本文主要參考scikit-learn機器學習 常用演算法原理及程式設計實踐
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本文包括 介紹機器學習應用，機器學習的分類，機器學習開發的典型步驟
得益於摩爾定律，計算機硬體（cpu、gpu）為很多通過大量資料學習的演算法提供很好的條件，這類演算法稱為機器學習演算法。
傳統演算法：資料 + 人工設計的演算法 = 輸出結果
機器學習：首先，資料 + 機器學習演算法 + 結果 = 演算法模型
然後，資料 + 演算法模型 = 輸出結果
或者，資料 + 機器學習模型 = 輸出結果 （無監督）
所謂的人工智慧，最火熱的三個大方向：影象處理，自然語言處理（nlp），語音處理 。基於語音序列資料、影象畫素資料和文字序列化資料，使用較為複雜的學習演算法與所需求的輸出，求的一些靠人為很難設計的演算法 來得到一些不可思議的效果。在機器學習中，有一類基於神經網路的演算法集合，稱為深度學習演算法，是目前應用最火的演算法，當然還有強化學習，對抗神經網路等，但這系列文章不做過多介紹。
影象處理：影象分類、影象檢測、影象分割、影象搜尋、影象恢復、影象生成（gan）、影象翻譯（cnn+rnn）、風格遷移等。具體應用在工業零件目標檢測（可能傳統方法多一些），無人駕駛中獲取道路資訊（往往配合著物理感測器），人臉識別等等。
自然語言處理、語音識別暫不多做介紹。
主要分為兩大類：有監督學習和無監督學習
有監督學習可以根據資料的型別（連續型資料、離散性資料）分為回歸學習或分類學習。
無監督學習主要有聚類演算法等
1）資料採集和標記
資料驅動的科學當然最關鍵的是資料了，目前演算法大多都開源，但資料不是每個人都有。很多公司真的是積累了很多很多的資料了。可能自從網上有會員機制開始的吧。
根據你的專案需求，採集相關的資料（人臉、車牌等），並做標記（很多為人工標記，也有一些自動標記的演算法）。
2）資料清洗（預處理）
資料清洗主要包括去掉重複的資料及雜訊資料，讓資料具備結構化特徵，以方便作為機器學習演算法的輸入。
3）特徵選擇
我們資料處理好了，但是不能直接的扔進演算法中。要選擇幾類特徵做為輸入，比如說房價**選擇地域、交通、學校、**等，影象選擇haar、hog、lbp等。
或者可以通過模型自動選則特徵，比如pca演算法。（影象可以通過卷積神經網路自動提取特徵，文字也可以通過迴圈神經網路自動提取特徵。。。不過是屬於深度學習範疇了）
4）模型選擇
接下裡選擇一下把資料扔進哪乙個模型中呢？當然這個需要考慮很多了，比如資料的規模，訓練的時間，模型準確率，模型檢測速度等。模型學習多了，最後也就有個對比知道怎麼選了，主要是經驗和總結的問題。
5）模型訓練和測試
模型訓練前，很多很多的引數、超引數需要自己定義，也有很多加速訓練的機制等。定義好了不僅可以加快網路的訓練，還能提高準確率。引數超引數主要包括：
使用交叉驗證的方法，選擇更好的模型。
6）模型效能評估和優化
評估標準：訓練時長，模型擬合，準確率（p、r）
7）模型使用
訓練好的模型可以把引數儲存起來，使用時直接載入。
機器學習（介紹）
a computer program is said to learn from experienceewith respect to some class of taskstand performance measurep,if its performance at tasks int,as me...
機器學習介紹
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