《机器学习》的总结与心得_深圳光环大数据培训
学习机器学习的心得体会
学习机器学习的心得体会机器学习是一门涉及统计学、人工智能和计算机科学的领域，它通过构建模型和算法，使计算机能够从数据中学习并自主进行决策和预测。
作为一个学习者，我在学习机器学习的过程中积累了一些心得体会，现在分享给大家。
一、培养数学基础机器学习是建立在数学理论之上的，因此，对于学习机器学习来说，培养数学基础是至关重要的。
线性代数、概率论和统计学是机器学习的核心基础，掌握了这些数学工具，才能更好地理解和应用机器学习算法。
在学习过程中，我发现通过参加相关的数学课程、阅读相关的数学教材以及解决数学问题的实践，可以帮助我更好地理解机器学习的原理和算法。
二、掌握编程技能机器学习是一个实践性很强的领域，编程技能是必不可少的工具。
Python是机器学习领域最常用的编程语言之一，它具有简洁、易读、易学的特点，非常适合机器学习的实践。
在学习过程中，我通过编写Python代码来实现机器学习算法，不仅加深了对算法原理的理解，还提高了自己的编程能力。
此外，还可以利用一些开源的机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow等，来加速开发过程。
三、理论与实践相结合机器学习是一个理论与实践相结合的学科，理论知识只有应用到实际问题中才能发挥作用。
在学习过程中，我不仅阅读了大量的机器学习论文和书籍，还积极参与了一些实际项目的开发。
通过实践，我能够更好地理解机器学习算法的应用场景，掌握如何选择合适的算法以及如何调整算法的参数。
同时，实践还帮助我发现了一些理论上的不足之处，并通过调整算法或者采用其他方法进行改进。
四、持续学习和探索机器学习是一个不断发展和演进的领域，新的算法和技术层出不穷。
因此，持续学习和探索是学习机器学习的关键。
我经常阅读最新的研究论文和技术博客，参加学术会议和研讨会，与其他机器学习从业者进行交流和讨论。
通过与行业内的专家和同行交流，我能够及时了解最新的研究方向和技术趋势，并将其应用到实际项目中。
总结起来，学习机器学习需要培养数学基础，掌握编程技能，理论与实践相结合，并且持续学习和探索。
大数据培训学习心得体会_光环大数据
大数据培训学习心得体会_光环大数据来光环大数据学习大数据已经有一段时间了，这段时间感触颇多，下面我就我在大数据培训学习心得体会做个简单的分享。
大数据（big data）也成为海量数据、海量资料。
在面对海量数据资料时，我们无法透过主流的软件工具在合理的时间内进行管理、处理并整理成为对需求者有价值的信息时，就涉及到了我们现在所学的大数据技术。
大数据的特点目前已经从之前的4V升级到了5V，即Volume（大量）、Velocity （速率）、Variety（多样性）、Veracity （真实）、Value（价值）。
进一步可以理解为大数据具有数据体量巨大、处理速度快、数据种类繁多、数据来源真实可靠、价值巨大等特性。
目前大数据所用的数据记录单位为PB（2的50次方）和EB（2的60次方），甚至到了ZB（2的70次方）。
数据正在爆炸式的增长，急需一批大数据人才进行处理、挖掘、分析。
大数据的一个重大价值就在于大数据的预测价值。
如经济指数预测、经典预测、疾病预测、城市预测、赛事预测、高考预测、电影票房预测等。
在光环大数据培训班学习期间，我感受到了光环大数据良好的学习氛围和先进的教学方式。
几乎是零基础入学的我，从Java编程开始学起，目前已经进入了大数据的入门课程阶段。
光环大数据的课程安排十分合理，不同科目的讲师风格各异，授课方式十分有趣，教学内容都可以轻松记下来。
光环大数据还安排了充足的自习时间，让我们充分消化知识点，全程都有讲师、助教陪同，有疑问随时就可以得到解答，让我的学习特别高效。
阶段性的测试让我能够充分认识到自己的学习漏洞，讲师也会根据我们测试反映的情况对课程进行调整。
光环大数据还专门设置了大数据实验室，我们每天学习时均使用了真实的大数据环境，让我们真正体会到了大数据之美。
在光环大数据的大数据学习时间还要持续3个月左右，我会及时分享我在光环大数据的大数据培训学习心得体会，为想要学习大数据的同学提供帮助。
为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
《机器学习》读书心得
《机器学习》读书心得
机器学习是一门涉及人工智能领域的重要学科，通过让计算机系统从数据中学习并改进性能，从而实现自动化预测和决策的过程。
我在学习《机器学习》这本书的过程中，深有感触，下面分享一下我的读书心得。
首先，书中介绍了机器学习的基本概念和原理。
通过对数据的分析和学习，计算机可以不断提高自身的性能，实现更加精准的预测和决策。
同时，书中还介绍了不同的机器学习算法，如监督学习、无监督学习、强化学习等，每种算法都有其适用的场景和优缺点，需要根据实际情况进行选择和应用。
其次，书中还详细介绍了机器学习中常用的工具和技术，如Python 编程语言、TensorFlow框架等。
这些工具和技术的应用可以极大地提高机器学习的效率和准确性，对于深入理解和应用机器学习算法非常重要。
通过实际的编程实践，我更加深入地理解了机器学习的原理和应用。
最后，书中还分享了一些实际的案例和应用，如图像识别、自然语言处理等。
这些案例展示了机器学习在各个领域的广泛应用和巨大潜力，激发了我对于机器学习的兴趣和热情。
同时，这些案例也为我提供了实践机会，让我能够将所学知识应用到实际问题中，不断提升自身的能力和技术水平。
综上所述，通过学习《机器学习》，我对人工智能和机器学习有了更深入的理解和认识，同时也激发了我对于这一领域的兴趣和热情。
我会继续努力学习，不断提升自己的能力，为将来在人工智能领域做出更大的贡献而努力。
感谢这本书给予我的启发和帮助，我会继续努力，不断学习和进步。
【字数：416】。
机器学习实训课程学习总结
机器学习实训课程学习总结本次机器学习实训课程的学习给我带来了很多收获和启发。
通过这段时间的学习，我对机器学习的基本概念、算法原理以及实际应用都有了更深入的了解。
下面将对这次实训课程进行总结和反思。
1. 学习目标在开始这门课程之前，我确立了明确的学习目标，希望通过实训课程的学习能够掌握以下几点内容：a) 了解机器学习的基本概念和基础算法；b) 掌握几种常见的机器学习算法的原理和实现过程；c) 学习机器学习的实践应用，并能够独立完成一些简单的机器学习项目；d) 锻炼数据分析和问题解决的能力。
在学习过程中，我将目标划分为短期和长期目标，并根据这些目标制定了相应的学习计划。
2. 学习过程在整个学习过程中，我按照事先制定的学习计划，有条不紊地进行学习。
首先，我通过对机器学习的相关书籍、视频教程和网络资源的学习，对机器学习的基本概念有了初步的了解。
然后，我重点学习了几种经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机等。
通过详细阅读相关的论文和书籍，我理解了这些算法的原理和核心思想。
最后，我开始进行实践项目的开发。
根据自己的兴趣和实际需求，我选择了一个数据集，并使用Python语言和相应的机器学习库完成了一个简单的分类任务。
通过这个项目，我不仅巩固了之前学到的知识，还学到了很多在实践中才能获得的经验。
3. 学习收获通过这次机器学习实训课程的学习，我获得了很多宝贵的收获。
首先，我掌握了机器学习的基本概念和一些常见算法的原理，能够理解并应用这些算法解决实际问题。
其次，我锻炼了数据分析和问题解决的能力，学会了如何分析和处理实际数据集，并将其应用到机器学习模型中。
最后，通过实践项目的开发，我学会了如何独立进行一个机器学习项目的开发，从数据预处理到模型训练，并能够对结果进行评估和调优。
4. 学习反思在学习过程中，我也遇到了一些困难和挑战。
首先，由于机器学习领域的知识非常庞杂和深奥，我在理解一些高级算法和方法时遇到了一些困难。
机器学习心得体会
机器学习心得体会机器研究是一门充满挑战和机遇的领域。
在研究和实践机器研究的过程中，我收获了很多宝贵的经验和体会。
以下是我对机器研究的一些心得体会：不断研究和保持好奇心机器研究是一门不断发展和变化的领域。
为了跟上最新的进展和技术，我们应该保持持续研究的态度。
通过阅读论文、参加研讨会和课程，我们可以了解到最新的算法和方法。
同时，保持好奇心也是非常重要的，对新的问题和挑战保持开放的思维，可以帮助我们不断推动机器研究的边界。
数据的质量至关重要在机器研究中，数据是至关重要的。
无论是训练集还是测试集，数据的质量对于模型的性能起着决定性的作用。
因此，我们应该花足够的时间清洗和预处理数据，确保数据的准确性和完整性。
另外，对于不平衡数据和缺失数据，我们也需要采取相应的处理方法来解决问题。
特征工程和模型选择在机器研究中，特征工程是非常重要的一步。
通过合适的特征选择和转换，可以有效地提高模型的性能。
此外，对于不同的问题，我们需要选择适合的模型。
通过了解各种机器研究算法的优缺点，我们可以根据实际情况进行选择和调整，以达到更好的效果。
调参和模型评估在机器研究中，模型的调参是一个关键的步骤。
不同的参数组合可能会对模型的性能产生很大的影响。
因此，我们应该进行系统化的调参实验，以找到最优的参数组合。
此外，对于模型的评估也是非常重要的。
我们可以使用交叉验证和不同的评估指标来评估模型的性能，以便进行合理的比较和选择。
持续优化和实践机器研究是一个实践导向的领域。
通过实践中的不断研究和调整，我们可以不断优化模型的性能。
在实际应用中，我们也可以通过对数据的进一步分析和模型的改进来解决更复杂的问题。
因此，保持持续研究和实践的态度是非常重要的。
结语以上是我在学习和实践机器学习过程中的一些心得体会。
通过不断学习和实践，我相信机器学习的应用领域将会越来越广阔，我也会不断提升自己的能力，做出更好的成果。
学习机器学习的心得体会
学习机器学习的心得体会随着科技的快速发展，机器学习作为一门重要的技术正在迅速崭露头角。
作为一名对机器学习充满兴趣的学习者，我通过课程学习和实践经验，深刻体会到了机器学习的重要性和应用潜力。
下文将从自身学习经历、机器学习应用、学习心得和未来发展等方面进行论述。
一、自身学习经历在探索机器学习之前，我接触到了相关的数学和计算机科学知识。
数学是机器学习的基础，我通过学习线性代数、概率与统计等课程，为深入理解机器学习的原理打下了坚实基础。
计算机科学知识则使我具备了对机器学习算法的编程实现和应用的能力。
通过参加机器学习的在线课程和学习资料，我了解了机器学习的基本概念和算法。
从监督学习到无监督学习，从决策树到神经网络，我逐渐掌握了各种常见的机器学习算法，并在实践中应用。
二、机器学习应用机器学习作为一种数据驱动的技术，在各个领域都有广泛的应用。
例如，医疗领域可以利用机器学习算法进行疾病诊断和预测；金融领域可以利用机器学习算法进行风险评估和交易预测；智能驾驶和无人机技术也离不开机器学习的支持。
我在学习中了解到机器学习的应用案例，例如基于监督学习的文本分类、基于聚类分析的市场细分以及基于回归分析的销售预测等。
这些应用案例给我启示，机器学习可以帮助我们从大量的数据中发现规律，为实际问题提供解决思路。
三、学习心得学习过程中，我深切感受到了机器学习的挑战和乐趣。
机器学习需要对复杂数学算法的理解和编程实现的能力，同时还需要良好的数据分析和问题解决能力。
这些都需要坚持不懈地学习和实践。
在此过程中，我发现持续的实践对于掌握机器学习的关键。
通过挑战实际问题并不断调整和改进模型，我逐渐提升了自己的数据分析和机器学习算法应用能力。
同时，与同学和专家开展交流和合作也让我从多个角度理解机器学习的应用和原理。
四、未来发展学习机器学习是一项长期的任务，我将继续深入学习和实践，不断提升自己的技术能力和创新能力。
我计划通过开展机器学习项目、参与相关行业的实践，不断拓宽自己的学习视野和应用能力。
《机器学习》的总结与心得_深圳光环大数据培训
《机器学习》的总结与心得_深圳光环大数据培训这段时间利用下班晚上和周末在家的时间把《机器学习》看了一遍，总的来说，除了前两章是基础，其余章节都是介绍模型方法，应用场景、理论推导、优化过程、算法等，每章都可独立阅读而不受其他章节影响。
如果只是每一章都看完，顶多就是了解了一种方法，相互之间是割裂的，这样当碰到一个实际问题，仍然无法思路完整的求解，因而有必要在阅读时就要有意识甚至刻意的建立起知识架构。
实际上，所谓的机器学习，是面对一个具体的问题，从给定的数据中产生模型的算法，也就是说脱离了实际问题谈机器学习算法是毫无意义的。
参考本书的章节内容，加上自己在读书、工作中的一些理解，简单总结一下基于机器学习的一般性问题解决方法。
前面提到，脱离实际问题谈机器学习是毫无意义的，那么在给定数据集（所谓大数据）和具体问题的前提下，一般解决问题的步骤可以概括如下：1、数据抽象将数据集和具体问题抽象成数学语言，以恰当的数学符号表示。
这样做自然是为了方便表述和求解问题，而且也更加直观。
2、设定性能度量指标机器学习是产生模型的算法，一般来说模型都有误差。
如果模型学的太好，把训练样本自身的一些特点当成所有潜在样本具有的一般性质，这种情况称为过拟合，这样的模型在面对新样本时就会出现较大误差，专业表述就是导致模型的泛化性能下降。
与之相对的是欠拟合，模型对样本的一般性质都没学好，这种情况一般比较好解决，扩充数据集或者调整模型皆可。
而一般来说无论是机器学习还是现在很火的深度学习，面对的主要问题都是过拟合。
那么为了保证模型的泛化能力足够强，必须要有衡量模型泛化能力的评价标准，也就是性能度量的设定。
很显然不同的性能度量会导致不同的评判结果，好的性能度量能够直观的显示模型的好坏，同时也能看到不同模型，或者模型的不同参数下对解决问题的程度好坏。
进一步，有的问题可以直接基于设定的性能度量直接做最优化，得出该问题的一般求解模型。
比如回归任务最常用的性能度量就是均方误差，目标就是让均方误差最小，这就直接转化成了一个最优化问题。
2023机器学习培训心得体会3篇
2023机器学习培训心得体会3篇2023机器研究培训心得体会
第一篇：培训内容概述
在2023年的机器研究培训中，我学到了许多有关机器研究的
知识和技能。
培训涵盖了机器研究的基础理论、常用机器研究算法
和实际应用案例等方面的内容。
通过培训，我深入了解了机器研究
的原理和应用领域，并掌握了一些常用的机器研究算法和工具。
第二篇：实践项目经验分享
在培训期间，我们进行了多个实践项目，其中最令我印象深刻
的是一个图像分类的项目。
通过该项目，我学会了如何使用深度研
究框架来构建一个图像分类模型，并将其应用于实际的图像数据集。
这个项目不仅加深了我对机器研究的理解，还提高了我的实践能力
和解决问题的能力。
第三篇：团队合作与交流
在培训中，我们还开展了团队合作的项目，这让我体验到了团队合作的重要性。
通过与团队成员的交流与合作，我发现团队合作能够更快地解决问题和取得成果。
在团队合作中，我学到了更多关于机器研究的应用实践经验，也学会了与他人进行有效的沟通和协调。
总结起来，通过2023年的机器学习培训，我不仅扩展了对机器学习的认识，还提高了自己的实践能力和团队合作能力。
这些宝贵的经验将对我的学习和未来的职业发展产生积极的影响。
成功使用机器学习的十大诀窍_深圳光环大数据培训
成功使用机器学习的十大诀窍_深圳光环大数据培训基于云的机器学习工具带来了使用机器学习创造和提供新的功能的可能性。
然而，当我们使用不当时，这些工具会输出不好的结果。
想要在应用程序中成功地融入机器学习的开发者，需要注意十大关键要点。
在提供发现埋藏数据深层的模式的能力上，机器学习有着潜在的能力使得应用程序更加的强大并且更能响应用户的需求。
精心调校好的算法能够从巨大的并且互不相同的数据源中提取价值，同时没有人类思考和分析的限制。
对于开发者而言，机器学习为应用业务的关键分析提供了希望，从而实现从改善客户体验到提供产品推荐上升至超个性化内容服务的任何应用程序。
像Amazon和Micorosoft这样的云供应商提供云功能的机器学习解决方案，承诺为开发者提供一个简单的方法，使得机器学习的能力能够融入到他们的应用程序当中，这也算是最近的头条新闻了。
承诺似乎很好，但开发者还需谨慎。
对于开发人员而言，基于云的机器学习工具带来了使用机器学习创造和提供新的功能的可能性。
然而，当我们使用不当时，这些工具会输出不好的结果，用户可能会因此而感到不安。
测试过微软年龄检测机器学习工具的人都会发现，伴随即插即用的易用性而来的是主要的精度问题——对于关键应用程序或者是重大决策，它应该不值得信赖。
想要在应用程序中成功地融入机器学习的开发者，需要注意以下的一些关键要点：1. 算法使用的数据越多，它的精度会更加准确，所以如果可能要尽量避免抽样。
机器学习理论在预测误差上有着非常直观的描述。
简而言之，在机器学习模型和最优预测（在理论上达到最佳可能的误差）之间的预测误差的差距可以被分解为三个部分：由于没有找到正确函数形式的模型的误差由于没有找到最佳参数的模型的误差由于没用使用足够数据的模型的误差如果训练集有限，它可能无法支撑解决这个问题所需的模型复杂性。
统计学的基本规律告诉我们，如果我们可以的话，应该利用所有的数据而不是抽样。
2. 对给定的问题选择效果最好的机器学习算法是决定成败的关键。
机器学习心得(精品4篇)
机器学习心得(精品4篇)机器学习心得篇1在进行机器学习项目时，我发现有许多不同的工具和算法可供选择，这使项目实施变得复杂。
此外，数据预处理阶段非常重要，因为错误的数据可能会导致后续的算法和模型选择出现偏差。
在这个阶段，我学习了很多有关缺失数据和异常值的影响以及如何使用不同的方法来处理它们。
在选择算法和模型时，我意识到它们之间的关系。
了解算法和模型的特点以及如何选择适合项目的算法和模型是非常重要的。
此外，数据集的大小也会影响模型的性能，因此，在选择数据集时，我学习了很多有关数据集大小和分布对模型性能影响的知识。
在实现模型时，我遇到了许多挑战，例如内存问题、计算资源问题和模型过拟合问题。
为了解决这些问题，我学习了很多有关超参数和正则化的知识，并尝试了许多不同的算法和模型。
最终，我成功地解决了这些问题并得到了良好的结果。
总的来说，机器学习是一个非常有趣和有用的领域，我从中学习了很多有关数据预处理、算法和模型选择、计算资源管理等方面的知识。
我相信这些经验将对我未来的学习和工作产生积极影响。
机器学习心得篇2以下是一份机器学习心得：自从我开始接触机器学习，我的生活就充满了各种各样的惊喜和挑战。
这是一个让我既兴奋又紧张的旅程，我从中了解到很多关于机器学习和人工智能的知识。
首先，我了解到机器学习不仅仅是算法和模型，它更是解决问题的艺术。
机器学习算法可以从数据中自动学习，无需明确的编程。
这使得我们能够处理以前无法处理的问题，得出以前无法得出的结论。
例如，在图像识别任务中，机器学习算法可以自动学习特征，使得图像识别的准确率大大提高。
其次，我学习到了各种机器学习技术，如监督学习、无监督学习、强化学习等。
每种技术都有其特定的应用场景，使得我们可以更精确地解决复杂的问题。
例如，在医疗诊断中，我们可以使用深度学习来自动识别图像中的异常，从而帮助医生诊断。
同时，我也意识到了数据的重要性。
机器学习需要大量的数据进行训练，而且数据的质量和完整性对结果影响很大。
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《机器学习》的总结与心得_深圳光环大数据培训这段时间利用下班晚上和周末在家的时间把《机器学习》看了一遍，总的来说，除了前两章是基础，其余章节都是介绍模型方法，应用场景、理论推导、优化过程、算法等，每章都可独立阅读而不受其他章节影响。
如果只是每一章都看完，顶多就是了解了一种方法，相互之间是割裂的，这样当碰到一个实际问题，仍然无法思路完整的求解，因而有必要在阅读时就要有意识甚至刻意的建立起知识架构。
实际上，所谓的机器学习，是面对一个具体的问题，从给定的数据中产生模型的算法，也就是说脱离了实际问题谈机器学习算法是毫无意义的。
参考本书的章节内容，加上自己在读书、工作中的一些理解，简单总结一下基于机器学习的一般性问题解决方法。
前面提到，脱离实际问题谈机器学习是毫无意义的，那么在给定数据集（所谓大数据）和具体问题的前提下，一般解决问题的步骤可以概括如下：1、数据抽象将数据集和具体问题抽象成数学语言，以恰当的数学符号表示。
这样做自然是为了方便表述和求解问题，而且也更加直观。
2、设定性能度量指标机器学习是产生模型的算法，一般来说模型都有误差。
如果模型学的太好，把训练样本自身的一些特点当成所有潜在样本具有的一般性质，这种情况称为过拟合，这样的模型在面对新样本时就会出现较大误差，专业表述就是导致模型的泛化性能下降。
与之相对的是欠拟合，模型对样本的一般性质都没学好，这种情况一般比较好解决，扩充数据集或者调整模型皆可。
而一般来说无论是机器学习还是现在很火的深度学习，面对的主要问题都是过拟合。
那么为了保证模型的泛化能力足够强，必须要有衡量模型泛化能力的评价标准，也就是性能度量的设定。
很显然不同的性能度量会导致不同的评判结果，好的性能度量能够直观的显示模型的好坏，同时也能看到不同模型，或者模型的不同参数下对解决问题的程度好坏。
进一步，有的问题可以直接基于设定的性能度量直接做最优化，得出该问题的一般求解模型。
比如回归任务最常用的性能度量就是均方误差，目标就是让均方误差最小，这就直接转化成了一个最优化问题。
其他一些常用的有错误率与精度、查准查全率、ROC与AOC等。
当然更为重要的是，仅仅设定好性能度量是不够的，不同模型或者不同参数下得到的性能度量结果一般是不同的，一般来说不能简单的比较结果，而应该基于统计假设检验来做效果判定。
也就是说通过比较检验的方法，我们就可以判断，如果观察到A比B好，在统计意义上A的泛化性能是否优于B，以及这个判断的把握有多大。
3、数据预处理之所以要做数据预处理，是因为提供的数据集往往很少是可以直接拿来用的。
可能的情况有：样本某些属性值缺失有未标记样本样本的属性太多样本量不足没有分出测试集和验证集不同类的样本数相差比较大不同类的样本数相差比较大这就是所谓类别不平衡问题。
举个例子，样本里有998个反例，2个正例，如果一个模型对任何的新样本都预测为反例，那么它的精度为99.8%，虽然很高，但没有任何价值。
这种情况使用的基本策略是再缩放，具体方法则是采样。
通过不同的采样方法来使类别达到平衡。
没有分出测试集和验证集再说第五种情况，为了方便训练和验证模型好坏，数据集一般会以9：1或者其他合适比例（比例选择主要基于实际问题）分为测试集和验证集。
如果给定的数据集只是已经标记好的样本，那么划分时必须保证数据集和测试集的分布大致均匀，这就涉及到具体的划分算法了。
样本量不足第四种情况一般图像问题比较常遇到，如果样本量不足，不够模型来学习，效果自然很差。
常见的方法一般有两种：基于原数据集做扩充。
比如对于图片，可以做各种处理，比如旋转、crop、对比度、亮度等基于像素值的调整，使得一个样本能够生成多个样本，从而达到扩充数据集的目的。
通过人工标注生成样本。
比如大名鼎鼎的ImageNet数据集就是通过全球众包完成的，当然这个不仅耗时长，人工成本也很高，需谨慎考虑。
样本的属性太多对于第三种情况，如果样本属性太多，为了保证模型的泛化性能足够强，则理论上必须保证数据集包括有所有属性的所有值，而这随着属性数目以及属性值是呈指数上升，很有可能达到天文数字，不仅难以计算，在现实情况也不可能收集到这么多的样本。
从数学角度看，每个样本的属性可以看成向量，属性数目是向量的维数，解决第三种情况一般有两种方法：降维特征选择特征选择比较好理解，就是选择有用相关的属性，或者用另外一种表达方式：选择样本中有用、跟问题相关的特征。
事实上这也很正常，并不一定样本的所有属性对具体问题都是有用的，通过一定的方法选择合适的特征可以保证模型更优。
常用的方法大致分三类：过滤式、包裹式和嵌入式。
所谓的降维，即是多属性意味着是高维空间，在很多时候可以等价的映射到低维而不丢失主要信息。
从空间映射的角度看，我们可以通过主成分分析PCA（线性映射）和核化主成分分析（非线性映射）来达到降维的目的。
（补充：PCA是无监督降维方法，线性判别分析LDA则是监督降维防范）有未标记样本现实情况下往往很多数据集都有大量的未标记样本，有标记的样本反而比较少。
如果直接弃用，很大程度上会导致模型精度低。
这种情况解决的思路往往是结合有标记的样本，通过估计的方法把未标记样本变为伪的有标记样本。
基本的方法有主动学习和半监督学习两种方法。
样本某些属性值缺失样本的属性值缺失是很常见的一种情况。
比如做书籍、视频、音乐等的个性化推荐时，需要用户对不同种类的偏好或评价。
而用户不一定听过所有种类的歌，也不一定做出了评价。
这就需要通过他已产生的样本数据和与之相类似的用户的数据来恢复和补全。
从原理上讲，这和压缩感知根据部分信息恢复全部信息是有类似的。
常用的方法涉及到协同过滤、矩阵补全等技术和方法。
总的来说，数据预处理是一个非常重要的过程，实际上数据预处理往往会和模型选择结合在一起。
4、选定模型在数据集完美的情况下，接下来就是根据具体问题选定恰当的模型了。
一种方式是根据有没有标记样本考虑。
如果是有标记样本，可以考虑有监督学习，反之则是无监督学习，兼而有之就看半监督学习是否派的上用场。
无监督学习方法主要提到的是聚类。
随机选定几个样本，通过一定的算法不停迭代直至收敛或者达到停止条件，然后便将所有样本分成了几类。
对有监督学习而言，根据最终所需要的输出结果如果涉及到分类，可以参考的模型有线性回归及其非线性扩展、决策树、神经网络、支持向量机SVM、规则学习等如果是回归问题，可以认为是分类的连续形式，方法便是以上模型的变种或扩展如果涉及到概率，可以参考的有神经网络、贝叶斯、最大似然、EM、概率图、隐马尔科夫模型、强化学习等5、训练及优化选定了模型，如何训练和优化也是一个重要问题。
如果要评估训练集和验证集的划分效果，常用的有留出法、交叉验证法、自助法、模型调参等如果模型计算时间太长，可以考虑剪枝如果是过拟合，则可通过引入正则化项来抑制（补偿原理）如果单个模型效果不佳，可以集成多个学习器通过一定策略结合，取长补短（集成学习）6、应用模型训练好之后，自然就是应用，针对未知样本做预测、推荐等。
最后再简单谈一下神经网络。
本书中神经网络仅仅是作为一个章节叙述，包括经典的BP算法。
但技术书籍的推出总是落后于当前技术发展的。
《机器学习》上市的时间，已经是深度学习大行其道了。
多层的神经网络伴随的往往是大量参数的计算和对大数据的渴求。
随着互联网的发展，人们产生的数据呈爆炸式增长，这使得大数据集越来越多，同时以NVIDIA为代表推出的基于GPU的机器的计算能力大幅提高，这使得应用多层神经网络解决实际问题成为可能。
尤其是在ImageNet竞赛中基于卷积神经网络的模型以大幅优势夺冠后，无论是学术界还是工业界，都投入大量人力财力研究和应用。
以前认为人工智能不可能击败围棋的论点也在今年AlphaGO战胜李世石不攻自破，AlphaGO赖以成功的基础就是几千万名家的对战棋谱（数据集）和多层神经网络（模型），当然还包括了强化学习和评估网络等辅助下棋策略。
一个非常有趣的事实是，神经网络在经历了几次寒冬后，科学家们为了保证科研成果能够更大概率的发表，启用了新名词深度学习。
（因为神经网络使用的trick太多，以neural network为关键词的paper拒稿率很高）所以从本质上讲，深度学习可以简单的认为是很深层的神经网络。
为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。
通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生较快的掌握技能知识，帮助莘莘学子实现就业梦想。
光环大数据启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。
光环大数据专注国内大数据和人工智能培训，将在人工智能和大数据领域深度合作。
未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的人才。
参加“AI智客计划”，享2000元助学金！【报名方式、详情咨询】光环大数据网站报名：手机报名链接：http:// /mobile/。