1. 机器学习概述

1）贴上Python环境及pip list截图，了解一下大家的准备情况。暂不具备开发条件的请说明原因及打算。

2）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。

3）什么是机器学习，有哪些分类？结合案例，写出你的理解。

解：

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机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能的核心，涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构从而不断改善自身的性能。

根据学习方法不同可以将机器学习分为传统机器学习、深度学习、其他机器学习。

机器学习按照学习形式进行分类，可分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。区别在于，监督学习需要提供标注的样本集，无监督学习不需要提供标注的样本集，半监督学习需要提供少量标注的样本，而强化学习需要反馈机制。

监督学习。利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略/方法建立一个模型，实现对新数据/实例的标记（分类）/映射。监督学习要求训练样本的分类标签已知，分类标签的精确度越高，样本越具有代表性，学习模型的准确度越高。监督学习在自然语言处理、信息检索、文本挖掘、手写体辨识、垃圾邮件侦测等领域获得了广泛应用。

无监督学习。利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律。无监督学习不需要训练样本和人工标注数据，便于压缩数据存储、减少计算量、提升算法速度，还可以避免正负样本偏移引起的分类错误问题，主要用于经济预测、异常检测、数据挖掘、图像处理、模式识别等领域，例如组织大型计算机集群、社交网络分析、市场分割、天文数据分析等。

半监督学习。介于监督学习与无监督学习之间，其主要解决的问题是利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类，从而达到减少标注代价、提高学习能力的目的。

强化学习。智能系统从环境到行为映射的学习，以使强化信号函数值最大。由于外部环境提供的信息很少，强化学习系统必须靠自身的经历进行学习。

 

案例：广告点击率预估

互联网广告是互联网公司主要的盈利手段，互联网广告交易的双方是广告主和媒体。为自己的产品投放广告并为广告付费；媒体是有流量的公司，如各大门户网站、各种论坛，它们提供广告的展示平台，并收取广告费。

广告点击率是指广告的点击到达率，即广告的实际点击次数除以广告的展现量。在实际应用中，我们从广告的海量历史展现点击日志中提取训练样本，构建特征并训练CTR模型，评估各方面因素对点击率的影响。

当有新的广告位请求到达时，就可以用训练好的模型，根据广告交易平台传过来的相关特征预估这次展示中各个广告的点击概率，结合广告出价计算得到的广告点击收益，从而选出收益最高的广告向广告交易平台出价。