一、机器学习基本分类(原文链接)：

①监督学习（Supervised learning）

数据集中的每个样本有相应的“正确答案”， 根据这些样本做出

预测， 分有两类： 回归问题和分类问题。

步骤1： 数据集的创建和分类

步骤2： 训练

步骤3： 验证

步骤4： 使用

（ 1） 回归问题举例

例如： 预测房价， 根据样本集拟合出一条连续曲线。

（ 2） 分类问题举例

例如： 根据肿瘤特征判断良性还是恶性，得到的是结果是“良性”或者“恶性”， 是离散的。

监督学习：从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数）， 当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。

PCA和很多deep learning算法都属于无监督学习

②无监督学习

无监督学习：输入数据没有被标记，也没有确定的结果。样本数据类别未知， 需要根据样本间的相似性对样本集进行分类（聚类， clustering）试图使类内差距最小化，类间差距最大化。

实际应用中， 不少情况下无法预先知道样本的标签，也就是说没有训练样本对应的类别，因而只能从原先没有样本标签的样本集开始学习分器设计

有监督学习 无监督学习

样本 必须要有训练集与测试样本。在训练集中找规律，而对测试样本使用这种规律。

目标 方法是识别事物，识别的结果表现在给待识别数据加上了标签。 因此训练样本集必须由带标签的样本组成。

③半监督学习

半监督学习： 即训练集同时包含有标记样本数据和未标记样本数据。

④强化学习

实质是： make decisions问题，即自动进行决策，并且可以做连续决策。

主要包含四个元素： agent， 环境状态， 行动， 奖励；

强化学习的目标就是获得最多的累计奖励。

小结：

监督学习：

In：有标签

Out：有反馈

目的：预测结果

案例：学认字

算法：分类（类别），回归（数字）

无监督学习：

In：无标签

Out：无反馈

目的：发现潜在结构

案例：自动聚类

算法：聚类，降维

半监督学习:

已知：训练样本Data和待分类的类别

未知：训练样本有无标签均可

应用：训练数据量过时，

监督学习效果不能满足需求，因此用来增强效果。

强化学习：

In：决策流程及激励系统

Out：一系列行动

目的：长期利益最大化，回报函数（只会提示你是否在朝着目标方向前进的延迟反映）

案例：学下棋

算法：马尔科夫决策，动态规划

二、KNN算法概述（原文链接）

　　邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法。KNN是一种分类(classification)算法，它输入基于实例的学习（instance-based learning），属于懒惰学习（lazy learning）即KNN没有显式的学习过程，也就是说没有训练阶段，数据集事先已有了分类和特征值，待收到新样本后直接进行处理。与急切学习（eager learning）相对应。

　　KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。 

　　思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最邻近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也划分为这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

　　提到KNN，网上最常见的就是下面这个图，可以帮助大家理解。

　　我们要确定绿点属于哪个颜色（红色或者蓝色），要做的就是选出距离目标点距离最近的k个点，看这k个点的大多数颜色是什么颜色。当k取3的时候，我们可以看出距离最近的三个，分别是红色、红色、蓝色，因此得到目标点为红色。

　　算法的描述：#

　　1）计算测试数据与各个训练数据之间的距离；

　　2）按照距离的递增关系进行排序；

　　3）选取距离最小的K个点；

　　4）确定前K个点所在类别的出现频率；

　　5）返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类

二、关于K的取值#

　　K：临近数，即在预测目标点时取几个临近的点来预测。

　　K值得选取非常重要，因为：

　　如果当K的取值过小时，一旦有噪声得成分存在们将会对预测产生比较大影响，例如取K值为1时，一旦最近的一个点是噪声，那么就会出现偏差，K值的减小就意味着整体模型变得复杂，容易发生过拟合；

　　如果K的值取的过大时，就相当于用较大邻域中的训练实例进行预测，学习的近似误差会增大。这时与输入目标点较远实例也会对预测起作用，使预测发生错误。K值的增大就意味着整体的模型变得简单；

　　如果K==N的时候，那么就是取全部的实例，即为取实例中某分类下最多的点，就对预测没有什么实际的意义了；

　　K的取值尽量要取奇数，以保证在计算结果最后会产生一个较多的类别，如果取偶数可能会产生相等的情况，不利于预测。

　　K的取法：#

 　　常用的方法是从k=1开始，使用检验集估计分类器的误差率。重复该过程，每次K增值1，允许增加一个近邻。选取产生最小误差率的K。

　　一般k的取值不超过20，上限是n的开方，随着数据集的增大，K的值也要增大。

三、关于距离的选取#

　　距离就是平面上两个点的直线距离

　　关于距离的度量方法，常用的有：欧几里得距离、余弦值（cos）, 相关度 （correlation）, 曼哈顿距离 （Manhattan distance）或其他。

　　Euclidean Distance 定义：#

　　两个点或元组P1=（x1，y1）和P2=（x2，y2）的欧几里得距离是

　　距离公式为：（多个维度的时候是多个维度各自求差）

四、总结#

　　KNN算法是最简单有效的分类算法，简单且容易实现。当训练数据集很大时，需要大量的存储空间，而且需要计算待测样本和训练数据集中所有样本的距离，所以非常耗时

KNN对于随机分布的数据集分类效果较差，对于类内间距小，类间间距大的数据集分类效果好，而且对于边界不规则的数据效果好于线性分类器。

　　KNN对于样本不均衡的数据效果不好，需要进行改进。改进的方法时对k个近邻数据赋予权重，比如距离测试样本越近，权重越大。

　　KNN很耗时，时间复杂度为O(n)，一般适用于样本数较少的数据集，当数据量大时，可以将数据以树的形式呈现，能提高速度，常用的有kd-tree和ball-tree。