大数据时代的机器学习总结

支持向量机(SVM)：支持向量机算法从某种意义上来 说是逻辑回归算法的强化：通过给予逻辑回归算法 更严格的优化条件，支持向量机算法可以获得比逻 辑回归更好的分类界线。但是如果没有某类函数技 术，则支持向量机算法最多算是一种更好的线性分 类技术。
支持向量机(SVM)：训练数据都是不含标签的，而算 法的目的则是通过训练，推测出这些数据的标签。 这类算法有一个统称，即无监督算法(前面有标签的 数据的算法则是有监督算法)。无监督算法中最典型 的代表就是聚类算法。以二维数据为例，某一个数 据包含两个特征。我希望通过聚类算法，给他们中 不同的种类打上标签，聚类算法就是计算种群中的 距离，根据距离的远近将数据划分为多个族群。 。
神经网络：神经网络的诞生起源于对大脑工作机理 的研究。早期生物界学者们使用神经网络来模拟大 脑。机器学习的学者们使用神经网络进行机器学习 的实验，发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。 在BP算法(加速神经网络训练过程的数值算法)诞生以 后，神经网络的发展进入了一个热潮。BP算法的发 明人之一是前面介绍的机器学习大牛Geoffrey Hinton(图1中的中间者)。
语音识别=语音处理+机器学习。语音识别就是音频 处理技术与机器学习的结合。语音识别技术一般不 会单独使用，一般会结合自然语言处理的相关技术。 目前的相关应用有苹果的语音助手siri等。
自然语言处理=文本处理+机器学习。自然语言处理 技术主要是让机器理解人类的语言的一门领域。在 自然语言处理技术中，大量使用了编译原理相关的 技术，例如词法分析，语法分析等等，除此之外， 在理解这个层面，则使用了语义理解，机器学习等 技术。作为唯一由人类自身创造的符号，自然语言 处理一直是机器学习界不断研究的方向。
统计学习近似等于机器学习。统计学习是个与机器 学习高度重叠的学科。因为机器学习中的大多数方 法来自统计学，甚至可以认为，统计学的发展促进 机器学习的繁荣昌盛。例如著名的支持向量机算法， 就是源自统计学科。但是在某种程度上两者是有分 别的，这个分别在于：统计学习者重点关注的是统 计模型的发展与优化，偏数学，而机器学习者更关 注的是能够解决问题，偏实践，因此机器学习研究 者会重点研究学习算法在计算机上执行的效率与准 确性的提升。
有监督算法：线性回归，逻辑回归，神经网络， SVM
无监督算法：聚类算法，降维算法。
特殊算法：推荐算法。
1.大数据，小分析：即数据仓库领域的OLAP分析思 路，也就是多维分析思想。 2.大数据，大分析：这个代表的就是数据挖掘与机 器学习分析法。 3.流式分析：这个主要指的是事件驱动架构。 4.查询分析：经典代表是NoSQL数据库。
计算机视觉=图像处理+机器学习。图像处理技术用 于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入， 机器学习则负责从图像中识别出相关的模式。计算 机视觉相关的应用非常的多，例如百度识图、手写 字符识别、车牌识别等等应用。这个领域是应用前 景非常火热的，同时也是研究的热门方向。随着机 器学习的新领域深度学习的发展，大大促进了计算 机图像识别的效果，因此未来计算机视觉界的发展 前景不可估量。
It’s not who has the best algorithm that wins .
It’s who has the most data.
2006年，Geoffrey Hinton在科学杂志《Science》上 发表了一篇文章，论证了两个观点： 1.多隐层的神经网络具有优异的特征学习能力，学 习得到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于 可视化或分类； 2.深度神经网络在训练上的难度，可以通过“逐层初 始化” 来有效克服。
降维算法：降维算法也是一种无监督学习算法，其 主要特征是将数据从高维降低到低维层次。在这里， 维度其实表示的是数据的特征量的大小，通过降维 算法我们就可以去除冗余信息，将特征减少为面积 与房间数量两个特征，即从高维的数据压缩到低维， 如主成分分析
推荐算法：推荐算法是目前业界非常火的一种算法， 在电商界，如亚马逊，天猫，京东等得到了广泛的 运用。推荐算法的主要特征就是可以自动向用户推 荐他们最感兴趣的东西，从而增加购买率，提升效 益。
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数据挖掘=机器学习+数据库。数据挖掘是一种思考 方式，告诉我们应该尝试从数据中挖掘出知识，但 不是每个数据都能挖掘出金子的，所以不要神话它。 一个系统绝对不会因为上了一个数据挖掘模块就变 得无所不能，一个拥有数据挖掘思维的人员才是关 键，而且他还必须对数据有深刻的认识，这样才可 能从数据中导出模式指引业务的改善。大部分数据 挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。
回归算法：线性回归和逻辑回归。 线性回归就是我们前面说过的房价求解问题。如何 拟合出一条直线最佳匹配我所有的数据？一般使用 “最小二乘法”来求解。“最小二乘法”的思想是这样的， 假设我们拟合出的直线代表数据的真实值。 逻辑回归是一种与线性回归非常类似的算法，但是， 从本质上讲，线型回归处理的问题类型与逻辑回归 不一致。线性回归处理的是数值问题，也就是最后 预测出的结果是数字，例如房价。
输入：身高、体重 输出：漂亮、一般 X={165,46} h(X)=1 X={154,66} h(X)=0 ....
X={162,52} h(X)=?
模式识别=机器学习。两பைடு நூலகம்的主要区别在于前者是从 工业界发展起来的概念，后者则主要源自计算机学 科。在著名的《Pattern Recognition And Machine Learning》这本书中，Christopher M. Bishop在开头是 这样说的“模式识别源自工业界，而机器学习来自于 计算机学科。不过，它们中的活动可以被视为同一 个领域的两个方面，同时在过去的10年间，它们都 有了长足的发展”。