由于新的计算技术的出现，今天的机器学习与过去的机器学习不同。它诞生于模式识别和计算机可以在不被编程执行特定任务的情况下学习的理论；对人工智能感兴趣的研究人员想看看计算机是否能从数据中学习。机器学习的迭代方面很重要，因为随着模型接触到新的数据，它们能够独立适应。他们从以前的计算中学习，产生可靠的、可重复的决定和结果。这是一门并不新鲜的科学–但它已经获得了新的动力。
虽然许多机器学习算法已经存在了很长时间，但将复杂的数学计算自动应用于大数据的能力。下面是几个被广泛宣传的机器学习应用的例子：

• 被大肆炒作的、自动驾驶的谷歌汽车？机器学习的本质。
• 诸如亚马逊和Netflix的在线推荐服务？机器学习在日常生活中的应用。
• 知道客户在Twitter上对你的评价？机器学习与语言学规则创建相结合。
• 欺诈检测？在我们今天的世界里，这是一个更明显、更重要的用途。

为什么机器学习很重要？
对机器学习的兴趣重新抬头是由于使数据挖掘和贝叶斯分析比以往更受欢迎的相同因素。诸如不断增长的可用数据量和种类，更便宜和更强大的计算处理，以及廉价的数据存储。

所有这些都意味着有可能快速自动生成模型，以分析更大、更复杂的数据，并提供更快、更准确的结果–甚至在非常大的规模上。而通过建立精确的模型，一个组织有更好的机会来识别有利可图的机会–或避免未知的风险。

有哪些流行的机器学习方法？

最广泛采用的机器学习方法有监督学习和无监督学习–但也有其他机器学习方法。下面是对最流行的类型的概述。
监督学习算法是使用标记的例子来训练的，比如一个已知有期望输出的输入。例如，一台设备可能有标记为 “F”（失败）或 “R”（运行）的数据点。学习算法收到一组输入以及相应的正确输出，算法通过比较其实际输出和正确输出来学习，以发现错误。然后它对模型进行相应的修改。通过分类、回归、预测和梯度提升等方法，监督学习使用模式来预测额外的无标签数据上的标签值。监督学习通常用于历史数据预测未来可能发生的事件的应用中。例如，它可以预测什么时候信用卡交易可能是欺诈性的，或者哪个保险客户可能会提出索赔。

无监督学习是针对没有历史标签的数据而使用的。系统不会被告知 “正确答案”。算法必须弄清楚所显示的是什么。其目的是探索数据并找到其中的一些结构。无监督学习在事务性数据上运作良好。例如，它可以识别具有类似属性的客户群，然后在营销活动中对其进行类似处理。或者，它可以找到将客户群体相互分离的主要属性。流行的技术包括自组织地图、最近的邻居映射、K-means聚类和奇异值分解。这些算法也被用来分割文本主题、推荐项目和识别数据异常值。

半监督学习用于与监督学习相同的应用。但它同时使用有标签和无标签的数据进行训练–通常是少量的有标签的数据与大量的无标签的数据（因为无标签的数据成本较低，获取起来也不费力）。这种类型的学习可用于分类、回归和预测等方法。当与标注相关的成本太高，无法进行完全标注的训练过程时，半监督学习就很有用。这方面的早期例子包括在网络摄像头上识别一个人的脸。
强化学习经常被用于机器人、游戏和导航。通过强化学习，算法通过试验和错误发现哪些行动产生最大的回报。这种类型的学习有三个主要组成部分：代理（学习者或决策者），环境（代理与之互动的一切）和行动（代理能做什么）。目标是让代理人选择在一定时间内使预期回报最大化的行动。代理人通过遵循一个好的政策将更快地达到目标。因此，强化学习的目标是学习最佳策略。

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下面是一个机器学习代写——Algorithms and Applications assignment案例

The goal of this assignment is to design and compare a number of classifiers using the data set provided. Each studentshould study the data carefully by reading about the features (variables), particularly the range of plausible values, meaning, method of measurement, etc. It is expected that a good deal of effort will need to be expended on data preparation (scaling, imputation, etc.). The Machine Learning/Python book will be help in this regard. The book could also be used as the reference manual for Python modules (ScikitLearn, matplotlib, numpy, scipy, etc.) for Machine Learning. You should refer to the books on Machine Learning for the theory underlying the various classifiers that you may choose to use in your experiment.

This dataset is originally from the National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases. The aim of gathering this data was to design a classifier (or predictor) that will use the diagnostic measurements (features) and classify a subject (person) as having/not having diabetes. All subjects in the dataset are females at least 21 years old of Pima Indian heritage. Features/variables The dataset is organized such each row contains the features for a subject. The columns contain the following features:

1. Pregnancies: Number of times pregnant
2. Glucose: Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test
3. Blood Pressure: Diastolic blood pressure (mm Hg)
4. Skin Thickness: Triceps skin fold thickness (mm)
5. Insulin: 2-Hour serum insulin (mu U/ml)
6. BMI: Body mass index (weight in kg/(height in m)
7. Diabetes Pedigree Function: Diabetes pedigree function
8. Age: Age (years)
9. Outcome: Class variable (0 or 1)

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