1. 引言
机器学习是一种人工智能领域的技术，它旨在让计算机通过学习数据和模式，而不是明确地进行编程来完成任务。
机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习 四种。
2. 监督学习
2.1 什么是监督学习
定义：根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。
在监督学习中训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。
简单理解 ：可以把监督学习理解为我们教机器如何做事情。
2.2 监督学习的类别
监督学习任务主要包括分类和回归两种类型，在监督学习中，数据集中的样本被称为"训练样本"，并且每个样本都有一个输入特征和相应的标签（分类任务）或目标值（回归任务）。
分类（Classification）： 在分类任务中，目标是将输入数据分到预定义的类别中。每个类别都有一个唯一的标签。算法在训练阶段通过学习数据的特征和标签之间的关系来构建一个模型。然后，在测试阶段，模型用于预测未见过的数据的类别标签。例如，将电子邮件标记为"垃圾邮件"或"非垃圾邮件"，将图像识别为"猫"或"狗"。
回归（Regression）： 在回归任务中，目标是预测连续数值的输出。与分类不同，输出标签在回归任务中是连续的。算法在训练阶段通过学习输入特征和相应的连续输出之间的关系来构建模型。在测试阶段，模型用于预测未见过的数据的输出值。例如，预测房屋的售价、预测销售量等。
2.3 常见的监督学习算法
监督学习算法种类众多，有着极其广泛的应用，下面是一些常见的监督学习算法：
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：SVM是一种用于二分类和多分类任务的强大算法。它通过找到一个最优的超平面来将不同类别的数据分隔开。SVM在高维空间中表现良好，并且可以应用于线性和非线性分类问题。
决策树（Decision Trees）：决策树是一种基于树结构的分类和回归算法。它通过在特征上进行递归的二分决策来进行分类或预测。决策树易于理解和解释，并且对于数据的处理具有良好的适应性。
逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型。尽管名字中带有"回归"，但它主要用于分类任务。逻辑回归输出预测的概率，并使用逻辑函数将连续输出映射到[0, 1]的范围内。
K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）：KNN是一种基于实例的学习方法。它根据距离度量来对新样本进行分类或回归预测。KNN使用最接近的K个训练样本的标签来决定新样本的类别。
3. 无监督学习
3.1 什么是无监督学习
定义：我们不知道数据集中数据、特征之间的关系，而是要根据聚类或一定的模型得到数据之间的关系。
在无监督学习中数据只有特征(feature)无标签(label)，是一种机器学习的训练方式，它本质上是一个统计手段，在没有标签的数据里可以发现潜在的一些结构的一种训练方式。
简单理解 ：比起监督学习，无监督学习更像是自学，让机器学会自己做事情。
3.2 无监督学习的类别
无监督学习的特点是在训练数据中没有标签或目标值。无监督学习的目标是从数据中发现隐藏的结构和模式，而不是预测特定的标签或目标。无监督学习的主要类别包括以下几种：
聚类（Clustering）：聚类是将数据样本分成相似的组别或簇的过程。它通过计算样本之间的相似性度量来将相似的样本聚集在一起。聚类是无监督学习中最常见的任务之一，常用于数据分析、市场细分、图像分割等。
降维（Dimensionality Reduction）：降维是将高维数据转换为低维表示的过程，同时尽可能地保留数据的特征。降维技术可以减少数据的复杂性、去除冗余信息，并可用于可视化数据、特征提取等。常见的降维方法有主成分分析（PCA）和t-SNE等。
关联规则挖掘（Association Rule Mining）：关联规则挖掘用于发现数据集中项之间的关联和频繁项集。这些规则描述了数据集中不同项之间的关联性，通常在市场篮子分析、购物推荐等方面应用广泛。
异常检测（Anomaly Detection）：异常检测用于识别与大多数样本不同的罕见或异常数据点。它在检测异常事件、欺诈检测、故障检测等领域有着重要的应用。
无监督学习在数据挖掘、模式识别、特征学习等领域中发挥着重要作用。通过发现数据中的结构和模式，无监督学习有助于我们更好地理解数据，从中提取有用的信息，并为其他任务提供有益的预处理步骤。
3.3 常见的无监督学习算法
无监督学习算法在不同的问题和数据集上都有广泛的应用。它们帮助我们从未标记的数据中发现有用的结构和模式，并在数据处理、可视化、聚类、降维等任务中发挥着重要的作用。以下是一些常见的无监督学习算法：
K均值聚类（K-Means Clustering）：K均值聚类是一种常用的聚类算法，它将数据样本分成K个簇，使得每个样本与所属簇中心的距离最小化。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：PCA是一种常用的降维算法，它通过线性变换将高维数据投影到低维空间，以保留最重要的特征。
关联规则挖掘（Association Rule Mining）：关联规则挖掘是一种发现数据集中项之间关联性的方法，它常用于市场篮子分析、购物推荐等领域。
异常检测（Anomaly Detection）：异常检测算法用于识别与大多数样本不同的罕见或异常数据点。常见的方法包括基于统计的方法、基于聚类的方法和基于生成模型的方法等。