简介：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。
机器学习的定义：
1、机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，
特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
2、机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
3、机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。机器学习流程图：
1. 收集数据：
收集到的数据的质量和数量将直接决定预测模型是否能够建好。需要将收集的数据去重复、标准化、错误修正等，保存成数据库文件或者csv格式文件，为下一步数据的加载做准备。
2. 分析数据：
分析数据主要是数据发现，比如找出每列的最大、最小值、平均值、方差、中位数、三分位数、四分位数、某些特定值（比如零值）所占比例或者分布规律等等都要有一个大致的了解。了解这些最好的办法就是可视化，谷歌的开源项目facets可以很方便的实现。另一方面要确定自变量(x1…xn)和因变量y，找出因变量和自变量的相关性，确定相关系数。
3. 特征选择：
特征的好坏很大程度上决定了分类器的效果。将上一步骤确定的自变量进行筛选，筛选可以手工选择或者模型选择，选择合适的特征，然后对变量进行命名以便更好的标记。命名文件要存下来，在预测阶段的时候会用到。
4. 向量化：
向量化是对特征提取结果的再加工，目的是增强特征的表示能力，防止模型过于复杂和学习困难，比如对连续的特征值进行离散化，label值映射成枚举值，用数字进行标识。这一阶段将产生一个很重要的文件：label和枚举值对应关系，在预测阶段的同样会用到。
5. 拆分数据集：
需要将数据分为两部分。用于训练模型的第一部分将是数据集的大部分。第二部分将用于评估我们训练有素的模型的表现。通常以8:2或者7:3进行数据划分。不能直接使用训练数据来进行评估，因为模型只能记住“问题”。
6. 模型训练：
进行模型训练之前，要确定合适的算法，比如线性回归、决策树、随机森林、逻辑回归、梯度提升、SVM等等。选择算法的时候最佳方法是测试各种不同的算法，然后通过交叉验证选择最好的一个。但是，如果只是为问题寻找一个“足够好”的算法，或者一个起点，也是有一些还不错的一般准则的，比如如果训练集很小，那么高偏差/低方差分类器（如朴素贝叶斯分类器）要优于低偏差/高方差分类器（如k近邻分类器），因为后者容易过拟合。然而，随着训练集的增大，低偏差/高方差分类器将开始胜出（它们具有较低的渐近误差），因为高偏差分类器不足以提供准确的模型。
7. 模型评估：
训练完成之后，通过拆分出来的训练的数据来对模型进行评估，通过真实数据和预测数据进行对比，来判定模型的好坏。模型评估的常见的五个方法：混淆矩阵、提升图&洛伦兹图、基尼系数、ks曲线、roc曲线。混淆矩阵不能作为评估模型的唯一标准，混淆矩阵是算模型其他指标的基础。完成评估后，如果想进一步改善训练，我们可以通过调整模型的参数来实现，然后重复训练和评估的过程。
8. 文件整理：
模型训练完之后，要整理出四类文件，确保模型能够正确运行，四类文件分别为：Model文件、Lable编码文件、元数据文件（算法，参数和结果）、变量文件（自变量名称列表、因变量名称列表）。
9. 接口封装：
通过封装封装服务接口，实现对模型的调用，以便返回预测结果。
