同，可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习
监督学习（Supervised Learning）是从有标签的训练数据中学习模型，然后对某个给定的新数据利用模型预测它的标签。如果分类标签精确度越高，则学习模型准确度越高，预测结果越精确。
监督学习主要用于回归和分类。
常见的监督学习的回归算法有线性回归、回归树、K邻近、Adaboost、神经网络等。
常见的监督学习的分类算法有朴素贝叶斯、决策树、SVM、逻辑回归、K邻近、Adaboost、神经网络等。
半监督学习
半监督学习（Semi-Supervised Learning）是利用少量标注数据和大量无标注数据进行学习的模式。
半监督学习侧重于在有监督的分类算法中加入无标记样本来实现半监督分类。
常见的半监督学习算法有Pseudo-Label、Π-Model、Temporal Ensembling、Mean Teacher、VAT、UDA、MixMatch、ReMixMatch、FixMatch等。
无监督学习
无监督学习（Unsupervised Learning）是从未标注数据中寻找隐含结构的过程。
无监督学习主要用于关联分析、聚类和降维。
常见的无监督学习算法有稀疏自编码（Sparse Auto-Encoder）、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、K-Means算法（K均值算法）、DBSCAN算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）、最大期望算法（Expectation-Maximization algorithm, EM）等。
强化学习
强化学习（Reinforcement Learning）类似于监督学习，但未使用样本数据进行训练，是是通过不断试错进行学习的模式。
在强化学习中，有两个可以进行交互的对象：智能体（Agnet）和环境（Environment），还有四个核心要素：策略（Policy）、回报函数（收益信号，Reward Function）、价值函数（Value Function）和环境模型（Environment Model），其中环境模型是可选的。
强化学习常用于机器人避障、棋牌类游戏、广告和推荐等应用场景中。
为了便于读者理解，用灰色圆点代表没有标签的数据，其他颜色的圆点代表不同的类别有标签数据。监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示：
机器学习需要具备的基础的知识，如何学习机器学习
机器学习涉及到线性代数、微积分、概率和统计。
学习机器学习需要掌握一定的数学和编程基础。以下是一些建议，帮助您开始学习机器学习：
学习数学基础：了解线性代数、概率论和统计学等数学概念。这些概念在机器学习中非常重要，可以帮助您理解算法和模型背后的原理。
学习编程语言：掌握至少一种常用的编程语言，如Python或R。这些语言在机器学习中广泛使用，具有丰富的机器学习库和工具。
学习机器学习算法：了解常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。学习它们的原理、应用和优缺点。
学习机器学习工具和框架：熟悉常用的机器学习工具和框架，如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。掌握它们的使用方法和基本操作。
实践项目：通过实践项目来应用所学的知识。选择一些小型的机器学习项目，从数据收集和预处理到模型训练和评估，逐步提升自己的实践能力。
学习资源：利用在线教程、课程、书籍和开放资源来学习机器学习。有很多免费和付费的学习资源可供选择，如Coursera、Kaggle、GitHub上的机器学习项目等。
参与机器学习社区：加入机器学习社区，与其他学习者和专业人士交流经验和学习资源。参与讨论、阅读博客、参加线下活动等，扩展自己的学习网络。
持续学习和实践：机器学习是一个不断发展的领域，保持学习的态度并持续实践非常重要。跟随最新的研究成果、参与竞赛和项目，不断提升自己的技能。
记住，机器学习是一个广阔的领域，需要不断的学习和实践才能掌握。持续投入时间和精力，逐步积累经验和知识，便会逐渐掌握机器学习的技能。
机器学习的应用场合
机器学习涉及到线性代数、微积分、概率和统计。
学习机器学习需要掌握一定的数学和编程基础。以下是一些建议，帮助您开始学习机器学习：
学习数学基础：了解线性代数、概率论和统计学等数学概念。这些概念在机器学习中非常重要，可以帮助您理解算法和模型背后的原理。
学习编程语言：掌握至少一种常用的编程语言，如Python或R。这些语言在机器学习中广泛使用，具有丰富的机器学习库和工具。
学习机器学习算法：了解常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。学习它们的原理、应用和优缺点。
学习机器学习工具和框架：熟悉常用的机器学习工具和框架，如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。掌握它们的使用方法和基本操作。
实践项目：通过实践项目来应用所学的知识。选择一些小型的机器学习项目，从数据收集和预处理到模型训练和评估，逐步提升自己的实践能力。
学习资源：利用在线教程、课程、书籍和开放资源来学习机器学习。有很多免费和付费的学习资源可供选择，如Coursera、Kaggle、GitHub上的机器学习项目等。
参与机器学习社区：加入机器学习社区，与其他学习者和专业人士交流经验和学习资源。参与讨论、阅读博客、参加线下活动等，扩展自己的学习网络。
持续学习和实践：机器学习是一个不断发展的领域，保持学习的态度并持续实践非常重要。跟随最新的研究成果、参与竞赛和项目，不断提升自己的技能。
记住，机器学习是一个广阔的领域，需要不断的学习和实践才能掌握。持续投入时间和精力，逐步积累经验和知识，便会逐渐掌握机器学习的技能。
机器学习的应用场合
机器学习的应用场景非常广泛，几乎涵盖了各个行业和领域。以下是一些常见的机器学习应用场景的示例：
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自然语言处理（NLP）
自然语言处理是人工智能中的重要领域之一，涉及计算机与人类自然语言的交互。NLP技术可以实现语音识别、文本分析、情感分析等任务，为智能客服、聊天机器人、语音助手等提供支持。
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医疗诊断与影像分析
机器学习在医疗领域有着广泛的应用，包括医疗图像分析、疾病预测、药物发现等。深度学习模型在医疗影像诊断中的表现引人注目。
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金融风险管理
机器学习在金融领域的应用越来越重要，尤其是在风险管理方面。模型可以分析大量的金融数据，预测市场波动性、信用风险等。
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预测与推荐系统
机器学习在预测和推荐系统中也有广泛的应用，如销售预测、个性化推荐等。协同过滤和基于内容的推荐是常用的技术。
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制造业和物联网
物联网（IoT）在制造业中的应用越来越广泛，机器学习可用于处理和分析传感器数据，实现设备预测性维护和质量控制。
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能源管理与环境保护
机器学习可以帮助优化能源管理，减少能源浪费，提高能源利用效率。通过分析大量的能源数据，识别优化的机会。
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决策支持与智能分析
机器学习在决策支持系统中的应用也十分重要，可以帮助分析大量数据，辅助决策制定。基于数据的决策可以更加准确和有据可依。
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图像识别与计算机视觉
图像识别和计算机视觉是另一个重要的机器学习应用领域，它使计算机能够理解和解释图像。深度学习模型如卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测等任务中取得了突破性进展。
机器学习项目开发步骤
有5个基本步骤用于执行机器学习任务：
- 收集数据：无论是来自excel，access，文本文件等的原始数据，这一步（收集过去的数据）构成了未来学习的基础。相关数据的种类，密度和数量越多，机器的学习前景就越好。
- 准备数据：任何分析过程都会依赖于使用的数据质量如何。人们需要花时间确定数据质量，然后采取措施解决诸如缺失的数据和异常值的处理等问题。探索性分析可能是一种详细研究数据细微差别的方法，从而使数据的质量迅速提高。
- 练模型：此步骤涉及以模型的形式选择适当的算法和数据表示。清理后的数据分为两部分 - 训练和测试（比例视前提确定）; 第一部分（训练数据）用于开发模型。第二部分（测试数据）用作参考依据。
- 评估模型：为了测试准确性，使用数据的第二部分（保持/测试数据）。此步骤根据结果确定算法选择的精度。检查模型准确性的更好测试是查看其在模型构建期间根本未使用的数据的性能。
- 提高性能：此步骤可能涉及选择完全不同的模型或引入更多变量来提高效率。这就是为什么需要花费大量时间进行数据收集和准备的原因。