前言

每一次變革都由技術驅動?？v觀人類歷史，上古時代，人類從采集狩獵社會，進化為農業(yè)社會；由農業(yè)社會進入到工業(yè)社會；從工業(yè)社會到現在信息社會。每一次變革，都由新技術引導。

在歷次的技術革命中，一個人、一家企業(yè)，甚至一個國家，可以選擇的道路只有兩條：要么加入時代的變革，勇立潮頭；要么徘徊觀望，抱憾終生。

要想成為時代弄潮兒，就要積極擁抱這次智能變革，就要掌握在未來社會不會被淘汰的技能，強大自己，為社會、為國家貢獻自己的力量。而在以大數據為基石的智能社會，我們就要積極掌握前沿技術，機器學習就是信息時代人工智能領域核心技術之一。

像個優(yōu)秀的工程師一樣使用機器學習，而不要像個機器學習專家一樣使用機器學習方法。

——Google

寫在前面

機器學習中算法眾多，原理復雜，需要大量知識儲備才能真正理解，也不需要完全理解，在今后的學習過程中逐漸積累，自然會逐漸掌握。因此本系列不會著重介紹算法原理，而側重于如何“像一個優(yōu)秀的工程師一樣使用機器學習”。

1.什么是機器學習？

機器學習（Machine Learning，ML）是一門多領域的交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、線性代數、算法等多門學科。它專門研究如何使計算機模擬和學習人的行為，以獲取新的知識和技能，重新組織已有的知識結構使之不斷完善自身的性能，

機器學習擁有十分廣泛的應用，例如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別等。

機器學習算法可分為兩大類：監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習。

下圖是機器學習相關概念的思維導圖：

1.1 監(jiān)督學習

監(jiān)督學習即在機器學習過程中提供對錯指示。一般是在數據組中包含最終結果(0,1)，通過最終結果來讓機器自己減小誤差。

這一類學習主要應用于分類和回歸(Regression & Classify)。監(jiān)督學習從給定的訓練數據集中學習出一個目標函數，當新的數據到來時，可以根據這個函數預測結果。監(jiān)督學習的訓練集要求包括輸入和輸出（只要有標簽的均可認為是監(jiān)督學習），也可以說包括特征和目標，訓練集中的目標是認為標注的。

常見的監(jiān)督學習算法包括回歸分析和統(tǒng)計分類。

1.2無監(jiān)督學習

無監(jiān)督學習又稱為歸納性學習（Clustering），利用K方式（KMean）建立中心（Centriole）,通過循環(huán)和遞減運算（Iteration&Descent）來減小誤差，達到分類的目的。

2.Python中的機器學習

本文將通過項目來介紹基于Python的生態(tài)環(huán)境如何完成機器學習的相關工作。

利用機器學習的預測模型來解決問題共有六個基本步驟：

• 定義問題：研究和提煉問題的特征，以便我們采用相應的思路和方法來解決問題。
• 數據理解：通過統(tǒng)計性描述和可視化方法來分析現有的數據。
• 數據準備：對數據進行格式化，以便構建預測模型。
• 評估算法：利用測試集來評估算法模型，并選取一部分代表數據進行分析，以改善模型。
• 優(yōu)化模型：通過調參和集成算法來提升結果的準確度。
• 結果部署：完成模型，并執(zhí)行模型來預測結果和展示。

這也是本文寫作的順序。閱讀完本文，讀者能夠基本了解機器學習的基本步驟、實現方法，以便在自己的項目中利用機器學習來解決問題。

3.必須環(huán)境安裝

機器學習需要用到的相關模塊包括SciPy，NumPy，Matplotlib，Pandas，Scikit-learn。

SciPy是在數學運算、科學和工程學方面被廣泛應用的Python類庫。它包括統(tǒng)計、優(yōu)化、整合、線性代數、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等，被廣泛運用在機器學習的項目中。

NumPy(Numerical Python) 是 Python 語言的一個擴展程序庫，支持高維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫。

Matplotlib是Python中最著名的2D繪圖庫，十分適合交互式地繪圖，也可方便地將它作為繪圖控件，嵌入GUI應用程序中。

Pandas 是Python的核心數據分析支持庫，提供了快速、靈活、明確的數據結構，旨在簡單、直觀地處理關系型、標記型數據。

Scikit-learn (sklearn) 是基于 Python 語言的機器學習工具，可以實現數據預處理、分類、回歸、降維、模型選擇等常用的機器學習算法。

Anacodna安裝

Anaconda 個人版是一個免費、易于安裝的包管理器、環(huán)境管理器和 Python 發(fā)行版，包含 1,500 多個開源包，并提供免費社區(qū)支持。其中的虛擬環(huán)境真的非常Nice，可以方便地針對不同項目安裝不同模塊。

安裝Anaconda時會自動地安裝機器學習需要地所有庫，無需再通過Pip逐個安裝。

Anaconda的安裝十分簡單，但Anaconda官網安裝非常慢，推薦到清華鏡像下載：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

next

I Agree

Just Me

更改安裝路徑到其他盤

勾選Register Anaconda3 as my default Python3.7，不推薦勾選第一個

點擊Install

安裝完成之后可以使用以下命令檢驗是否安裝成功：

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__))

結果如下：

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

總結

到此為止，我們已經了解了機器學習的基本概念并完成了環(huán)境的安裝，接下來將完善數據理解、數據準備、選擇模型、優(yōu)化模型、結果部署以及項目實戰(zhàn)。

到此這篇關于Python機器學習入門(一)序章的文章就介紹到這了,更多相關Python機器學習內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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