[人工智能]Python机器学习（一）：绪论

Python机器学习（一）：绪论

一、什么是机器学习？

生活中，人们常常会基于生活经验，来判断未知的事物，而类似地

• 机器学习是基于过去，预测未来
• 机器学习是让机器具备寻找一个函数的能力，根据该函数 f(x)，输入 x，得到想要的结果 y，并将该函数运用在各种领域
• 如图所示，输入一段音频信号，得到翻译结果；输入一张图片，得到图片内容；输入一种场景，得到最优解…

（图摘自李宏毅机器学习课程）

机器学习的概念建立在人工智能之上，人类传统解决问题的方法就是找到一种函数/流程，根据函数/流程来对问题进行求解，但现实中有许多人类无法解决的问题（有些问题很难建立一种标准的函数/流程），于是，我们通过机器来寻找这种函数

二、机器学习算法分类

1.监督学习(Supervised Learning)

监督学习就是从带标签的训练数据中学习得到模型，并用模型对新样本的标签进行预测，它包含以下模型：

• 分类(Classification)
  标签为有限集合，即标签的类别是有限的或离散的
  应用：垃圾邮件检测；图像识别；从症状到疾病的医学诊断
• 回归(Regression)
  标签为实数值，是连续的数值
  应用：预测股票价格；自动导航中的加速度与方向盘角度
• 主要算法：
  K-近邻算法(KNN)
  贝叶斯分类器
  线性回归
  逻辑回归
  支持向量机(SVM)
  决策树和随机森林
  神经网络
  集成学习

2.无监督学习(Unsupervised Learning)

无监督学习就是对无标签的训练数据进行分析，发现其结构或分布规律，它包含以下模型：

• 聚类(Clustering)
  将一批无标签样本划分成多个类，保证同一类之间尽量相似
  应用：自然语言处理(NLP)的文本分析
• 数据降维(Dimensionality Deduction)
  将n维空间中的向量映射到更低维的m维空间中
  应用：数据可视化；图像压缩
• 主要算法：
  聚类算法
  K-均值算法(K-means)
  DBSCAN
  分层聚类分析(HCA)
  异常检测和新颖性检测
  单类SVM
  孤立森林
  可视化和降维
  主成分分析(PCA)
  核主成分分析
  局部线性嵌入(LLE)
  t-分布随机近邻嵌入(t-SNE)
  关联规则学习
  Apriori
  Eclat

3.半监督学习(Semi-Supervised Learning-SSL)

通常为数据打标签是非常耗时和昂贵的，你往往会有很多未标记的数据而很少有已标记的数据，而半监督学习算法可以处理部分已标记的数据

大多数半监督学习算法是无监督学习算法和有监督学习算法的结合，例如：深度信念网络 (DBN)

4.强化学习(Reinforcement Learning)

通过与环境的交互进行奖励学习的一系列行动，让智能体根据当前状态从与环境的交互中学习获得策略，产生行动获得奖励

• 目标：让智能体在特定环境中能采取回报最大化的行为
  应用：自动驾驶

5.其他算法

• 模型选择(Model Selection)
  参数和模型的比较、验证和选择
  算法：网格搜索；交叉验证；度量…
  应用：通过参数调优提高精度
• 预处理(Preprocessing)
  特征提取和归一化
  算法：预处理，特征提取…
  应用：转换输入数据，如文本，用于机器学习算法

三、机器学习相关问题

1.建立机器学习模型的一般流程

1.1 Training 训练

1. Function with Unknown Parameters 实例化，建立参数未知的模型
   $y=b+w{x}_1$，其中 $x_1$ 为已知数据，$w$ 为权重，$b$ 为偏差
   当我们向模型输入已知数据 $x_1$ 时，模型就会输出 $y$，我们想让模型输出的 $y$ 尽可能地逼近真实值 $y_1$
   同时，我们还想让所有的数据 { x 0 , x 1 , . . . , x n } \{x_0, x_1, ..., x_n\} {x0?,x1?,...,xn?} 分别输入到模型中时，相应得到的结果都接近数据的真实值 { y 0 , y 1 , . . . , y n } \{y_0, y_1, ..., y_n\} {y0?,y1?,...,yn?}，这样就说明建立的模型的性能为优，其中，这些数据称为训练集
   但是，如何建立这个模型呢？
2. Define Loss from Training Data 定义模型的训练数据损失
   想要得到这个模型，我们就需要确定 $b,w$ 的取值，如何确定呢？
   定义损失函数 $Loss=L(b,w)$，Loss用来衡量当一个模型采用 $(b,w)$ 组合来建立时，模型性能的好坏
   当Loss越大时，模型的性能越差；当Loss越小时，模型的性能越好
   针对不同模型的Loss函数的定义会有所不同
3. Optimization 最优解
   我们需要找到一组 $(b,w)$ 来建立的模型，使模型的Loss最小，则找到了最优解——即将模型的性能最优化
   方法：Gradient Descent 梯度下降
   在选择不同的 $(b,w)$ 组合时，可以得到不同的Loss值，由 $Loss=L(b,w)$ 可以构成一张三维图，为了找到Loss最小的 $(b,w)$ 组合，我们利用了梯度的概念：如图，在标量场中，某点的梯度是一个矢量，其大小为具有最大增长率的方向导数，其方向为增长率最大的方向，则梯度的负方向就是Loss在该点上下降最快的方向
   我们沿着梯度的负方向来不断修改 $(b,w)$ 组合，使得Loss逐渐变小，至于每次修改多少取决于该点的梯度大小或自定义大小，称为 learning rate——学习速率，据此，我们很容易找到Loss的极小值点，这种方法我们称为梯度下降法
   
   $$某点的梯度：▽u={\mathbf{a}}_{\mathbf{b}}\frac{?u}{?b}+{\mathbf{a}}_{\mathbf{w}}\frac{?u}{?w}$$
   梯度下降法可能会陷入局部最优解，即Loss的局部最小值，而我们需要找到全局最小值，此时的 $(b,w)$ 组合才能使Loss最小，使模型达到最优性能，不过，局部最优解其实是个假问题，在机器学习中，我们需要面对的难题并非局部最优解

1.2 testing 测试

一般我们会将所拥有的数据分为：$75\%$ 的训练集和 $25\%$ 的测试集，前者用于训练，而后者则用于测试模型的性能

如果模型对数据的预测性能不足，则称为欠拟合；如果模型在训练集上表现很好，而在测试集中表现不佳，则称为过拟合

泛化性： 模型对任意集合的预测效果都很好，则称为泛化性强

2.机器学习的主要挑战

• 训练数据的数量不足
• 训练数据不具代表性，如：数据冗余、数据噪声
• 低质量数据
• 无关特征
• 欠拟合训练数据
  模型无法抓住数据的全部特征和规律
• 过拟合训练数据
  模型对现有信息量来说过于复杂，导致模型在训练集上表现很好，而在实际测试时表现很差（泛化精度低）
• 等…

四、软件环境

1.软件平台

我们将使用 Anaconda 进行包管理，在 Jupyter Lab 上进行代码编写

2.所需的Python库

#导入所需要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn
import matplotlib as mlp
import scipy
import graphviz

其中，前五个库是 Anaconda 自带的，而 graphviz 需要安装，这个库可以帮助我们绘制决策树

在这之前，为了加快下载的速度，我们需要为 Anaconda 换源，更换为国内的镜像源

在 cmd 窗口中输入以下指令即可换源成功，这里更换为清华大学镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

接着，还要修改一下生成的.condarc文件，防止更新再次使用默认的国外源，输入以下指令：

conda config --show-sources

出来的第一行就是配置文件的位置

使用记事本打开该配置文件，将 - defaults 删掉即可

为了使 Anaconda 保持较新的版本，我们需要更新一下 Anaconda，打开 Anaconda Prompt 终端

依次执行下面命令（这里是对 base 虚拟环境进行更新）：

conda update conda
conda update anaconda

使用 conda 安装 graphviz 库

conda install graphviz
conda install python-graphviz

安装好后，输入以下命令查看 graphviz 的版本

dot -version

显示以下信息即下载成功

此时， Jupyter Lab 还不能导入 graphviz，还需要用 pip 安装 graphviz：

pip install graphviz

最后，尝试在 Jupyter Lab 上导入 graphviz，并查看版本

五、熟悉sklearn库

1.sklearn自带的数据集

import sklearn.datasets

在 JupyterLab 中导入 sklearn.datasets 包，并对 load 使用 Tab 键，发现sklearn自带了大量可供使用的数据集

我们可以进入sklearn的中文社区，查看这些数据集的详细信息：scikit-learn中文社区：查找关键词【sklearn.datasets.load…】

这里就sklearn中文社区列出了一些数据集的解释，方便调用：

例如： 我们以导入 load_wine 葡萄酒数据集为例

这里只能截取一部分

可以看到其包含了大量的数据，其中标签为 { 0 、 1 、 2 } \{0、1、2\} {0、1、2}，显然这是一个三分类数据集

其中数据 data 为 $178\times 13$ 的数组

我们查看一下葡萄酒数据集的属性/特征名：

翻译过来就是：

feature_name = ['酒精', '苹果酸', '灰', '灰的碱性', '镁',
				'总酚', '类黄酮', '非黄烷类酚类', '花青素',
				'颜色强度', '色调', 'od280/od315稀释葡萄酒', '脯氨酸']

查看分类标签的名字，指定了很简单的三个名字

实际上，它们分别是：

target_names = ["琴酒", "雪莉", "贝尔摩德"]

2.划分数据集

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = sklearn.model_selection.train_test_split(X, y，**options)

随机将数据集按指定比例划分为训练集和测试集

X, y 分别位数据集 (data) 和标签 (target) ，允许输入 列表、numpy数组、稀疏矩阵、DataFrame
test_size、train_size
如果为 [0.0, 1.0] 之间的 float 类型，则表示 测试集或训练集 占原数据集的百分比
如果为 int 类型，则表示数据集中要划分为 测试集或训练集 的数量
如果其一为 None，则分别表示为对方的补集；若两个都为 None，则按 0.75 和 0.25 分配训练集和测试集
random_state 随机数种子，int 类型
X_train, X_test, y_train, y_test 返回值：训练集数据，测试集数据，训练集标签，测试集标签

例如： 导入 load_wine 葡萄酒数据集，并划分

# 导入相关库
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载并返回葡萄酒数据集
wine = load_wine()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.3)

# 打印划分情况
print("wine.data.shape:{}, X_train.shape:{}, X_test.shape{}".format(wine.data.shape, X_train.shape, X_test.shape))

输出结果：