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1.1 为何选择机器学习
1.1.1 机器学习能够解决的问题
1.1.2 熟悉任务和数据
1.2 为何选择Python
1.3 scikit-learn
1.4 必要的库和工具
1.4.1 Jupyter Notebook
1.4.2 NumPy
1.4.3 SciPy
1.4.4 matplotlib
1.4.5 pandas
1.4.6 mglearn
1.5 Python 2 与Python 3 的对比
1.7 第 一个应用:鸢尾花分类
1.7.1 初识数据
1.7.2 衡量模型是否成功:训练数据与测试数据
1.7.3 要事第 一:观察数据
1.7.4 构建第 一个模型:k 近邻算法
1.7.5 做出预测
1.7.6 评估模型
2.1 分类与回归
2.2 泛化、过拟合与欠拟合
2.3 监督学习算法
2.3.1 一些样本数据集
2.3.2 k 近邻
2.3.3 线性模型
2.3.4 朴素贝叶斯分类器
2.3.5 决策树
2.3.6 决策树集成
2.3.7 核支持向量机
2.3.8 神经网络(深度学习)
2.4 分类器的不确定度估计
2.4.1 决策函数
2.4.2 预测概率
2.4.3 多分类问题的不确定度
3.1 无监督学习的类型
3.2 无监督学习的挑战
3.3 预处理与缩放
3.3.1 不同类型的预处理
3.3.2 应用数据变换
3.3.3 对训练数据和测试数据进行相同的缩放
3.3.4 预处理对监督学习的作用
3.4 降维、特征提取与流形学习
3.4.1 主成分分析
3.4.2 非负矩阵分解
3.4.3 用t-SNE 进行流形学习
3.5 聚类
3.5.1 k 均值聚类
3.5.2 凝聚聚类
3.5.3 DBSCAN
3.5.4 聚类算法的对比与评估
3.5.5 聚类方法小结
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Python机器学习基础教程(上)
小册名称:Python机器学习基础教程(上)
### 1.1.1 机器学习能够解决的问题 在深入探讨Python机器学习基础之前,理解机器学习(Machine Learning, ML)能够解决的问题类型至关重要。机器学习作为人工智能(AI)的一个分支,其核心在于让计算机系统能够从数据中学习并改进其性能,而无需进行明确的编程。这种能力使得机器学习在众多领域展现出巨大的潜力和应用价值。本节将详细介绍机器学习能够解决的几大类问题,以及这些问题背后的基本原理和应用场景。 #### 1. 监督学习(Supervised Learning) 监督学习是机器学习中最常见的一类问题,其特点在于训练数据集包含了输入特征(input features)和对应的标签(labels)或输出(targets)。通过学习输入与输出之间的映射关系,模型能够对新的、未见过的输入做出预测。 ##### 1.1 回归问题(Regression) 回归问题是预测一个或多个连续值输出的问题。例如,根据房屋的大小、位置、房龄等因素预测其价格;或者根据历史天气数据预测未来某天的温度。在这些问题中,模型的目标是找到输入特征与目标值之间的最佳函数关系。线性回归、多项式回归、决策树回归、随机森林回归以及梯度提升树(如XGBoost、LightGBM)等都是解决回归问题的常用算法。 ##### 1.2 分类问题(Classification) 分类问题是预测离散值输出的问题,即将数据点分配到有限的几个类别中。例如,根据邮件内容判断其是否为垃圾邮件;或根据图像内容识别图像中的物体种类。常见的分类算法包括逻辑回归、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯、决策树分类、随机森林分类、K近邻(KNN)以及深度学习中的卷积神经网络(CNN)等。 #### 2. 无监督学习(Unsupervised Learning) 与监督学习不同,无监督学习不依赖于标签信息。它旨在从数据中发现隐藏的结构或模式,如聚类、降维或异常检测。 ##### 2.1 聚类(Clustering) 聚类是将数据集中的样本划分为若干个组或“簇”,使得同一簇内的样本彼此相似,而不同簇的样本差异较大。常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、DBSCAN、谱聚类等。聚类分析广泛应用于市场细分、社交网络分析、图像处理等领域。 ##### 2.2 降维(Dimensionality Reduction) 降维技术用于减少数据集中的特征数量,同时尽可能保留数据中的重要信息。这有助于简化数据模型,提高计算效率,并可能揭示数据中的潜在结构。主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、t-SNE等是常用的降维方法。 #### 3. 半监督学习(Semi-Supervised Learning) 半监督学习介于监督学习和无监督学习之间,它利用少量有标签数据和大量无标签数据进行训练。这种方法旨在利用未标记数据来增强模型的泛化能力,同时利用已标记数据来指导学习过程。常见的半监督学习技术包括自训练(Self-Training)、协同训练(Co-Training)和图基方法(Graph-Based Methods)等。 #### 4. 强化学习(Reinforcement Learning, RL) 强化学习是一种特殊的机器学习形式,它让智能体(agent)在与环境的交互中学习如何做出决策以最大化累积奖励。在强化学习中,智能体通过不断试错来学习最优策略,这一过程不需要明确的监督信号,而是基于环境反馈的奖励或惩罚信号。强化学习在游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域展现出巨大的潜力。 #### 5. 实际应用案例 ##### 5.1 推荐系统 推荐系统是机器学习的一个典型应用,它通过分析用户的行为历史(如购买记录、浏览历史、评分等)和物品属性(如商品描述、类别、价格等),为用户推荐可能感兴趣的内容或商品。推荐系统结合了多种机器学习技术,如协同过滤、内容基推荐、深度学习等,以提高推荐的准确性和个性化程度。 ##### 5.2 自然语言处理(NLP) 自然语言处理是机器学习的另一个重要应用领域,它旨在使计算机能够理解和生成人类语言。NLP任务包括但不限于文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译、问答系统等。近年来,深度学习特别是循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、GRU)和Transformer模型在NLP领域取得了显著进展。 ##### 5.3 图像处理与计算机视觉 图像处理和计算机视觉也是机器学习的重要应用领域。通过训练深度学习模型(如CNN),计算机可以学会识别图像中的物体、场景、人脸等,并进行图像分类、目标检测、图像分割等任务。这些技术广泛应用于医疗影像分析、自动驾驶、安防监控等领域。 #### 结语 综上所述,机器学习能够解决的问题涵盖了从简单的回归与分类到复杂的聚类、降维、半监督学习、强化学习等多个方面。这些问题的解决不仅推动了人工智能技术的快速发展,也为各行各业带来了深刻的变革。在《Python机器学习基础教程(上)》的后续章节中,我们将逐步深入这些领域,详细介绍相关的算法原理、实现方法以及Python编程实践,帮助读者掌握机器学习的基础知识和技能。
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