机器学习入门前准备

淡淡的烟草味﹌ 2022-06-03 09:59 197阅读 0赞

机器学习的意义：

不是单纯模仿的机器人，也不是具备人类感情的仿生人，机器学习的意义是利用计算机来挖掘数据背后的真实含义。

机器学习必备概念：

1 训练集，用于训练机器学习算法的数据样本集合，与之相对应的是测试集

2 特性，数据的不同属性，训练集不同的列，代表不同的维度

3目标变量，机器学习算法的预测结果，在分类算法中目标变量的类型通常是标称型的，而在回归算法中通常是连续型的。训练样本集必须确定知道目标变量的值，以便机器学习算法可以发现特征和目标变量之间的关系。

4知识表示，机器学习最终的产出

5 监督学习，有训练样本进行训练，有测试样本进行回归的学习方式

6 无监督学习，没有训练集支持训练，完全靠自己的建模。

机器学习的开发步骤：

1 收集数据，原始资料的收集，爬虫、传感器、实测数据等方式获得。

2 准备输入数据

因为第一步收集上来的数据不能直接使用，需要进行格式转化，转化成机器语言可以处理的格式。

3 分析输入数据（非必需）

再次人工干预确认是否有垃圾数据，能否用来进行学习

4 训练算法

监督学习，将前两步得到的格式化数据输入到算法，从中抽取知识或信息。

5 测试算法

测试算法的工作效果，如果是监督学习，需要测试集回归算法统计出错误概率

6 使用算法

将学习结果封装成应用程序，执行实际任务

需要掌握的基本公式：

欧氏距离公式（欧几里得度量）：(Xa,Ya)和(Xb,Yb)之间的距离是

d=开根号((Xb-Xa)\*\*2 + (Yb-Ya)\*\*2)

贝叶斯公式：反概率论用得到

P（A│B）\* P（B）= P（B│A）\* P（A）

翻译过来是概率B发生的前提下发生概率A的概率等于概率A发生的前提下概率B发生的概率

需要掌握一门机器学习的语言，这里我们使用Python，Python在运行效率上很慢，但是提供了很丰富的扩展包供我们使用，在编程上简洁易懂，是入门机器学习的不二语言。

Python扩展包的安装：

1 首先在自己脚本里执行下

import pip  
print (pip.pep425tags.get\_supported())

找到适合自己的扩展包的版本

2 扩展包的下载地址在：

[https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/\#mysql-python][https_www.lfd.uci.edu_gohlke_pythonlibs_mysql-python]

必备的包有numpy、matplotlib等，下载跟自己版本对应的whl文件

3 命令行执行pip installXXXX.whl文件，执行成功后会得到相应的文件夹，文件夹内是新的扩展模块

Numpy的矩阵(Matrix)和数组(array)使用起来很容易引起混淆，这两个概念需要加强了解，通过print()和内容排列看不出区别，这两个的差别主要在于运算。

Matrix\_A =

\[ \[1,4\]

\[3,2\] \]

Matrix\_B =

\[ \[2,1\]

\[1,3\] \]

矩阵相乘A\*B，A的第一行与B的第一列相乘得到0,0坐标的值（1\*2+4\*1=6）; A的第一行与B的第二列相乘得到0,1左标的值(1\*1+4\*3=13)；以此类推1,0左标值（3\*2+2\*1=8）；右下角是（3\*1+2\*3=9）

所以A\*B的结果是

\[ \[6,13\]

\[8,9\] \]

如果将矩阵换成数组的话，A\*B的结果是两个矩阵对应的左标相同的值进行相乘。0,0坐标的值（1\*2=2）; 0,1坐标的值(4\*1=4)；以此类推1,0左标值（3\*1=3）；右下角是（2\*3=6）

所以A\*B的结果是

\[ \[2,4\]

\[3,6\] \]

有了乘法的区别，可以理解阶乘也是有区别的。

A\*\*2，A是矩阵和A是数组的结果显然是不同的。

Numpy模块下矩阵和数组是可以通过numpy. asarray() 和 numpy. asmatrix()来进行转换的。

[https_www.lfd.uci.edu_gohlke_pythonlibs_mysql-python]: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#mysql-python

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