作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
什么是机器学习?机器学习（ML）是关于计算机系统如何利用数据、经验或反馈（即指导学习过程）改善性能的科学研究领域。机器学习算法通常分为监督学习、无监督学习、强化学习、增强学习等类型，每个算法都可以应用于不同的任务环境中。如图像识别、文本分类、推荐系统等。
相对于传统编程语言的编程模式，机器学习编程语言偏向于数学符号表达。例如，Python、R等语言会用数值变量、数组和矩阵表示数据；而机器学习语言则采用符号表示数据，包括特征（Feature）、标签（Label）、损失函数（Loss Function）等。符号式编程可以使得模型参数更容易被推断和优化，并避免了繁琐的计算逻辑，也适用于复杂的模型。
在实际应用中，使用机器学习的典型流程如下所示：
1.收集数据：机器学习首先要得到训练数据的集成，然后基于这些数据对模型进行训练。这一步一般需要工程师通过不同方式获取数据源信息，比如：数据库、文件、API等。
2.清洗数据：数据的质量直接影响模型的准确性。所以需要对原始数据进行清洗，去除脏数据和噪声，将其转换为机器学习模型可用的形式。
3.特征工程：基于原始数据生成特征，这些特征能够帮助机器学习算法提取出有用的信息，进而预测结果。特征工程包括选取合适的特征、处理缺失值、归一化等环节。
4.选择模型：机器学习算法包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等等。通过不同的算法和超参数组合，最终确定最佳模型。
5.训练模型：模型训练是机器学习算法的关键阶段，模型通过与训练数据拟合，以最