机器学习是一种数据分析技术，让计算机学习人类和动物与生俱来的能力：从经验中学习。 机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预定方程作为模型。 随着可用于学习的样本数量的增加，算法也会相应地提高性能。
了解机器学习，从这三个问题开始：
为什么机器学习很重要？
随着大数据的兴起，机器学习已经成为解决很多领域问题的关键技术，例如：
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计算金融，用于信用评分和算法交易
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图像处理和计算机视觉，用于人脸识别，运动检测和物体检测
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计算生物学，用于肿瘤检测，药物发现和DNA测序
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能源生产，用于价格和负荷预测
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汽车，航空和制造，用于预测性维护
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自然语言处理，用于语音识别应用
更多数据，更多问题，更好的解决方案。机器学习算法在数据中发现自然模式，从而产生洞察力，并帮助您做出更好的决策和预测。 在医学诊断，股票交易，能量负荷预测等领域，每天都会使用机器学习算法做出重要决定。 例如，媒体网站依靠机器学习来筛选数百万个选项，为您提供歌曲或电影推荐。 零售商利用它来了解客户的采购行为。
什么情况下使用机器学习？
当您有一个复杂的任务或涉及大量数据和大量变量的问题，但没有现有的公式或方程式时，需要考虑使用机器学习。 例如处理以下情况，机器学习是一个很好的选择：
面部识别和语音识别 ——
手写规则和方程式太复杂
交易记录的欺诈检测 ——
任务的规则不断变化
自动化交易和需求预测 ——
数据的性质不断变化，程序需要适应
如何实现机器学习？
机器学习包括两种学习方式：
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监督式学习，通过训练已知输入和输出数据的模型，来预测未来的输出
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无监督学习，在输入数据中发现隐藏的模式或内在结构
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聚类 Clustering
查找数据中的自然分组和模式。在未标记的数据上使用聚类来查找自然分组和模式。聚类应用包括模式挖掘、医学成像和对象识别。
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分类 Classification
构建模型将数据划分到不同的类别。这有助于更准确地分析和可视化您的数据。可以为信用评分、肿瘤检测、人脸识别等应用使用分类。
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回归 Regression
构建模型来预测连续数据。有了此信息，您可以对未来的数据点进行预测。
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