Google Machine Learning Recipes 1
官方中文博客 http://chinagdg.org/2016/03/machine-learning-recipes-for-new-developers/
Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML
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原本我们是教会机器我们的规则，由机器执行规则进行分类，识别。
但规则总有漏洞，我们总能举出规则的反例。
我们不能为每种反例都对规则做修正，那是个无底洞。
所以我们让机器自己学习规则。
Input: Data (features)
Output: class (label)
- 收集训练数据： examples
我们需要从data中，提取出可以作为分类依据的特征作为feature
- 训练分类器： 分类器有很多种，我们这个部分使用了决策树
- 进行预测
使用scikit-learn做Python上的机器学习；
官网推荐使用Anaconda进行安装，轻松解决依赖，有两个版本可以用，我使用Python2版本, 因为许多库只支持python2, 而且教程使用的也是python2
安装后，关联Pycharm，新建一个工程，选择interpreter为anaconda里的python，这样才能顺利引用机器学习的库；
如果已经选了其他编译器，需要在File - Settings - 搜索interpreter，修改
Hello world：一个简单的分类器训练与预测
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