关于机器学习的定义，Tom Michael Mitchell的这段话被广泛引用:“对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上其性能P随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序从经验E中学习。”
“数据+算法=模型”。面对具体的问题，选择切合问题的模型进行求解十分重要。有经验的数据科学家根据日常算法的积累，往往能在最短时间内选择更适合该问题的算法，因此构建的模型往往更准确高效。本文归纳了机器学习的10大算法，并分别整理了各算法的优缺点及主要特征，供大家学习参考。
引用一句英国统计学家George E. P. Box的名言:All models are wrong， but some are useful. 没有哪一种算法能够适用所有情况，只有针对某一种问题更有用的算法。
你是否会遇到这样的场景，当你训练了一个新模型，有时你不想费心编写 Flask Code或者将模型容器化并在 Docker 中运行它，就想通过 API 立即使用这个模型?它包含 70，000 张灰度 28x28 像素的服装图像，涵盖 10 个不同类别。
