1.3 小结

本章主要阐明了何谓机器学习以及机器学习中的一些基本概念，介绍了机器学习划分的类型，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。另外，将机器学习应用开发步骤归纳为定义问题、数据采集、数据清洗、特征选择与处理、训练模型、模型评估与调优、模型使用7个步骤，使读者对机器学习开发有一个整体认识。1.2节介绍了集成学习中比较具有代表性的方法，如Boosting、Bagging等。而XGBoost是集成学习中的佼佼者，本章对XGBoost的历史演化、应用场景及其优良特性进行了阐述，为后续的进一步学习打下基础。