基本概念：
機(jī)器學(xué)習(xí)是一幫計(jì)算機(jī)科學(xué)家想讓計(jì)算機(jī)像人一樣思考所研發(fā)出來(lái)的計(jì)算機(jī)理論。機(jī)器學(xué)習(xí)不僅僅只有一種方法逗宁，實(shí)現(xiàn)它的方法多種多樣映九，這里所說(shuō)的方法在程序語(yǔ)言中，我們叫做算法瞎颗。
有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)很容易區(qū)分和理解,直白來(lái)講件甥，監(jiān)督的含義就是訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集有沒(méi)有標(biāo)簽:如果數(shù)據(jù)集中包含了特征和標(biāo)簽的,是有監(jiān)督學(xué)習(xí),也就是最后的計(jì)算結(jié)果對(duì)不對(duì)，是有標(biāo)準(zhǔn)答案可以做參考和對(duì)比的：而數(shù)據(jù)集中只有特征沒(méi)有標(biāo)簽的是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)哼拔，也就是最后的結(jié)果對(duì)不對(duì)嚼蚀，是沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案的。
半監(jiān)督學(xué)習(xí)一般是指數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)有一部分是有標(biāo)簽的管挟，另一部分是沒(méi)標(biāo)簽的轿曙，比如說(shuō)在圖像識(shí)別領(lǐng)域，有一堆圖片僻孝，手工標(biāo)注出其中含有貓的圖片导帝，這樣一個(gè)數(shù)據(jù)集就是一部分?jǐn)?shù)據(jù)有標(biāo)簽一部分?jǐn)?shù)據(jù)沒(méi)標(biāo)簽，這樣一個(gè)數(shù)據(jù)集就可以用用半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練穿铆，使一個(gè)模型能夠準(zhǔn)確從一堆圖片中識(shí)別出貓您单。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)領(lǐng)域，它的每一步?jīng)]有明確的標(biāo)簽標(biāo)識(shí)對(duì)錯(cuò)荞雏，只存在一個(gè)最終的結(jié)果作為導(dǎo)向虐秦，比如說(shuō)下棋，走的每一步都沒(méi)有什么對(duì)錯(cuò)凤优，畢竟看的是全局,在訓(xùn)練機(jī)器的時(shí)候悦陋，機(jī)器也不知道對(duì)錯(cuò)，但是機(jī)器知道走到最后是輸還是贏筑辨，如果輸了俺驶，下次就不這么走了，如果贏了棍辕，那就記下這種走法暮现，是可行的。通過(guò)不斷的"試錯(cuò)"來(lái)學(xué)習(xí)積累楚昭，這就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)了栖袋。
安裝scikit-learn：
pip install scikit-learn
scikit-learn又稱sklearn，是一個(gè)開(kāi)源的基于python語(yǔ)言的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包抚太，它通過(guò)numpy塘幅，scipy和matplotlib等python數(shù)值計(jì)算的庫(kù)實(shí)現(xiàn)高效的算法應(yīng)用菇怀，并且涵蓋了幾乎所有主流的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。它使用起來(lái)非常方便簡(jiǎn)單高效晌块。
