1. 概念
机器学习是从数据中提取知识。涉及统计学和人工智能，也被称为预测分析或统计学习。
应用领域非常广泛，用户习惯预测，个性推荐，分析DNA序列等等。
机器学习优势是将决策过程自动化，需要涉及较好的算法。如果决策过程从已知示例泛化得出，这种叫监督学习（supervised learning），就是输入包括预期输出和待处理输入，算法给出输出结果。无监督学习（unsupervised learning algorithm），输入只有待处理输入。
无论监督学习还是无监督学习，将输入数据表征为计算机可以处理的形式都非常重要。例如，将数据想象成二维表格。你要处理的每一个数据点对应表格中一行记录，比如某学生，学生姓名，年龄，专业等等；用每个像素的灰度值描述肿瘤图像，或者大小、形状和颜色。
在机器学习中，每个实体或每一行称为一个样本（sample）或数据点，每一列被称为特征（feature）。如何构建良好的数据表征，被称为特征提取（feature extraction）或特征工程（feature engineering）。
2. 数据处理（机器学习）基本过程OCAI
机器学习和数据分析本质上都是迭代过程，由数据驱动分析。
对象（Objects）：我想解决问题是什么？问题的对象是谁？
采集（Collectiong）：收集到的数据能够回答这个问题吗？
分析（Analysis）：用哪种方法分析我的问题，选择哪类机器学习算法？这些特征能否正确预测？
呈现（Interpretation）：如何表述机器学习结果是有效的？对解决其它相关问题的影响？
3. 机器学习利器——Python
Python具有通用变成语言的强大功能，具有特定领域脚本语言的易用性，如Matlab或R。具有进行数据读取、统计、自然语言处理、图像处理、可视化等各种功能库。为数据科学家提供丰富的工具库。
4. 机器学习库scikit-learn
scikit-learn项目开源免费使用，包含众多机器学习算法，详细文档网址:http://scikit-learn.org/stable/documentation
4.1 安装scikit-learn
scikit-learn依赖包：NumPy和SciPy。进行绘图和交互开发，还需安装matplotlib、IPython和Jupyter Notebook，可通过pip install 的方式安装。
pip install numpy scipy matplotlib ipython scikit-learn pandas- Jupyter Notebook
浏览器运行代码的交互环境
- NumPy
Python科学计算基础包之一。功能包括多为数组、高级数学函数，以及伪随机数生成器。在scikit-learn中，NumPy数组是基本数据结构。scikit-leearn接受NumPy数组格式的数据。待处理的数据都必须转换成NumPy数组。NumPy的核心功能是ndarray类，即多维（n维）数组。数组的所有元素必须是同一类型。举例
import numpy as np
DataX = np.array([[3,6,9],[4,7,0]])
print("Data:\n{}".format(DataX))
结果：
x：
[[3 6 9][4 7 9]]- Scipy
SciPy是Python中科学计算的函数集合。具有线性代数高级程序、数学函数优化、信号处理、
特殊数学函数和统计分布等功能。scikit-learn利用SciPy函数集合实现算法。用SciPy中scipy.sparse可以给出稀疏矩阵（sparse matrice）。示例如下：
from scipy import sparse
eye = np.eye(4)
print("NumPy array:\n{}".format(eye))结果：
NumPy array:
[[ 1. 0. 0. 0.][ 0. 1. 0. 0.][ 0. 0. 1. 0.][ 0. 0. 0. 1.]]- matplotlib
Python中主要科学绘图库，如折线图、直方图、散点图等。在Jupyter Notebook中，可以使用%matplotlib notebook和%matplotlib inline命令，在浏览器中现实图像。
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
# 在-10和10之间⽣成⼀个数列，共100个数
x = np.linspace(-10, 10, 100)
# ⽤正弦函数创建第⼆个数组
y = np.sin(x)
# plot函数绘制⼀个数组关于另⼀个数组的折线图
plt.plot(x, y, marker="x")
- pandas
处理和分析数据的库。它基于一种叫DataFrame的数据结构，模仿R语言中DataFrame。类似于Excel表格，包含大量修改表格和操作表格的方法，可以项SQL一样对表格进行查询和连接。与NumPy要求数组中所有元素数据类型完全一致，与NumPy不同的是，pandas允许每一列数据类型不同，可以从许多文件格式和数据库中提取数据。可以利用字典创建数据集。
import pandas as pd
from IPython.display import display
# 创建关于⼈的简单数据集
data = {'Name': ["John", "Anna", "Peter", "Linda"], 'Location' : ["New York", "Paris","Berlin", "London"], 'Age' : [24, 13, 53, 33] }
data_pandas = pd.DataFrame(data)
# IPython.display可以在Jupyter Notebook中打印出“美观的”DataFrame
display(data_pandas)
注：本文内容建议使用Jupyter Notebook实现
