机器学习

机器学习是什么，是用来干什么的？机器学习就是样本中有大量的x（特征量）和y（目标变量）然后求这个function。机器学习是让机器寻找函数Y=f(X)的过程，使得当我们给定一个X时，会返回我们想要得到的Y值。

通常在模型训练完之后，我们想要查看模型训练的效果以验证模型的好坏，并根据评估结果来继续调整模型的参数、特征或者算法，以达到满意的结果。在回归算法中评价模型好坏的指标很明确主要有：拟合优度R² ，均方误差MSEMSEMSE，均方根误差RMSE，以及平均绝对误差MAE。

虽然机器学习的基本概念已经存在了一段时间，但这一领域最近才迅猛发展，这要归功于先进的处理器和丰富的可用数据，这两者都是实现精确预测的关键。因为介绍机器学习历史的内容很多，所以本文不再赘述。我们在这里为您提供了一种实用的方法来理解必要的概念，帮助您入门。

今天这篇文章和大家聊聊朴素贝叶斯模型，这是机器学习领域非常经典的模型之一，而且非常简单，适合初学者入门。朴素贝叶斯模型，顾名思义和贝叶斯定理肯定高度相关。

随着机器学习领域和技术本身的发展，项目中涉及的阶段和工作流程也在不断发展。支持GPU的移动设备的出现为传统机器学习项目的工作流程引入了一个新阶段。新阶段的出现又造就了新的角色和职位。

随着机器学习问题不断深入人心，人们也将现实中遇到不同的问题分为不同的学习方式，其中，最基础的应属监督学习，无监督学习和强化学习了。

Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。

现在机器学习应用非常流行，了解机器学习项目的流程，能帮助我们更好的使用机器学习工具来处理实际问题。

R-B Tree，全称是Red-Black Tree，又称为“红黑树”，它一种特殊的二叉查找树。红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色，可以是红(Red)或黑(Black)。

机器学习分为：监督学习，无监督学习，半监督学习（也可以用hinton所说的强化学习）等。本文主要理解一下监督学习和无监督学习。