1.人工智能概述
1.1什么是机器学习
机器学习是从
数据
中
自动分析获得
模型
，并利用
模型
对未知数据进行
预测
。
从历史数据当中获得规律？这些历史数据是怎么的格式？?
?1.2?数据集构成
结构：特征值+目标值
例子：房屋价格的预测
?注：
1.对于每一行数据我们可以称之为样本。
2.有些数据集可以没有目标值
1.3机器学习算法分类
目标值：类别（离散型数据） - 分类问题
?目标值：连续型数据 - 回归问题
?目标值： 无 - 无监督学习
?总结：
?
1.4机器学习的开发流程
?
#1.5 学习框架和资料介绍
?1.5.1?机器学习库、框架参考书籍
?
?
?2.数据集??????
??
2.1学习阶段可用的数据集
Kaggle网址：https://www.kaggle.com/datasets
???????
UCI数据集网址： http://archive.ics.uci.edu/ml/
scikit-learn网址：http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html#datasets
?1 Scikit-learn工具介绍
Python语言的机器学习工具
Scikit-learn包括许多知名的机器学习算法的实现
Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API
2.安装sklearn
???????
pip install Scikit-learn
安装好之后可以通过以下命令查看是否安装成功
import sklearn
分类、聚类、回归
特征工程
模型选择、调优