---
tags: 機器學習,介紹
---
# 機器學習 第一章 介紹
## 一、定義
### 機器學習是人工智慧的一個分支
### 機器學習是實現人工智慧的一個途徑，即以機器學習為手段解決人工智慧中的問題
## 二、種類
### (一)監督式學習
#### 由訓練資料中建立一個模型（函數 / learning model），並依此模型推測新的實例。
### (二)非監督式學習
#### 沒有給定事先標記過的訓練範例，自動對輸入的資料進行分類或分群
### (三)半監督式學習
#### 是指給定的資料集只有部分資料事先標記過。可使用有標記的資料訓練模型，使用沒標記的資料改善類別間的界線。
### (四)強化式學習
#### 無法事先標記，只能在機器作出反應時用處罰及獎勵的方式讓機器知道對或錯。

## 三、特徵(Feature)
### (一)定義
#### 數據反映出規律的訊息
### (二)舉例
#### 1、向可貸款的金額，特徵可能跟申請人有關『年收入』『職業』。
#### 2、寶可夢進化後CP值，特徵可能寶可夢『進化前CP』、『進化前HP』。
## 四、評測
### (一)通常將Data分為訓練集與測試集，兩個集合互斥。
### (二)若發現訓練資料比測試資料好很多，可能是發生『過適overfitting』的狀況。
### (三)解決方法
#### 1、蒐集更多訓練資料
#### 2、正規化，對於複雜模型進行懲罰
#### 3、比較少的參數做比較簡單的模型
#### 4、減少數據維度
#### 5、選擇其他有意義的特徵

## 五、Python從事機器學習
### (一)選擇原因
#### 因為Python有許多功能強大的程式庫，許多函式可以幫助我們更有效解決問題。
### (二)常用程式庫
#### 1、Numpy
##### 支援高階大量的維度陣列與矩陣運算，此外也針對陣列運算提供大量的數學函式函式庫。

#### 2、Matplotlib
##### matplotlib是Python語言及其數值計算庫NumPy的繪圖庫。
#### 3、Scikit-lrarn
##### 機器學習庫，它的特徵是具有各種分類、回歸和聚類算法，包括支持向量機、隨機森林、梯度提升、k-平均聚類和DBSCAN。
#### 4、Pands
##### 數據操縱和分析的軟體庫。特別是它提供操縱數值表格和時間序列的資料結構和運算操作。