谷歌的无人车和机器人得到了很多关注，但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明，更人性化的技术，机器学习。
—— 埃里克 施密特（谷歌首席执行官）
当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天，我们可能正处于人类历史上最关键的时期。之所以关键，并不是因为已经取得的成就，而是未来几年里我们即将要获得的进步和成就。
对我来说，如今最令我激动的就是计算技术和工具的普及，从而带来了计算的春天。作为一名数据科学家，我可以建造一个数据处理系统来进行复杂的算法运算，这样每小时能赚几美金。可是学习这些算法却花了我无数个日日夜夜。
那么谁能从这篇文章里收益最多呢？
这篇文章有可能是我写的所有文章里最有价值的一篇。
写这篇文章的目的，就是希望它可以让有志于从事数据科学和机器学习的诸位在学习算法的路上少走些路。我会在文章中举例一些机器学习的问题，你们也可以在思考解决这些问题的过程中得到启发。我也会写下对于各种机器学习算法的一些个人理解，并且提供R和Python的执行代码。读完这篇文章，读者们至少可以行动起来亲手试试写一个机器学习的程序。
不过，这篇文章并没有阐述这些算法背后的统计学原理，有时候从实践入手也是很好的学习路径。如果你希望了解的是这些统计学原理，那么这篇文章的内容可能并不适合你。
一般说来，机器学习有三种算法：
1. 监督式学习
监督式学习算法包括一个目标变量（因变量）和用来预测目标变量的预测变量（自变量）。通过这些变量我们可以搭建一个模型，从而对于一个已知的预测变量值，我们可以得到对应的目标变量值。重复训练这个模型，直到它能在训练数据集上达到预定的准确度。
属于监督式学习的算法有：回归模型，决策树，随机森林，K邻近算法，逻辑回归等。
2. 无监督式学习
与监督式学习不同的是，无监督学习中我们没有需要预测或估计的目标变量。无监督式学习是用来对总体对象进行分类的。它在根据某一指标将客户分类上有广泛应用。
属于无监督式学习的算法有：关联规则，K-means聚类算法等。
3. 强化学习
这个算法可以训练程序做出某一决定。程序在某一情况下尝试所有的可能行动，记录不同行动的结果并试着找出最好的一次尝试来做决定。
属于这一类算法的有马尔可夫决策过程。
常见的机器学习算法
以下是最常用的机器学习算法，大部分数据问题都可以通过它们解决：
1.线性回归 (Linear Regression)
2.逻辑回归 (Logistic Regression)
3.决策树 (Decision Tree)
4.支持向量机（SVM）
5.朴素贝叶斯 (Naive Bayes)
6.K邻近算法（KNN）
7.K-均值算法（K-means）
8.随机森林 (Random Forest)
9.降低维度算法（Dimensionality Reduction Algorithms）
10.Gradient Boost和Adaboost算法
1.线性回归 (Linear Regression)
线性回归是利用连续性变量来估计实际数值（例如房价，呼叫次数和总销售额等）。我们通过线性回归算法找出自变量和因变量间的最佳线性关系，图形上可以确定一条最佳直线。这条最佳直线就是回归线。这个回归关系可以用Y=aX+b 表示。
我们可以假想一个场景来理解线性回归。比如你让一个五年级的孩子在不问同学具体体重多少的情况下，把班上的同学按照体重从轻到重排队。这个孩子会怎么做呢？他有可能会通过观察大家的身高和体格来排队。这就是线性回归！这个孩子其实是认为身高和体格与人的体重有某种相关。而这个关系就像是前一段的Y和X的关系。
在Y=aX+b这个公式里：
Y- 因变量
a- 斜率
X- 自变量
b- 截距
a和b可以通过最小化因变量误差的平方和得到（最小二乘法）。
下图中我们得到的线性回归方程是 y=0.2811X+13.9。通过这个方程，我们可以根据一个人的身高得到他的体重信息。
线性回归主要有两种：一元线性回归和多元线性回归。一元线性回归只有一个自变量，而多元线性回归有多个自变量。拟合多元线性回归的时候，可以利用多项式回归（Polynomial Regression）或曲线回归 (Curvilinear Regression)。
Python 代码
#Import Library
#Import other necessary libraries like pandas, numpy…
fromsklearn importlinear_model
#Load Train and Test datasets
#Identify feature and response variable(s) and values must be numeric and numpy arrays
x_train=input_variables_values_training_datasets
y_train=target_variables_values_training_datasets
x_test=input_variables_values_test_datasets
# Create linear regression object
linear =linear_model.LinearRegression()
# Train the model using the training sets and check score
linear.fit(x_train,y_train)
linear.score(x_train,y_train)
#Equation coefficient and Intercept
print(‘Coefficient: n’,linear.coef_)
print(‘Intercept: n’,linear.intercept_)
#Predict Output
predicted=linear.predict(x_test)
R 代码
#Load Train and Test datasets
#Identify feature and response variable(s) and values must be numeric and numpy arrays
x_train <-input_variables_values_training_datasets
y_train <-target_variables_values_training_datasets
x_test <-input_variables_values_test_datasets
x <-cbind(x_train,y_train)
# Train the model using the training sets and check score
linear <-lm(y_train ~.,data =x)
summary(linear)
#Predict Output
predicted=predict(linear,x_test)
2.逻辑回归
别被它的名字迷惑了，逻辑回归其实是一个分类算法而不是回归算法。通常是利用已知的自变量来预测一个离散型因变量的值（像二进制值0/1，是/否，真/假）。简单来说，它就是通过拟合一个逻辑函数（logit fuction）来预测一个事件发生的概率。所以它预测的是一个概率值，自然，它的输出值应该在0到1之间。
同样，我们可以用一个例子来理解这个算法。
假设你的一个朋友让你回答一道题。可能的结果只有两种：你答对了或没有答对。为了研究你最擅长的题目领域，你做了各种领域的题目。那么这个研究的结果可能是这样的：如果是一道十年级的三角函数题，你有70%的可能性能解出它。但如果是一道五年级的历史题，你会的概率可能只有30%。逻辑回归就是给你这样的概率结果。
回到数学上，事件结果的胜算对数（log odds）可以用预测变量的线性组合来描述：
odds= p/ (1-p) = probability of event occurrence / probability of not event occurrence
ln(odds) = ln(p/(1-p))
logit(p) = ln(p/(1-p)) = b0+b1X1+b2X2+b3X3….+bkXk
在这里，p 是我们感兴趣的事件出现的概率。它通过筛选出特定参数值使得观察到的样本值出现的概率最大化，来估计参数，而不是像普通回归那样最小化误差的平方和。
你可能会问为什么需要做对数呢？简单来说这是重复阶梯函数的最佳方法。因本篇文章旨不在此，这方面就不做详细介绍了。
Python 代码
#Import Library
fromsklearn.linear_model importLogisticRegression
#Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset
# Create logistic regression object
model =LogisticRegression()
# Train the model using the training sets and check score
model.fit(X,y)
model.score(X,y)
#Equation coefficient and Intercept
print(‘Coefficient: n’,model.coef_)
print(‘Intercept: n’,model.intercept_)
#Predict Output
predicted=model.predict(x_test)
R 代码
x <-cbind(x_train,y_train)
# Load the model using the training sets and check score
logistic <-glm(y_train ~.,data =x,family=’binomial’)
summary(logistic)
#Predict Output
predicted=predict(logistic,x_test)
延伸：
以下是一些可以尝试的优化模型的方法：
加入交互项（interaction）
减少特征变量
正则化（regularization）
使用非线性模型
3.决策树
这是我最喜欢也是能经常使用到的算法。它属于监督式学习，常用来解决分类问题。令人惊讶的是，它既可以运用于类别变量（categorical variables）也可以作用于连续变量。这个算法可以让我们把一个总体分为两个或多个群组。分组根据能够区分总体的最重要的特征变量/自变量进行。更详细的内容可以阅读这篇文章Decision Tree Simplified。
从上图中我们可以看出，总体人群最终在玩与否的事件上被分成了四个群组。而分组是依据一些特征变量实现的。用来分组的具体指标有很多，比如Gini，information Gain, Chi-square,entropy。
理解决策树原理的最好的办法就是玩Jezzball游戏。这是微软的一款经典游戏（见下图）。这个游戏的最终任务是在一个有移动墙壁的房间里，通过建造墙壁来尽可能地将房间分成尽量大的，没有小球的空间。
每一次你用建墙来分割房间，其实就是在将一个总体分成两部分。决策树也是用类似方法将总体分成尽量多的不同组别。
延伸阅读：Simplified Version of Decision Tree Algorithms
Python 代码
#Import Library
#Import other necessary libraries like pandas, numpy…
fromsklearn importtree
#Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset
# Create tree object
model =tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’)# for classification, here you can change the algorithm as gini or entropy (information gain) by default it is gini
# model = tree.DecisionTreeRegressor() for regression
# Train the
