入门机器学习，我们都要学什么？

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作为一个初学机器学习的人，确定学习目标很重要。这篇文章列举出机器学习中基础的常见算法。

机器学习的算法分为监督学习算法和非监督学习算法。是否有监督，就看输入数据是否有标签。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习。

一、监督学习算法

1.线性回归算法

线性回归算法通常用来构建一个预测模型。例如，根据房子年限、房屋面积这两个特性，来预测房屋价格，就可以构建一个线性回归算法。利用已有的数据训练模型，再用训练好的模型预测新的房价。

如果有一个输入x，对应一个输出y，就可以构建一个一维现行回归模型，通常表现为一条直线或取现，当给定一个x值时，对应可以求出y值。当有多个特征共同影响y值时，就可以构建一个多元的线性回归模型。

2.逻辑回归算法

逻辑回归算法用来进行对数据的分类。它和线性回归算法类似，不同之处在于，输出值y是给定的几类。最常见的是分成两类，如好和坏。使用逻辑回归算法，可以根据输入数据的特征，判断该条数据的输出是哪一类的。

3.神经网络算法

神经网络算法也用于数据的预测。神经网络算法通过模拟人类大脑的工作模式来建立模型。前期通过大量的已有数据，进行神经网络模型的训练（给定输入的特征x1、x2、x3......，输出y）。接下来，使用训练好的神经网络预测未知的数据。

4.支撑向量机

支撑向量机可以用来分类和回归分析，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化。

二、非监督学习

1.Kmeans聚类

聚类是一种非监督学习，它和分类的不同之处在于，分类是有标签的，而聚类是无标签的。分类的结果是知道哪个好哪个坏，而聚类是根据特性，将相似的事物聚集到一起，不考虑它们的好坏。

Kmeas算法是聚类算法中的一种，可以根据输入的特性，将一些数据聚集为成任意多个类别。Kmeas算法使用距离的远近来聚集一类数据。

2.降维

有的时候，一条数据的输入特性可能有很多。比如，在预测房价的问题上，可能会输入房间面积、年限、地理位置相关信息等近百个属性。使用这么多属性进行分析，会为分析过程带来麻烦。降维，就是将这些D个维度的输入属性，缩小成d个维度的输入属性。它将一些输入特性合并或进行某些操作，来减少变量的数量。

3.异常检测

异常检测用来判断某一个数据，其输入特性是否异常。例如，有多个属性来描述一个飞机的发动机，在大量的数据输入中，通过异常检测，来发现哪条数据记录存在异常

在下一阶段的机器学习学习中，将对上面提到的基本算法进行逐一研究。欢迎同样是初学机器学习的小伙伴互相交流～