Python机器学习入门(一)序章

前言

每一次变革都由技术驱动。纵观人类历史，上古时代，人类从采集狩猎社会，进化为农业社会；由农业社会进入到工业社会；从工业社会到现在信息社会。每一次变革，都由新技术引导。

在历次的技术革命中，一个人、一家企业，甚至一个国家，可以选择的道路只有两条：要么加入时代的变革，勇立潮头；要么徘徊观望，抱憾终生。

要想成为时代弄潮儿，就要积极拥抱这次智能变革，就要掌握在未来社会不会被淘汰的技能，强大自己，为社会、为国家贡献自己的力量。而在以大数据为基石的智能社会，我们就要积极掌握前沿技术，机器学习就是信息时代人工智能领域核心技术之一。

像个优秀的工程师一样使用机器学习，而不要像个机器学习专家一样使用机器学习方法。

――Google

写在前面

机器学习中算法众多，原理复杂，需要大量知识储备才能真正理解，也不需要完全理解，在今后的学习过程中逐渐积累，自然会逐渐掌握。因此本系列不会着重介绍算法原理，而侧重于如何“像一个优秀的工程师一样使用机器学习”。

1.什么是机器学习？

机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、线性代数、算法等多门学科。它专门研究如何使计算机模拟和学习人的行为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能，

机器学习拥有十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别等。

机器学习算法可分为两大类：监督学习和无监督学习。

下图是机器学习相关概念的思维导图：

1.1 监督学习

监督学习即在机器学习过程中提供对错指示。一般是在数据组中包含最终结果(0,1)，通过最终结果来让机器自己减小误差。

这一类学习主要应用于分类和回归(Regression & Classify)。监督学习从给定的训练数据集中学习出一个目标函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入和输出（只要有标签的均可认为是监督学习），也可以说包括特征和目标，训练集中的目标是认为标注的。

常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。

1.2无监督学习

无监督学习又称为归纳性学习（Clustering），利用K方式（KMean）建立中心（Centriole）,通过循环和递减运算（Iteration&Descent）来减小误差，达到分类的目的。

2.Python中的机器学习

本文将通过项目来介绍基于Python的生态环境如何完成机器学习的相关工作。

利用机器学习的预测模型来解决问题共有六个基本步骤：

• 定义问题：研究和提炼问题的特征，以便我们采用相应的思路和方法来解决问题。
• 数据理解：通过统计性描述和可视化方法来分析现有的数据。
• 数据准备：对数据进行格式化，以便构建预测模型。
• 评估算法：利用测试集来评估算法模型，并选取一部分代表数据进行分析，以改善模型。
• 优化模型：通过调参和集成算法来提升结果的准确度。
• 结果部署：完成模型，并执行模型来预测结果和展示。

这也是本文写作的顺序。阅读完本文，读者能够基本了解机器学习的基本步骤、实现方法，以便在自己的项目中利用机器学习来解决问题。

3.必须环境安装

机器学习需要用到的相关模块包括SciPy，NumPy，Matplotlib，Pandas，Scikit-learn。

SciPy是在数学运算、科学和工程学方面被广泛应用的Python类库。它包括统计、优化、整合、线性代数、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等，被广泛运用在机器学习的项目中。

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持高维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

Matplotlib是Python中最著名的2D绘图库，十分适合交互式地绘图，也可方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。

Pandas 是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。

Scikit-learn (sklearn) 是基于 Python 语言的机器学习工具，可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。

Anacodna安装

Anaconda 个人版是一个免费、易于安装的包管理器、环境管理器和 Python 发行版，包含 1,500 多个开源包，并提供免费社区支持。其中的虚拟环境真的非常Nice，可以方便地针对不同项目安装不同模块。

安装Anaconda时会自动地安装机器学习需要地所有库，无需再通过Pip逐个安装。

Anaconda的安装十分简单，但Anaconda官网安装非常慢，推荐到清华镜像下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

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I Agree

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更改安装路径到其他盘

勾选Register Anaconda3 as my default Python3.7，不推荐勾选第一个

点击Install

安装完成之后可以使用以下命令检验是否安装成功：

import scipy
import numpy
import matplotlib
import pandas
import sklearn
print('scipy:{}'.format(scipy.__version__))
print('numpy:{}'.format(numpy.__version__))
print('matplotlib:{}'.format(matplotlib.__version__))
print('pandas:{}'.format(pandas.__version__))
print('sklearn:{}'.format(sklearn.__version__))

结果如下：

scipy:1.4.1
numpy:1.21.0
matplotlib:3.4.2
pandas:1.0.1
sklearn:0.22.1

总结

到此为止，我们已经了解了机器学习的基本概念并完成了环境的安装，接下来将完善数据理解、数据准备、选择模型、优化模型、结果部署以及项目实战。