兔子：打架猴-.-，我是一只在Data Science的菜鸟，理想是游戏数据分析师，本文是一些国外网课（吴恩达NG大神）＋自己的（逗比）理解＋学校教授的讲解，希望在这个学期可以一直坚持更新，新年祝自己在3个月后能有offer回国：）
What is Machine Learning?
其实简单的理解就是Google那个下棋
如果计算机被安排了一个任务要赢这局围棋，那么有多大的几率win呢？这个几率可以通过海量的数据集来提升。
E:围棋的experience
T:赢得这局围棋
P:下一局会赢的几率？
在机器学习中，基本分成Supervised learning and Unsupervised learning 两类。
监督学习和非监督学习
一. 监督学习
举个例子预测房价
给一部分已有房子的数据集（已经有正确答案的数据集，比如房价）,然后通过算法，可以有XXX的概率得出新的房子的价格。
而监督学习又分成：
1. 连续变量，房价1－10万这种数据
2. 离散变量，某人能得到offer Y/N 或者更多可能性，0,1,2,3,4
要是只有单一属性的话，用房子的大小－－－－预测房价则算法很简单。但是生活中往往会有3-5个属性，甚至无数个属性！（啧啧房价堪忧-.-）那么怎么办？
这里就要介绍到支持向量机的算法：一种简洁的数学方法，能够让电脑处理无数种特征（What！...自动加班可好？）这个后面再说。
结尾来个Case Study:
假设现在你在一家互联网公司上班，在做分析师（啧啧羡慕脸.jpg）, 老板给你2个问题：
1.库存里2万个商品，老板让你预测以后3个月每一个商品的销售情况，以便提前备货
2.游戏部门有20万个用户，运营部门命令你（给跪了），分析每一个游戏用户是不是用过外挂刷钻石！（刷Q币见者有份啊啊啊啊啊啊）
嗯...真正的问题来了，请问1，2哪些是regression,哪些是分类？
额＝ ＝，好明显的问题，1回归，2.分类，因为一个连续一个离散。
More Example
1.自拍照－－－－预测你的年龄( what! 黑科技啊啊啊）属于回归
2.游戏新用户-------预测是大R还是非洲人（那一定在说我-.-） 属于分类
二. 非监督学习
先说说他和监督学习的差异，监督学习其实已经有了一个目标，房价or玩家有没开外挂的Y/N。
而在非监督学习中，根本就没有属性或标签的存在，也就是说全部数据的标签是一样的，木有任何区别。想象一下，老板说给你这个月的用户资料，你看看有什么可以做的，我们可能不像之前那么的有目标性和任务性，这时候就可能需要做聚类了。
举个例子，百度每天会自动去搜索大量的原始URL网址，然后将它们分类，变成头条啊，新闻啊，图片啊，视频啊等等，其实他们的原始数据就是一个网址。当你搜索“2017年春晚真的是好看到没朋友了”的时候（怀疑能不能搜到=.=），那么电脑就会自动的将与春晚有关的全部网址归类，这就是我理解的聚类算法和非监督学习了。
例子2: 科学家用DNA数据进行分析，但是科学家完全不知道这些DNA是什么，有什么用。他们先用自动算法把这些DNA成几百种类型，然后有这些未知的DNA的人群是有什么特点，再深入研究。
例子3: 借用talkingdata于洋老师《游戏数据分析的艺术》的玩家分类图
手游的客户分类，将未知的玩家原始数据，用聚类显示出来，当我们有新用户的时候，我们可不可以自动将他们分类，自动处理新的数据集。从而可以做到游戏运营的差异化和精准营销。
例子4:Facebook，领英或者微信朋友的关系
当然聚类只是其中之一。（which现在我就只懂这个－ －）
让我们看看另一个example, 鸡尾酒聚会问题：
假如现在晚会有100人在说话，然后有2个同学在聊天，他们面前有2个麦克风（还带麦克风聊天的咩0.0）
那么麦克风1和麦克风2接受到的声音其实是重叠了speaker A和B＋背景音乐的。非监督学习可以将他们分类。
听起来好像要写好多好多代码！！！
而实际上这个算法只有一行代码（天啦噜！），是用了Octave来写的。因为Octave是目前硅谷用来做算法最快的办法，很多大咖都是先用Octave确定了算法可行再转移到Java和C++等等。
所以实际上非监督学习也为2类
1.Clustering--DNA，市场那种聚类
2.Non-Clustering－非聚类，像鸡尾酒语音这种有混乱因素的干扰，然后分离不同的变量。
第一次笔记快结束啦啦啦啦啦！－^－！最后，问题又来了：
以下哪些是非监督学习（可多选）
1.判断一个邮件是不是垃圾邮件，自动过滤
2.网上找到新闻，自动将他们归类
3.得到客户资料后，自动做market segmentation
4.得到海量病人有无癌症的数据集，判断新的病人有／无癌症
答案：1，2，3非监督，4监督。
