“演习”与“预测”是机器学习的两个过程，“模型”则是过程的中间输出结果，“演习”产生“模型”，“模型”辅导“预测”。机器学习方法是打算机利用已有的数据(履历)，得出了某种模型(迟到的规律)，并利用此模型预测未来(是否迟到)的一种方法。
机器学习的范围
实在，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，打算机视觉，语音识别，自然措辞处理等领域有着很深的联系。从范围上来说，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘是类似的，同时，机器学习与其他领域的处理技能的结合，形成了打算机视觉、语音识别、自然措辞处理等交叉学科。因此，一样平常说数据挖掘时可以等同于说机器学习。同时，我们平常所说的机器学习运用，该当是通用的不仅仅局限在构造化数据，还有图像，音频等运用。
Python机器学习的6大库
NumPy
如果没有 NumPy，数据科学将是不完全的。它是一个可以进行科学打算的 Python 软件包。NumPy 是一个神奇的多维数组工具库。它们协同事情，降落了程序的打算繁芜性。
SciPy
SciPy是Python人工智能项目的另一个热门库，也是涉及数学和工程领域中，Python程序员科学和重度打算的首选。它供应了数值优化和集成的例程，对付初学者来说非常友好。
Scikit-Learn
这个库建立在NumPy和SciPy之上，紧张用于监督和无监督学习。它是一个用于数据挖掘和数据剖析的完美工具。
Pandas
Pandas是开源的Python软件包，使程序员能够对数据进行操作和剖析。它具有高效的数据探索和可视化功能，并供应高等数据构造和多种工具，可用于密切处理多个数据集。
Keras
Keras是一个运行在TensorFlow上的API。Keras的重点是让开发者快速实验人工智能。这个库的用户体验比 TensorFlow好得多——由于它是用Python开拓的，以是比其他工具更随意马虎理解。
Matplotlib
所有库中最强大的是Matplotlib。它供应了数据可视化和探索的功能，以及图表、直方图和散点图等，以定制Python AI项目。Matplotlib有助于在更短的韶光内快速操作数据进行可视化展示。
钉钉杯竞赛机器学习重点
线性代数与微积分
线性代数：是理解机器学习理论所必需的根本知识，尤其是对那些处理深度学习算法的人而言。在刚打仗机器学习时，你可以不须要节制线性代数。但到了一定程度后，当你希望更好地理解不同机器学习算法运作事理时，线性代数就很有用了，它可以帮助你在开拓机器学习系统时更好地做决策。
微积分：打算及其几何、物理含义，是机器学习中大多数算法的求解过程的核心。比如算法中利用到梯度低落法、牛顿法等。如果对其几何意义有充分的理解，就能理解“梯度低落是用平面来逼近局部，牛顿法是用曲面逼近局部”，能够更好地理解利用这样的方法。
范例算法
绝大多数问题用范例机器学习的算法都能办理，粗略地列举一下这些方法如下：
处理分类问题的常用算法包括：逻辑回归(工业界最常用)，支持向量机，随机森林，朴素贝叶斯(NLP中常用)，深度神经网络(视频、图片、语音等多媒体数据中利用)。
处理回归问题的常用算法包括：线性回归，普通最小二乘回归（Ordinary Least Squares Regression），逐步回归（StepwiseRegression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）
处理聚类问题的常用算法包括：K均值（K-means），基于密度聚类，LDA等等。
降维的常用算法包括：主身分剖析（PCA）,奇异值分解（SVD）等。
推举系统的常用算法：协同过滤算法模型领悟(model ensemble)和提升(boosting)的算法包括：bagging，adaboost，GBDT，GBRT
其他很主要的算法包括：EM算法等等。
钉钉杯大数据竞赛参赛流程
2024年钉钉杯大数据寻衅赛将于7月26日正式拉开帷幕，竞赛分为初赛、复赛、决赛三个赛段，赛题方向为数据剖析和数据挖掘俩大类，为不影响正常参赛，参赛军队需在7月26日06:00完成报名事情。
大赛官网：http://www.nmmcm.org.cn/match_detail/33
初赛韶光：（7月26日09:00-8月1日09:00）
下载对应赛题以及包括演习数据的任何干系数据，理解数据格式和构造
数据剖析
对数据进行探索性剖析，理解数据特色和分布。赛题供应的数据来自多个数据表格，须要进行数据预处理和洗濯，以方便后续的特色工程、建模和评估。可以利用 Pandas等库对数据进行读取、合并、过滤、添补、转换等操作。洗濯数据，处理缺失落值、非常值和噪声等。进行特色工程，包括特色选择、特色提取和特色布局。模型选择与演习
选择得当的机器学习算法或深度学习模型。划分演习集和验证集，进行交叉验证。演习模型，并调度模型参数（超参数调优）。选手该当理解各种算法的优缺陷、适用场景和参数设置等信息，综合考虑模型的繁芜度和泛化能力，并根据赛题评分标准选择最得当的模型。在构建好模型之后，选手须要对模型进行演习和调优，以得到最佳的性能表现。可以利用交叉验证、网格搜索等技能进行模型选择和参数优化，同时要把稳防止过拟合或欠拟合的情形。自我模型评估
利用验证集评估模型性能根据评价指标（如准确率、召回率、F1 分数等）调度模型模型结果提交
按照竞赛哀求规定的格式提交演习好的模型和模型定义文件，参赛者以csv文件格式提交到大数据竞赛平台，平台利用测试集数据考验参赛者模型泛化能力并在大赛网站上公布模型利害排名。7月26日09:00-8月1日09:00韶光内（初赛），选手可在线提交结果文件至竞赛平台，逐日每队最多可提交3次。此外，还须要遵守提交韶光、文件大小和提交次数等限定，提前做好方案和韶光安排。撰写报告与终极提交
8月1日09:00前（初赛），通过大赛官网提交一份详细的技能报告，描述利用的方法、实验结果和结论。提交终极的可读性高的可运行代码和模型等参赛者将所须要的各种文档、数据等全部材料。建议选手在参赛之前先阅读赛题解释、数据描述、评分标准等内容，对赛题有一个初步的理解和认识。在比赛过程中，选手该当把稳数据的质量、特色的主要性、模型的可阐明性等问题，及时反馈和调度。如何选择模型
选择模型的几大成分
数据类型和特色数量：不同的模型适用于不同类型和数量的特色，例如线性模型适用于大略的数值特色，而深度学习模型适用于繁芜的图像、文本等高维度数据。
数据规模：数据规模越大，越须要利用高效的模型，例如随机森林、深度学习模型等。
任务类型：任务类型也会影响模型的选择，例如分类任务常日利用决策树、支持向量机等模型，而回归任务常日利用线性模型、深度学习模型等。
打算资源和韶光：某些模型须要大量的打算资源和韶光来演习和测试，因此须要根据实际情形选择得当的模型。
选择模型的一些常见步骤：
确定问题类型：根据任务类型选择分类、回归或聚类模型。
网络数据：网络足够的数据以演习模型并进行评估。
分离演习集和测试集：将数据分为演习集和测试集，以评估模型的性能。
选择特色：根据特色的干系性和主要性选择特色。
选择模型类型：选择一种适宜问题的模型类型，例如决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等。
评估模型性能：利用测试集评估模型性能，并根据须要进行调度。
超参数调度：利用交叉验证和网格搜索等技能来调度模型的超参数。
模型集成：利用集成学习方法，如投票、堆叠和提升等来提高模型性能。
阐明模型结果：利用可视化和其他方法来阐明模型结果。 总之，选择模型是机器学习中的主要步骤之一，须要仔细考虑各种成分，以确保选择最适宜问题的模型，并实现最佳性能。