也许我们生活在人类历史上最关键的时期：从使用大型计算机，到个人电脑，再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么，而是将来会有什么发生。
工具和技术的民主化，让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今，作为一名数据科学家，用复杂的算法建立数据处理机器一小时能赚到好几美金。但能做到这个程度可并不简单！我也曾有过无数黑暗的日日夜夜。
谁能从这篇指南里受益最多？
我今天所给出的，也许是我这辈子写下的最有价值的指南。
这篇指南的目的，是为那些有追求的数据科学家和机器学习狂热者们，简化学习旅途。这篇指南会让你动手解决机器学习的问题，并从实践中获得真知。我提供的是几个机器学习算法的高水平理解，以及运行这些算法的 R 和 Python 代码。这些应该足以让你亲自试一试了。
我特地跳过了这些技术背后的数据，因为一开始你并不需要理解这些。如果你想从数据层面上理解这些算法，你应该去别处找找。但如果你想要在开始一个机器学习项目之前做些准备，你会喜欢这篇文章的。
广义来说，有三种机器学习算法
1、 监督式学习
工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量（或因变量）组成。这些变量由已知的一系列预示变量（自变量）预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。
2、非监督式学习
工作机制：在这个算法中，没有任何目标变量或结果变量要预测或估计。这个算法用在不同的组内聚类分析。这种分析方式被广泛地用来细分客户，根据干预的方式分为不同的用户组。非监督式学习的例子有：关联算法和 K – 均值算法。
3、强化学习
工作机制：这个算法训练机器进行决策。它是这样工作的：机器被放在一个能让它通过反复试错来训练自己的环境中。机器从过去的经验中进行学习，并且尝试利用了解最透彻的知识作出精确的商业判断。 强化学习的例子有马尔可夫决策过程。
常见机器学习算法名单
这里是一个常用的机器学习算法名单。这些算法几乎可以用在所有的数据问题上：
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- SVM
- 朴素贝叶斯
- K最近邻算法
- K均值算法
- 随机森林算法
- 降维算法
- Gradient Boost 和 Adaboost 算法