机器学习的定义如下所述：

• 机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。

• 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。

• 机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。

目前机器学习被认为是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。

机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学，是人工智能中具智能特征，前沿的研究领域之一。

目前，机器学习的应用主要分为两类方向：

• 一类是传统机器学习，主要是研究学习机制，注重探索模拟人的学习机制；

• 二类是大数据环境下机器学习，主要是研究如何有效利用信息，注重从巨量数据中获取隐藏的、有效的、可理解的知识。

众所周知，机器学习数据分析的语言是 Python，我们应该如何使用 Python 进行机器学习编程呢？首推使用 Anaconda + Jupyter Notebook 搭建开发环境。

Anaconda 可以看作是增值版的 Python，并使用 Conda 进行包管理。它附带了可进行大规模数据处理、预测分析和科学计算等的包，乃是进行数据分析的一大利器。

官网下载地址：Download Anaconda

Jupyter Project 是 IPython 的一个衍生项目，以 Julia，Python 和 R 作为核心编程语言，支持几十种语言的执行环境（内核）。Jupyter Notebook 是 Jupyter 的 Web 交互式计算环境，Jupyter Notebook 文档(.ipynb)实际上是一个 JSON 文档，可以包含代码、文本（Markdown）、数学公式、图形和多媒体。

使用 Jupyter Notebook，可以让你的文档和代码相辅相成，它的可视化能力，使得数据分析工程师能够专注于分析过程，而不必在可视化方面下太多心思。

安装 Jupyter Notebook在 Anaconda Prompt 终端中输入“conda install jupyter notebook”即可。Anaconda 会自动下载相关包与依赖。

一类问题与机器学习背后的算法和理论有关。必须了解算法之间的比较，以及怎样正确地评价它们的效率和准确性。具体的问题如下所述：

• 什么是偏差（bias）、方差（variable）之间的均衡？

• 监督学习和非监督学习有什么不同？

• KNN和 k-means 聚类由什么不同？

• 解释一下ROC曲线的原理。

• 如何对决策树进行剪枝？

• 模型的精度和模型的性能哪个对你更重要？

• 什么是F1数，怎么使用它？

• 如何处理一个不平衡的数据集？

• 什么时候你应该使用分类而不是回归？

• 举个例子，说明使用集成学习会很有用。

• 你如何确保你的模型没有过拟合？

• 如何评估你的机器学习模型的有效性？

第二类与编程能力相关，对于算法和理论的运行能力有关。具体的问题如下所述：

• 如何处理数据集中丢失或损坏的数据？

• 是否有使用Spark或大数据工具进行机器学习的经验？

• 选择一个算法为并行实现编写psuedo代码。

• 使用过哪些数据可视化库？对佳数据可视化工具有何看法？