-数据类型

1. 离散数据类型（计数数据）：区间内不可分，整数，不能进一步提高精确度

2. 连续性数据：区间内可分，通常为非整数。变量可以在某个范围内任取数。

- 机器学习算法分类

1. 监督学习（预测）：特征值+目标值

1.1 分类（目标值为离散型）：k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络

1.2 回归（目标值为连续型）：线性回归、岭回归

1.3 标注：隐马尔科夫模型

2. 非监督学习：特征值

2.1 聚类 k-means

## 机器学习算法分类以及开发流程

> 算法是核心，数据和计算是基础

> 找准定位，算法设计是算法工程师在做，我们要分析数据，分析业务，应用常见算法，特征工程，调参数，优化

- 学会分析问题，用算法解决问题

- 掌握算法基本思想

- 利用库和框架解决问题

### 算法分类

1、数据类型

- 离散型数据：由记录不同类别个体的数目所得到的数据，又称计数数据，不能再细分，也不能进一步地提高精确度。

- 连续型数据：可以在某个范围内取任意数，即变量的取值可以是连续的，如长度时间质量值等。通常是非整数，含有小数部分。

2、 算法分类

1） 监督学习（预测）特征值+目标值

- 分类 k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络

- 回归 线性回归 岭回归

- 标注 隐马尔科夫模型 不做要求

2） 无监督学习 特征值无标签，无标准答案

- 聚类 k-means

> 分类：目标值离散型 回归：目标值连续型

> 分类概念：分类是监督学习的一个核心问题，在监督学习中，当输出变量取有限个离散值时，预测问题变成为分类问题。最基础的便是二分类问题，即判断是非，从两个类别中选择一个作为预测结果。

> 应用：银行业务，图像处理，手写识别，文本分类

例子：

1、明天天气多少度：回归

2、明天天气是阴、晴还是雨：分类

3、人脸年龄预测：回归

4、人脸识别：分类