机器学习笔记（一）

机器学习十大案例：

• 垃圾邮件检测：根据邮箱中的邮件，识别哪些是垃圾邮件，哪些不是。这样的模型，可以程序帮助归类垃圾邮件和非垃圾邮件。这个例子，我们应该都不陌生。
• 信用卡欺诈检测：根据用户一个月内的信用卡交易，识别哪些交易是该用户操作的，哪些不是。这样的决策模型，可以帮助程序退还那些欺诈交易。
• 数字识别：根据信封上手写的邮编，识别出每一个手写字符所代表的数字。这样的模型，可以帮助程序阅读和理解手写邮编，并根据地利位置分类信件。
• 语音识别：从一个用户的话语，确定用户提出的具体要求。这样的模型，可以帮助程序能够并尝试自动填充用户需求。带有Siri系统的iPhone就有这种功能。
• 人脸识别：根据相册中的众多数码照片，识别出那些包含某一个人的照片。这样的决策模型，可以帮助程序根据人脸管理照片。某些相机或软件，如iPhoto，就有这种功能。
• 产品推荐：根据一个用户的购物记录和冗长的收藏清单，识别出这其中哪些是该用户真正感兴趣，并且愿意购买的产品。这样的决策模型，可以帮助程序为客户提供建议并鼓励产品消费。登录Facebook或GooglePlus，它们就会推荐可能有关联的用户给你。
• 医学分析：根据病人的症状和一个匿名的病人资料数据库，预测该病人可能患了什么病。这样的决策模型，可以程序为专业医疗人士提供支持。
• 股票交易：根据一支股票现有的和以往的价格波动，判断这支股票是该建仓、持仓还是减仓。这样的决策模型，可以帮助程序为金融分析提供支持。
• 客户细分：根据用户在试用期的的行为模式和所有用户过去的行为，识别出哪些用户会转变成该产品的付款用户，哪些不会。这样的决策模型，可以帮助程序进行用户干预，以说服用户早些付款使用或更好的参与产品试用。
• 形状鉴定：根据用户在触摸屏幕上的手绘和一个已知的形状资料库，判断用户想描绘的形状。这样的决策模型，可以帮助程序显示该形状的理想版本，以绘制清晰的图像。iPhone应用Instaviz就能做到这样。

机器学习算法：

        

• 分类：标记数据，也就是将它归入某一类，如垃圾/非垃圾（邮件）或欺诈/非欺诈（信用卡交易）。决策建模是为了标记新的未标记的数据项。这可以看做是辨别问题，为小组之间的差异性或相似性建模。
• 回归：数据被标记以真实的值（如浮点数）而不是一个标签。简单易懂的例子如时序数据，如随着时间波动的股票价格。这个建模的的决策是为新的未预测的数据估计值。
• 聚类：不标记数据，但是可根据相似性，以及其他的对数据中自然结构的衡量对数据进行分组。可以从以上十个例子清单中举出一例：根据人脸，而不是名字，来管理照片。这样，用户就不得不为分组命名，如Mac上的iPhoto。
• 规则提取：数据被用作对提议规则（前提/结果，又名如果）进行提取的基础。这些规则，可能但不都是有指向的，意思是说，这些方法可以找出数据的属性之间在统计学上有说服力的关系，但不都是必要的涉及到需要预测的东西。有一个找出买啤酒还是买尿布之间关系的例子，（这是数据挖掘的民间条例，真实与否，都阐述了期望和机会）。