大三学过《数据科学编程Ⅱ》这门课，主要介绍了大数据分析的一些基本方法和流程，在这里总结一下。

一、机器学习任务分类

基于问题类型

1. 分类问题： 逻辑回归、KNN、决策树、支持向量机、BP神经网络
2. 回归问题： 线性回归、多项式回归、KNN、决策树、支持向量机、BP神经网络
3. 聚类问题： k-means
4. 关联学习(Association learning)： 在实例发现某些固定模式和规律
5. 降维问题： PCA主成分分析、相关系数法、决策树熵权法

基于解决策略

1. 有监督学习（Supervised）
2. 无监督学习（Unsupervised）
3. 半监督学习（Semi-supervised）： 将数据集部分标注，比如在识别问题中，对部分数据进行标注，可能会提高识别的准确率。
4. 强化学习（Reinforcement）

二、数据预处理（Data Preprocessing）

特征工程在机器学习过程中占据重要地位，甚至比训练和调参更加重要，它决定了训练的整体效果。

1. 查看基本信息

• data.info()可以查看特征类型、缺失值、数据量等情况。
• data.describe()可以查看数值类型的均值、数据大致分布等情况。

2. 处理缺失值

• drop相关的行/列
• 用均值/众数/向前/向后等填充

3. 查看数据分布、诊断离群值

• 使用直方图(hist)查看数据分布，删除分布极端的列
• 使用箱线图查看离群值，删除或转换成合理最大值

4. 查看相关系数

• 删除相关系数过高的列（目标列除外）

5. 处理不平衡数据集

• 常用方法有：
  （1）采集更多数据，最后选取平衡数量的数据。
  （2）重采样，减少大类的数据，增加小类的数据（甚至可以重复取样）。
  （3）人为生成小类的数据。
  （4）细分类，将大类的数据再细分为几个小类，使每个类别数据平衡。

6. 归一化

• Normalizing/Min-max scaling： 将数据归一至（0，1）之间。
• Standardization scaling： 将数据归一至（-1，1）之间。

7. 独热编码转换（One-hot coding）

• 经过多次尝试，我发现对于非数值类型的列，进行独热编码比直接map([1,2,3] --> ['a','b','c'])效果要好

8. 特征选择、降维

• PCA主成分分析
• 对目标列的相关系数排序
• 决策树特征重要性提取（熵权法）
• 利用聚类降维：将特征转换为每个点到每个类中心点的距离
• 通过正则化增加 $\lambda$ ，根据使正则化项趋于零的顺序，进行特征排序

9. 分割数据集

2. 数据训练与调参（Data Training）

• 网格搜索
• 交叉验证

3. 效果评价（Evaluation）

1. 分类问题： 基于混淆矩阵（Confusion matrix）进行评价，主要指标有accuracy、、precision、recall、f1 score、ROC、AUC等

2. 回归问题： MAE、MSE