人工智能和机器学习之间的关系是什么？
- 机器学习是用来实现人工智能的一种技术手段
- 算法模型
- 概念：特殊的对象。特殊之处就在于该对象内部已经集成或者封装好一个某种方程（还没有求出解的方程）
- 作用：算法模型对象最终求出的解就是该算法模型实现预测或者分类的结果
- 预测
- 分类
- 样本数据：numpy，DataFrame
- 样本数据和算法模型之间的关联：样本数据是需要带入到算法模型对象中对其内部封装的方程进行求解的操作。该过程被称为模型的训练。
- 组成部分：
- 特征数据：自变量（楼层，采光率，面积）
- 目标数据：因变量（售价）
- 模型的分类：
- 有监督学习：如果模型需要的样本数据中必须包含特征和目标数据，则该模型归为有监督学习的分类
- 无监督学习：如果模型需要的样本数据只需要有特征数据即可。
- sklearn模块：大概封装了10多种算法模型对象。
- 线性回归算法模型-》预测
- KNN算法模型-》分类
分类和预测的区别
- 分类
分类：输入样本数据，输出对应的类别，将样本中每个数据对应一个已知属性。(有监督学习)
分类算法分为两步：
(1)学习步：通过训练样本数据集，建立分类规则
(2)分类步：用已知的测试样本集评估分类规则的准确率，若准确率可接受，则是使用该规则对除样本以外的数据(待测样本集)进行预测。
- 预测
预测：两种或者两种以上的变量之间相互依赖的函数模型，进行预测或者控制。
预测算法分两步：
(1)通过训练集建立样本模型
(2)通过检验后进行预测或者控制
- 常用的分类与预测算法
1.回归分析：线形回归、非线性回归、Logistic回归、岭回归、主成分回归、最小二乘回归等。
2.决策树：分类算法
3.ANN(人工神经网络)：
4.贝叶斯网络
5、支持向量机(svm):将低维非线性转换为高维线形进行计算。
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