一、机器学习的定义

从广义层面来讲，机器学习是一种赋予机器学习能力，使其能够完成直接编程难以实现的功能的方法。从实践角度来看，机器学习是一种借助数据训练模型，再利用该模型进行预测的方法。

在机器学习中，“训练”与“预测”是两个核心过程，“模型”是这两个过程的中间产物。“训练”过程生成“模型”，“模型”则用于指导“预测”。具体而言，机器学习是计算机利用已有数据（经验），总结出某种模型（规律），并借助此模型预测未来（如是否会出现某种情况）的一种方法。

下面，我们将机器学习的过程与人类对历史经验进行归纳的过程进行对比分析。

二、机器学习的范畴

实际上，机器学习与模式识别、统计学习、数据挖掘、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域存在紧密联系。

从范畴上来说，机器学习与模式识别、统计学习、数据挖掘具有相似性。同时，机器学习与其他领域处理技术的融合，催生了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。因此，在一般情况下，提及数据挖掘时，可等同于提及机器学习。此外，我们日常所说的机器学习应用具有通用性，不仅适用于结构化数据，还广泛应用于图像、音频等领域。

三、Python机器学习的六大核心库

Python用于AI和ML的六大库和框架

Python编程语言的一大优势在于拥有丰富的机器学习开发库。以下是六大Python库，它们凭借良好的可读性和强大的算法，使人工智能实现无缝衔接。

1. NumPy
   若没有NumPy，数据科学领域将不完整。它是一个支持科学计算的Python软件包，是一个功能强大的多维数组对象库。这些库协同工作，有效降低了程序的计算复杂度。

2. SciPy
   SciPy是Python人工智能项目的另一个热门库，也是Python程序员在数学和工程领域进行科学和重度计算的首选。它提供了数值优化和集成的例程，对初学者十分友好。

3. Scikit-Learn
   该库基于NumPy和SciPy构建，主要用于监督学习和无监督学习。它是数据挖掘和数据分析的完美工具。

4. Pandas
   Pandas是一个开源的Python软件包，使程序员能够对数据进行操作和分析。它具备高效的数据探索和可视化功能，并提供高级数据结构和多种工具，可用于处理多个数据集。

5. Keras
   Keras是一个运行在TensorFlow之上的API。其重点在于让开发者快速实验人工智能。该库的用户体验远优于TensorFlow，因为它采用Python开发，因此比其他工具更易于理解。

6. Matplotlib
   在所有库中，Matplotlib功能最为强大。它提供了数据可视化和探索的功能，支持图表、直方图和散点图等多种形式，可用于定制Python AI项目。Matplotlib有助于在更短的时间内快速操作数据进行可视化展示。

以上是Python和机器学习的六大核心库。除此之外，还有TensorFlow、NLTK、PyBrain、Caffe等库，这些库有助于提升AI应用的性能。

四、Python机器学习重点

（1）线性代数与微积分

线性代数

线性代数中的概念是理解机器学习理论的基础知识，尤其是对于从事深度学习算法研究的人员而言。在初步接触机器学习时，无需掌握线性代数。

然而，当达到一定水平后，若希望更好地理解不同机器学习算法的运作原理，线性代数将发挥重要作用，有助于在开发机器学习系统时做出更明智的决策。

微积分

微分的计算及其几何、物理含义是机器学习中大多数算法求解过程的核心。例如，算法中运用到的梯度下降法、牛顿法等。

若能充分理解其几何意义，就能明白“梯度下降是用平面逼近局部，牛顿法是用曲面逼近局部”，从而更好地理解和运用这些方法。

（2）典型算法

绝大多数问题均可通过典型的机器学习算法解决。以下列举一些常用方法：

• 分类问题：逻辑回归（工业界最常用）、支持向量机、随机森林、朴素贝叶斯（NLP中常用）、深度神经网络（视频、图片、语音等多媒体数据中使用）。
• 回归问题：线性回归、普通最小二乘回归（Ordinary Least Squares Regression）、逐步回归（Stepwise Regression）、多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）。
• 聚类问题：K均值（K-means）、基于密度聚类、LDA等。
• 降维问题：主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等。
• 推荐系统：协同过滤算法。
• 模型融合和提升算法：bagging、adaboost、GBDT、GBRT。
• 其他重要算法：EM算法等。

（3）机器学习的通用工作流程

• 定义问题，收集数据集
• 选择衡量成功的指标
• 确定评估方法
• 准备数据
• 开发比基准更好的模型
• 扩大模型规模：开发过拟合的模型
• 模型正则化与调节超参数