全网 | 机器学习入门实战（精选10篇）

今天我为大家精选了机器学习入门实战算法的相关文章10篇。其中包括入门，数据预处理，流程，实战，线性模型，回归，SVM，决策树，集成算法和降维等；

机器学习能够避免传统方法的一系列复杂的规则，能够很好的适应新的数据，并且在传统方法难以处理的领域能够大放异彩，还能够帮助人们更好的分析数据。既然机器学习有这么大的用处，那么常见的机器学习系统都有哪些呢？

1. 入门：

机器学习三人行(一)--机器学习花样入门
机器学习能够避免传统方法的一系列复杂的规则，能够很好的适应新的数据，并且在传统方法难以处理的领域能够大放异彩，还能够帮助人们更好的分析数据。既然机器学习有这么大的用处，那么常见的机器学习系统都有哪些呢？

2. 数据准备：

机器学习三人行(二)--洞悉数据之美
当你想了解机器学习，最好的方式就是用真实的数据入手做实验。网络上有很多优秀的开源资料，包括数据集，这里我们选择了加利福尼亚的房价数据集(数据的获得后面会给出)，它的统计图如下所示，横纵坐标分别代表经纬度，图上有很多圈圈，而圈圈的大小代表着人口数，颜色图则表示房均价。

3. 流程：

机器学习三人行(三)--end-to-end机器学习
但是在真正进行训练之前，我们还需要对数据进行一个预处理。因为有些数据有一些缺失，以及怎么处理分类变量，归一化之类的操作，这样算法才能够表现出更好的性能。通常预处理有以下几个步骤：缺失值和离群值处理（看情况），特征表征（使模型理解数据），归一化，那么我们接着系列二一起继续学习。

4. mnist实战：

前面三个系列我们分别从机器学习入门，洞悉数据，已经数据预处理，回归建模等方面进行了系统的学习。今天我们根据mnist手写数字的数据集来对0-9共10个数字进行分类，旨在通过这个分类项目的学习，一起学习分类的相关知识和技巧。

5. 线性模型：

这篇文章详细介绍了求解线性回归参数的正规方程法，以及三种常见的梯度下降法。然后讲解了如何将多项式回归用于复杂的非线性数据中，最后学习了减少模型过拟合的三种常见的正则化模型方法。

6. Logistic和Softmax：

本文主要实战Logistic回归和softmax回归在iris数据集上的应用，通过该文章，我们学习了logistic回归和softmax回归的分类机制，以及从应用的角度进行了实战学习。

7. SVM：

机器学习三人行(七)--支持向量机实践指南(附代码)
支持向量机是一个非常强大而且应用面很广的机器学习算法，能够胜任线性分类器，非线性分类器，线性回归问题，非线性回归问题中，甚至是离群值检测中，是应用最广泛的机器学习算法之一，本文剖析支持向量机在实践中的应用。

8. 决策树：

机器学习三人行(八)--神奇的分类回归决策树(附代码)
本文先从决策树的实战开始，对决策树有一个直观的认识，介于之前已经详细介绍过决策树的原理，这里通过对其节点选择标准，时间复杂度，以及正则化模型对其原理进行简单介绍。然后我们又学习了一下决策树回归的相关知识，以及进行了相关实战。最后我们从决策树的稳定性方面对决策树模型进行了一些优缺点分析。希望通过本文我们能一起更清楚的了解决策树。

9. 集成算法：

机器学习三人行(九)--千变万化的组合算法(附代码)
本文我们在决策树的基础上，更进一步的讨论由常用机器学习算法进行组合的集成算法，对集成算法最直接的理解就是三个臭皮匠赛过诸葛亮，通常我们已经建立了一些预测效果较好的算法之后，如果想要得到更好的预测效果，一种思路就是将这些算法组成起来来获取更好的预测效果。在很多的机器学习算法竞赛中，获胜者的方案通常就是将一些效果较好的算法通过集成算法的方式组成起来而获胜的。

10. 降维：

机器学习三人行(十)--机器学习降压神器(附代码)
许多机器学习问题涉及特征多达数千乃至数百万个。正如我们将看到的，这不仅让训练变得非常缓慢，而且还会使得找到一个好的解决方案变得更加困难。这个问题通常被称为维度灾难，所以今天我们从降维的角度来看下，如何给算法降低时间成本。

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