数据科学初学者指南：10个基本概念

数据科学是各种工具、算法和机器学习原理的结合，用于发现原始数据中隐藏的模式。它与统计学的不同之处在于，数据科学家使用各种先进的机器学习算法来识别未来特定事件的发生。数据科学家从多个角度分析数据，有时甚至从以前未知的角度分析数据。

1.数据可视化

数据可视化是数据科学中最重要的学科之一。它是用于分析和研究不同变量之间关系的主要工具之一。在描述性分析中，散点图、折线图、条形图、直方图、qq 图、平滑密度图、箱形图、配对图、热图等数据可视化工具可用于描述性分析。数据可视化还可用于机器学习中的数据预处理和分析、特征选择、模型构建、模型测试和评估。

2.异常值

离群值是指与其他数据集截然不同的数据点。离群值通常只是由于传感器故障、实验污染或记录数据时的人为错误造成的不良数据。有时，异常值可能预示着一些真实的情况，如系统故障。异常值在大型数据集中非常常见，也是意料之中的。识别数据集中异常值的常用方法是使用上下文图。

3.数据计算

大多数数据集都包含缺失值。处理缺失数据最简单的方法就是放弃一个数据点。为此，可以使用各种插值技术，从数据集的其他训练样本中估算出缺失值。最常见的插值技术之一是平均法，即用整列特征的平均值代替缺失值。

4.数据缩放

数据缩放有助于提高数据模型的质量和预测能力。数据缩放可通过将输入和输出变量归一化或标准化为真实值来实现。数据缩放有两种类型，如归一化和标准化。

5.主成分分析

拥有成百上千个属性的大型数据集往往是冗余的，尤其是在属性之间相互关联的情况下。在属性过多的高维数据集上训练模型有时会导致过度拟合。主成分分析 (PCA) 是一种用于提取特征的统计方法。PCA 适用于相关的高维数据。PCA 的主要思想是将原始特征空间转换为主成分空间。

6.线性判别分析

线性判别分析的目标是找到一个特征子空间，以优化类别的可分离性并最小化维度。因此，线性判别分析是一种监督算法。

7.数据分割

在机器学习中，数据集通常分为训练集和测试集。模型在训练数据集上进行训练，然后在测试数据集上进行测试。测试数据集是一个未见过的数据集，可用来估算泛化误差(即模型实施后，将模型应用到真实数据集时的预期误差)。

8.监督学习

通过检查特征变量与已知目标变量之间的关系来执行学习的机器学习算法。监督学习有两个子类别：连续目标变量和离散目标变量。

9.无监督学习

无监督学习处理无标签数据或结构未知的数据。无监督学习技术允许在没有已知结果变量或奖励函数的情况下，利用数据结构提取有意义的信息。K 均值聚类就是无监督学习算法的一个例子。

10.强化学习

强化学习的目标是创建能在与环境互动的基础上提高性能的系统(代理)。由于有关环境当前状态的信息通常包括奖励信号，因此强化学习可定义为与监督学习相关的领域。

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