关于算法的学习(1)

 Chapter 1 算法的概念

    算法：定义良好的计算过程。是一系列的计算步骤。

    机器学习：研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能

     机器学习要素：特征工程（特征的提取，转换，选择），有监督学习（分类，回归），无监督学习（聚类）

    数据挖掘：从大量数据中通过算法搜索隐藏与其中的信息的过程。机器学习的更深一层。 

    数据挖掘重点掌握：线性代数，概率论与数理统计 

    学习要素：

1.   数据预处理
2.   分类（决策树，最近邻，svm，贝叶斯）
3.   聚类（基于距离，基于密度，基于图，基于概率）
4.  关联规则（Apriori）例：在搜索引擎上打错字
5.  离群点检测