目錄機器學習建模步驟 你知道嗎 使用線性模型進行機器學習的流程是什么? 常用機器學習方法有哪些？ 什么是機器學習流程的模塊 機器學習的過程可以分為
機器學習是一個流程性很強的工作,其流程包括數據采集、數據預處理、數據清洗、特征工程、模型融合、模型調優、模型持久化等。
機器學習的概念：
機器學習是人工智能的一個子集。這項技術的主要任務是指導計算機從數據中學習，然后利用經驗來改善自身的性能，不需要進行明確的編程。在機器學習中，算法會不斷進行訓練，從大型數據集中發譽悄現模式和相關性，然后根據數據分析結果做出最佳決策和預測。
機器學習應用具有自我演進能力，它們獲得的數據越多，準確性會越高。機器學習技術的應用無處不在，比如我們的家居生活、購物車、娛樂媒體以及醫療保健等。
機器學習算法能夠識別模式和相關性，這意味著它們可以快速準確地分析自身的投資回報率。對于投資機器學習技術的企業來說，他們可碼頃以利用這個特性，快速評估采用機器學習技術對運營的影響。
機器學習它是一門多領域交叉學科，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知慶模渣識結構使之不斷改善自身的性能。
機器學習是一門多學科交叉專業，涵蓋概率論知識，統計學知識，近似理論知識和復雜算法知識，使用計算機作為并致力于真實實時的模擬人類學習方式，并將現有內容進行知識結構劃分來有效提高學習效率。
數據挖掘。數據挖掘是人工智能的一個分支，也是機器學習流程的滾盯掘模塊，因此是數據挖則神掘。機器是由各種金大核屬，非金屬部件組裝成的裝置，消耗能源，可以運轉、做功。
機器學習流程的模塊純伍升包括以下幾個部分:
數據預處理: 包括數據收集、數據清洗、特征提取和數據規范化等。
模型選擇: 包括選擇機器學習算法、調整超參數等。
訓練模型: 包括對訓練數據進行訓練、模型調優等。
模型評做老估: 包橘碰括對模型進行評估、確定模型的性能指標等。
模型應用: 包括將模型應用到實際問題中、監控模型的性能等。
1、實際問題抽象成數學問題：這里的抽象成枝敗數學問題，指的我們明確我們可以獲得什么樣的數據，目標是一個分類還是回歸或者是聚類的問題，如果都不是的話，如果劃歸為其中的某類問題。
2、獲取數據：獲取數據包括獲取原始數據以及從原始數據中經過特征工程從原始數據中提取訓練、測試數據。機器學習比賽中原始數據都是直接提供的，但是實際問題需要自己獲得原始數據?！?數據決定機器學習結果的上限，而算法只是盡可能的逼近這個上限”，可見數據在機器學習中的作用。總的來說數據要有具有“代表性”，對于分類問題，數據偏斜不能過于嚴重，不同類別的數據數量不要有數個數量級的差距。 對評估數據的量級，樣本數量、特征數量，估算訓練模型對內存的消耗。如果數據量太大可以考慮減少訓練樣本、降維或者使用分布式機器學習。
3、特征工程：特征工程包括從原始數據中特征構建、特征提取、特征選擇、特征工程做的好能發揮原始數據的最大效力，往往能夠使得算法的效果和性能得到顯著的提升，有時能使簡單的模型的效果比復雜的模型效果好。數據挖掘的大部分時間就花在特征工程上面，是機器學習非常基礎而又必備的步驟。數據預處理、數據清洗、篩選顯著特征、摒棄非顯著特征等。訓練模型、診斷、調優模型診斷中至關重要的是判斷過擬合、欠擬合，常見的方法是繪制學習曲線，交叉驗證。通過增加訓練的數據量、降低模型復雜度來降低過擬合的風險，提高特征的數量和質量、增加模型復雜來防止欠擬合。診斷后的模型需要進行進一步調優，調優后的新模型需要重新診斷，這是一個反復迭代不斷逼近的過程，需要不斷的嘗試，進而達到最優的狀態。
4、模型驗證、誤差分析：通過測試數據，驗證模型的有效性，觀察誤差樣本，分析誤差產生的原因，往往能使得我們找到提升算法性能的突破點。誤差分析主要是分析出誤差來源與數據、特征、算法。
5、模型融合：提升算法的準確度主要方法是模型的前端（特征工程、清洗、預處理、采樣）和后端的模型融合。在機器學習比賽中模型融合非常常見，基本都能使得效果有一定的提升。羨橡
6、兄搭旁上線運行：這一部分內容主要跟工程實現的相關性比較大。工程上是結果導向，模型在線上運行的效果直接決定模型的成敗。 不單純包括其準確程度、誤差等情況，還包括其運行的速度(時間復雜度)、資源消耗程度（空間復雜度）、穩定性是否可接受。
機器學習中常用的方法有：(1) 歸納學習符號歸納學習：典型的符號歸納學習有示例學習、決策樹學習。函數歸納學習(發現學習)：典型的函數歸納學習有神經網絡學習、示例學習、發現學習、統計學習。(2) 演繹學習(3) 類比學習：典型的類比學習有案例(范例)學習。(4) 分析學習：典型的分析學習有解釋學習、宏扒型轎操作學習。擴展資料：機器學習常見算法：1、決策樹算法決策樹及其變種是一類將輸入空間分成不同的區域，每個區域有獨立參數的算法。決策樹算法充分利用了樹形模型，根節點到一個葉子節點是一條分類的路徑規則，每個葉子節點象征一個判斷類別。先將樣本分成不同的子集，再進行分割遞推，直至每個子集得到同類型的樣本，從根節點開始測試，到子樹再到葉子節點，即可得出預測類別。此方法的特點是結構簡單、處理數據效率較高。 2、樸素貝葉斯算法樸素貝葉斯算法是一種分類算法。它不是單一算法，而是一系列算法，它們都有一個共同的原則，即被分類的每個特征都與任何其他特征的值無關。樸素貝葉斯分類器認為這些“特征”中的每一個都獨立地貢獻概率，而不管特征之間的任何相關性。然而，特征并不總是獨立的，這通常被視為樸素貝葉斯算法的缺點。簡而言之，樸素貝葉斯算法允許我們使用概率給出一組特征來預測一個類。與其他常見的分類方法相比，樸素貝葉斯算法需要的訓練很少。在進行預測之前必須完成的唯一工作是找到特征的個體概率分布的參數，這通常可以快速且確定地完成。這意味著即使對于高維數據點或大量數據點，樸素貝葉斯分類器也可以表現良好。 3、支持向量機算法基本思想可概括如下：首先，要利用一種變換將空間高維化，當然這種變換是非線性的，然后，在新的復雜空租散間取最優線性分類表面。由此種方式獲得的分類函數在形式上類似于神經網絡算法。支持向量機是統計學習領域中一個代表性算法，但它與傳統方式的思維方法很不同，輸入空間、提高維度從而將問題簡短化，使問題歸結為線性可分的經典解問題。支持向量機應春肆用于垃圾郵件識別，人臉識別等多種分類問題。參考資料：-機器學習（多領域交叉學科）
