三、分类 在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归（用于预测某个值）和分类（预测某个类别）。在第二章我们探索了一个回归任务：预测房价。我们使用了多种算法，诸如线性回归，决策树，和随机森林（这个将会在后面的章节更详细地讨论）。现在我们将我们的注意力转到分类任务上。 MNIST 在本章当中，我们将会使用 MNIST 这个数据集，它有着 70000 张规格较小的手写数字图片，由美国的高中...

四、训练模型 在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例，你惊奇的发现你可以优化回归系统，改进数字图像的分类器，你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器，但是你却对它们内部的工作流程一无所知。事实上，许多场合你都不需要知道这些黑箱子的内部有什么，干了什么。 然而，如果你对其内部的工作流程有一定了解的话，当面对一个机器学习任务时候，这些理...

五、支持向量机 支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。 本章节将阐述支持向量机的核心概念，怎么使用这个强大的模型，以及它是如何工作的。 线性支持向量机分类 SVM 的基本思想能够用一些图片来...