在数字化时代的浪潮中，我们见证了前所未有的信息爆炸和数据处理挑战。随着数据量的不断增长和复杂性的日益提升，如何从中提取有价值的信息、做出智能的决策成为了各行各业共同面临的问题。这正是机器学习（Machine Learning）崭露头角并迅猛发展的背景。
2. 机器学习概述
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。作为人工智能的核心，机器学习是使计算机具有智能的根本途径。未来的机器学习将具有更高的自动化水平，能够处理更加复杂和抽象的问题，为人类带来更多的便利和价值。
📒3. 机器学习基础概念
🎉2.1 机器学习的分类
监督学习:
监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象和一个期望的输出值组成。监督学习算法通过分析训练数据，并产生一个推断的功能，可以用于映射出新的实例。
常见的监督学习算法包括线性分类器、支持向量机（SVM）、决策树、k近邻和随机森林等，
监督学习通过构建模型来识别模式和规律，从而能够做出预测和决策。
无监督学习：
无监督学习与监督学习不同，其数据没有显式的标签或已知的结果变量，无监督学习的核心目的是从输入数据中发现隐藏的模式、结构和规律。
常见的无监督学习算法有主成分分析、奇异值分解等。
强化学习：
强化学习是机器学习的一种，是通过与环境交互来学习的机器学习方法。强化学习的主要特点是反复实验和获得奖励，并根据获得的奖励来调整行为策略。
强化学习中的时间非常重要，因为数据都是有时间关联的。强化学习在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域有广泛应用。
综上所述：监督学习、无监督学习与强化学习各有其特点和优势，适用于不同的应用场景。在实际应用中，我们需要根据具体问题和数据特点来选择合适的机器学习类型。
🎉2.2 数据预处理
🌈数据清洗与整合
数据清洗：
数据清洗是数据预处理中非常关键的一步，它涉及检查数据的一致性、完整性和准确性，并纠正或删除不准确或不完整的记录，然后对这些数据进行处理
常见的数据清洗操作包括删除缺失值、填充缺失值、处理异常值和去重等
数据整合：
数据整合是把在不同数据源的数据收集、整理、清洗、转换后，加载到一个新的数据源，为数据消费者提供统一数据视图的数据集成方式
🌈 特征选择和特征工程
特征选择：
特征选择是从原始特征集中选择出子集，使得这个子集在机器学习任务上能够获得更好的性能
特征选择目标是减少过拟合，提高模型准确性，减少计算成本
特征选择的方法主要有过滤法，包装法，嵌入法
特征工程：
特征工程它涉及对原始数据通过数据转换、组合、编码等方式来提高模型的预测能力，简化模型，提高模型的性能和效果
特征工程的主要操作包括数值化、独热编码、特征缩放
🌈数据标准化与归一化
数据标准化： 通常是通过将数据指将原始数据按比例缩放，使其落入一个特定的尺度，以便不同特征之间具有可比性，常见的标准化方法有Z-score标准化
数据归一化： 是将数据缩放到一个指定的范围，通常是[0, 1]或[-1, 1]。归一化通常是通过将数据减去最小值，然后除以数据的范围来实现的，常见的归一化方法有Z-score标准化
