机器学习是一种能够实现人工智能的技术，可以通过大量的数据，训练出来一个处理数据的模型。本文笔者将与大家分享：机器学习的相关实践应用。
我所理解的机器学习是一种能够实现人工智能的技术，建立能从经验（数据）中进行学习的模型，从而使这个模型可以达到自行处理此类数据的能力。
也可以理解为：通过大量的数据，训练出一个能处理此类数据的模型。使得这个模型可以根据已知的数据，准确率很高的判断出未知的数据，从而使得人类能够采取正确的方法去处理某些事情。
想要了解机器学习你需要知道以下几点：
从实际的应用场景出发，要训练出来一个能够适应某场景的模型需要经过以下几步：
图1
场景解析就是将业务逻辑，抽象成为通过算法能够解决的问题。
比如：做一个心脏病预测系统，那么就可以抽象为二分类问题——要么有心脏病，要么没有。然后，根据已有的数据看看有没有目标值，可以判断出：是监督学习还是无监督学习，还是半监督学习。从而，选择出能够处理好此类数据的算法。
（不同场景采用的算法是不同的）高频的有以下几种类型的场景：
关系图算法：社交网络关系，网络关系挖掘和金融风险控制。
模式识别：语音识别，图像识别和手写文字识别。
场景解析完，选择适合处理此类数据的算法后，需要对数据进行预处理——就是对数据进行清洗工作，对空值，乱码进行处理。
数据预处理的主要目的就是：减少噪音数据对训练数据的影响。
特征工程是机器学习中最重要的一部分，因为根据已有的训练数据，可选用的算法是有限的，那么在同样的算法下特征的选取是不同的，100个人对一件事情会有100种看法，也就有100种特征，最后特征的质量决定模型的好坏。特征工程需要做的包括：特征抽象，特征重要性的评估，特征衍生，特征降维。
在经过以上过成后，进入训练模块，生成模型。
对生成模型的成熟度进行评估。
在实际运用过程中，需要配合调度系统来使用。
案例场景：每天将用户当日新增的数据量流入数据库表里，通过调度系统启用离线训练服务，生成最新的离线模型，然后通过在线预测服务进行实时预测。
结构化数据：机构化数据是指以矩阵结构储存的数据。
数据库里的数据就是以这种结构存在，可以通过二维结构来显示，如下图： 
图2结构化数据中，有两个重要的概念需要介绍一下：特征列和目标列。
上图里age，sex，cp列都是特征列，ifhealth是目标列。
图3
监督学习：是指每个进入算法的训练样本数据都有对应的目标值。
如上图2所示，Ifhealth为目标值。
常见的监督学习算法： 
图4
无监督学习：就是训练样本的数据里没有目标列，不依赖于打标好的机器学习算法。
那么，这样的数据可能对一些分类和回归的场景就不太适合了。
无监督学习主要是来解决一些聚类场景的问题。
图5
半监督学习：
通过上面的监督学习和无监督学习的概念，再来看半监督学习就比较好理解了。
也就是说，训练数据里只有部分数据是打标的。目前，半监督学习的算法，都是监督学习算法的变形。
强化学习：
强化学习是一种比较复杂的机器学习种类。强调的是：系统与外界不断的交换，获得外界的反馈，然后决定自身的行为。
如：无人驾驶，阿尔法狗下围棋就是强化学习的应用。
过拟合是数据挖掘（通过大量数据，训练模型的过程也称为数据挖掘）领域中最常见的问题，是指：通过训练集训练了一个模型，这个模型对于训练集的预测准确率很高，可以达到95%以上，但是换一份儿数据集进行预测，准确率大幅度下降。
出现这种情况的原因可能是：训练的过拟合现象。
导致过拟合问题的原因有以下三种：
机器学习最终的目的是：生成模型。
模型生成后需要一些指标来评估这个模型的好坏。
常用到的概念有：精确率，召回率，F1值，ROC和AUC几种。
首先介绍一下精确率，召回率和F1值。这3个指标是由：TP，TN，FP，FN这4个值计算而来的（这里不做解释了）。
图6
ROC曲线是常用的二分类场景的模型评估算法曲线，下图齿状弧形曲线就是ROC曲线。
如图所示：
图7
通过ROC曲线可以清晰的展示出来，只要模型曲线越来越接近左上角就说明模型的效果越好。
AUC的值是ROC与横轴所围起来的面积（图中带阴影的部分），这个AUC的值越大说明模型的效果越好。
AUC的值取0～1之间，通常大于0.5，当AUC的值大于0.9以上时，证明这个模型的效果比较好。
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