什麼是機器學習？
機器學習（Machine Learning）是人工智能的一個分支，它使計算機系統能夠從數據中學習並改進，而無需明確編程。通過分析大量數據，機器學習算法可以識別模式、做出預測和決策。
核心概念
- 訓練數據：用於訓練模型的歷史數據集
- 特徵：描述數據的屬性或變量
- 標籤：我們想要預測的目標變量
- 模型：從數據中學習到的數學表示
監督式學習
監督式學習是最常見的機器學習類型，使用帶有標籤的訓練數據來學習輸入和輸出之間的映射關係。
主要類型
分類問題
預測離散的類別標籤，如郵件是否為垃圾郵件、圖像中的物體識別等。
常用算法：邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機
回歸問題
預測連續的數值，如房價預測、股票價格預測、溫度預測等。
常用算法：線性回歸、多項式回歸、嶺回歸、Lasso回歸
非監督式學習
非監督式學習處理沒有標籤的數據，目標是發現數據中的隱藏結構和模式。
應用場景
- 聚類分析：將相似的數據點分組，如客戶細分、文檔分類
- 降維：減少數據的特徵數量，保留重要信息
- 異常檢測：識別與正常模式不符的數據點
- 關聯規則：發現數據項之間的有趣關係
常用機器學習算法
1. 線性回歸
最基礎的回歸算法，通過擬合線性方程來預測連續值。適用於特徵與目標變量之間存在線性關係的場景。
y = w₁x₁ + w₂x₂ + ... + wₙxₙ + b
2. 決策樹
通過樹狀結構進行決策，每個節點代表一個特徵判斷。易於理解和解釋，可用於分類和回歸。
3. K-近鄰算法（KNN）
基於相似度的算法，通過找到最接近的K個訓練樣本來進行預測。簡單直觀，但計算成本較高。
4. 支持向量機（SVM）
尋找最優超平面來分隔不同類別的數據。在高維空間中表現優異，適合複雜的分類問題。
實踐項目建議
初級項目：鳶尾花分類
使用經典的鳶尾花數據集，實現多分類算法，預測花的種類。
技能點：數據預處理、特徵工程、模型評估
中級項目：房價預測
基於房屋特徵（面積、位置、房齡等）預測房價，實踐回歸算法。
技能點：特徵選擇、正則化、交叉驗證
高級項目：客戶流失預測
分析客戶行為數據，預測哪些客戶可能流失，幫助企業制定挽留策略。
技能點：不平衡數據處理、特徵重要性分析、業務理解
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