本系列文章主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)在實(shí)踐中的應(yīng)用，介紹利用 python 的生態(tài)環(huán)境，使用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法來解決工程實(shí)踐中的問題，而不是介紹算法本身。本系列文章參考了《機(jī)器學(xué)習(xí)Python實(shí)踐》，會通過例子一步一步地引導(dǎo)大家使用機(jī)器學(xué)習(xí)來處理和分類與回歸模型相關(guān)的問題。每個算法模型都介紹其較為通用且實(shí)用的建模過程，力爭使基礎(chǔ)較差的讀者也能無障礙利用python來使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

1 初識機(jī)器學(xué)習(xí)

1.1 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Leaming , ML）是一門多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)、算法等多門學(xué)科。 它專門研究計(jì)算機(jī)如何模擬和學(xué)習(xí)人的行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷完善自身的性能。

機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)有了十分廣泛的應(yīng)用，例如：數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)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、戰(zhàn)略游戲和機(jī)器人運(yùn)用。

機(jī)器學(xué)習(xí)的算法分為兩大類 ： 監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí) 。

監(jiān)督學(xué)習(xí)即在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中提供對錯指示。一般是在數(shù)據(jù)組中包含最終結(jié)果（0 , 1），通過算法讓機(jī)器自己減少誤差。這一類學(xué)習(xí)主要應(yīng)用于分類和預(yù)測（Regression &Classify） 。監(jiān)督學(xué)習(xí)從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)出一個目標(biāo)函數(shù)，當(dāng)新的數(shù)據(jù)到來時(shí)，可以根據(jù)這個函數(shù)預(yù)測結(jié)果。監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集要求包括輸入和輸出，也可以說包括特征和目標(biāo)，訓(xùn)練集中的目標(biāo)是由人標(biāo)注的。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括回歸分析和統(tǒng)計(jì)分類。非監(jiān)督學(xué)習(xí)又稱歸納性學(xué)習(xí)（Clustering），利用 K 方式（KMean）建立中心( Centriole），通過循環(huán)和遞減運(yùn)算（lteration&Descent）來減小誤差，達(dá)到分類的目的 。

機(jī)器學(xué)習(xí)解決的問題：分類，回歸，降維，聚類。其中有些算法適合多種問題，有些只適合解決一種問題，下面列出一些常見的一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

• 分類算法：邏輯回歸，貝葉斯
• 回歸算法：線性回歸，嶺回歸，lasso，彈性網(wǎng)絡(luò)
• 聚類：Kmeans，DBSCAN，層次聚類，光譜聚類
• 分類&回歸：KNN，決策樹，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隨機(jī)森林，梯度提升樹、xgboost
• 分類&回歸&聚類：SVM
• 降維：PCA

1.2 學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的誤區(qū)

在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)之前，有一些理解和誤區(qū)需要先做好說明，防止大家在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中過于鉆牛角尖。對于通過Python來基本實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，有幾個誤區(qū)可能是比較廣泛存在的，應(yīng)該盡量避免：

1、必須非常熟悉Python的語法和擅長Python的編程。實(shí)際上并不需要，Python有scikit-learn模塊等可以直接進(jìn)行建模的調(diào)用包，基本只需要學(xué)會python的各種基礎(chǔ)的知識和應(yīng)用，熟悉scikit-learn的相關(guān)模型用法，以及包括numpy、pandas、matplotlib模塊在內(nèi)的常用的數(shù)據(jù)處理和可視化包，就可以實(shí)現(xiàn)各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法了。

2、必須非常深入地學(xué)習(xí)和理解在scikit- learn中使用的機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和算法。實(shí)際上也不需要，除非你是這一方向的碩士甚至博士學(xué)位的學(xué)習(xí)者。機(jī)器學(xué)習(xí)不同的算法涉及的知識點(diǎn)是非常廣闊的，要做到每一種算法的理論知識的學(xué)習(xí)都非常深入，是比較難的，實(shí)際上簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中，只需要了解不同算法的基礎(chǔ)知識就可以使用了。

3、學(xué)習(xí)知識就行了，不需要做什么項(xiàng)目。恰恰相反，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用是需要大量的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)積累，才能把機(jī)器學(xué)習(xí)用得更好。

這些方式對一部分人可能會非常有效，但是這會降低掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技能的速度和要達(dá)到通過機(jī)器學(xué)習(xí)來解決問題的目標(biāo)。這也會浪費(fèi)大量時(shí)間單獨(dú)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，但卻不知如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)來解決現(xiàn)實(shí)中遇到的問題。 實(shí)際上利用Python來實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的門檻并不高，在基本運(yùn)用過程中，只需要了解機(jī)器學(xué)習(xí)各種算法的一些基礎(chǔ)知識，一些常用流程和不同算法，數(shù)據(jù)集的適用要求就可以了。

1.3 Python 中的機(jī)器學(xué)習(xí)

本系列文章主要關(guān)注監(jiān)督學(xué)習(xí)中的分類與回歸問題處理的預(yù)測模型，這是在工業(yè)中應(yīng)用非常廣泛的分類，也是scikit-leam擅長的一個領(lǐng)域。與統(tǒng)計(jì)學(xué)不同，機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測模型是用來理解數(shù)據(jù)、解決問題的；聚焦于如何創(chuàng)建一個更加精準(zhǔn)的模型，而不是用來解釋模型是如何設(shè)置的。與大部分機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域不同的是，預(yù)測模型是使用表格格式的數(shù)據(jù)作為模型的輸入的，因此數(shù)據(jù)的采集和整理是很重要的工作。

在接下來的一系列文章中，致力于讓大家能夠?qū)W習(xí)在項(xiàng)目中如何將機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)和Python有機(jī)地結(jié)合在一起，以便實(shí)現(xiàn)每一個機(jī)器學(xué)習(xí)問題的最佳實(shí)踐。通過各種實(shí)例來理解學(xué)到的預(yù)測模型的知識。盡量完善一套較為通用的機(jī)器學(xué)習(xí)建模過程，通過python的一系列方法，力求只是進(jìn)行簡單的復(fù)制粘貼操作就可以啟動一個新的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。

我們將通過項(xiàng)目來介紹基于Python的生態(tài)環(huán)境如何完成機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)工作。一旦明白了如何使用Python平臺來完成機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)，就可以在不同的項(xiàng)目中重復(fù)使用這種方法解決問題。利用機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)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，以幫助我們更好地理解項(xiàng)目的目標(biāo)。
• 數(shù)據(jù)理解： 通過描述性統(tǒng)計(jì)和可視化來分析現(xiàn)有的數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備： 對數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化，以便于構(gòu)建一個預(yù)測模型 。
• 評估算法： 通過一定的方法分離一部分?jǐn)?shù)據(jù)，用來評估算法模型，并選取一部分代表數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以改善模型。
• 優(yōu)化模型： 通過調(diào)參和集成算法提升預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確度。
• 結(jié)果部署： 完成模型，并執(zhí)行模型來預(yù)測結(jié)果和展示。

1.4 學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的原則和技巧

學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是一段旅程。需要知道自己具備的技能、目前所掌握的知識，以及明確要達(dá)到的目標(biāo)。要實(shí)現(xiàn)自己的目標(biāo)需要付出時(shí)間和辛勤的工作 ，但是在目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)過程中 ，有很多工具可以幫助你快速達(dá)成目標(biāo)。

1、創(chuàng)建半正式的工作產(chǎn)品。以博客文章、技術(shù)報(bào)告和代碼存儲的形式記下學(xué)習(xí)和發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容，快速地為自己和他人提供一系列可以展示的技能、知識及反思。

2、實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)。不能僅在需要的時(shí)候才學(xué)習(xí)復(fù)雜的主題，例如，應(yīng)該實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)足夠的概率和線性代數(shù)的知識來幫助理解正在處理的算法。在開始進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域之前，不需要花費(fèi)太多的時(shí)間來專門學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)方面的知識，而是要在平時(shí)的使用和參與過程中不斷地進(jìn)行實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)，積累知識。

3、利用現(xiàn)有的技能。如果可以編碼，那么通過實(shí)現(xiàn)算法來理解它們，而不是研究數(shù)學(xué)理論。使用自己熟悉的編程語言，讓自己專注于正在學(xué)習(xí)的一件事情上，不要同時(shí)學(xué)習(xí)一種新的語言、工具或類庫，這樣會使學(xué)習(xí)過程復(fù)雜化。 掌握是理想。掌握機(jī)器學(xué)習(xí)需要持續(xù)不斷的學(xué)習(xí)。也許你永遠(yuǎn)不可能實(shí)現(xiàn)掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)，只能持續(xù)不斷地學(xué)習(xí)和改進(jìn)所掌握的知識。

下面三個技巧可以有效地幫助你快速提高學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的能力。

• 啟動一個可以在一個小時(shí)內(nèi)完成的小項(xiàng)目。
• 通過每周完成一個項(xiàng)目來保持你的學(xué)習(xí)勢頭，并建立積累自己的項(xiàng)目工作區(qū)。
• 在微博、微信、博客、 Github 等社交工具上分享自己的成果，或者隨時(shí)隨地地展示自己的興趣，增加技能、知識，并獲得反饋。

1.5 總結(jié)

這一系列的文章主要是寫給對機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣和立志學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，但只有機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識的甚至沒多少了解人群，主要是介紹關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐的內(nèi)容，而不是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的理論知識。 這里只會簡單介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和算法。在這里假設(shè)你已經(jīng)掌握了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，或者有能力自己來完成機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)。

有一些人可能只是對機(jī)器學(xué)習(xí)的理論知識比較了解，但是沒有多少項(xiàng)目實(shí)踐應(yīng)用，對于機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用實(shí)踐可能不怎么了解；有一些人則可能只是對機(jī)器學(xué)習(xí)有一個大概的了解，不知道能通過什么樣的工具和方法來使用，該如何使用。而在本系列文章中，將會引導(dǎo)讀者如何通過Python實(shí)踐機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

2 Python機(jī)器學(xué)習(xí)的生態(tài)圈

隨著 Python 生態(tài)圈的發(fā)展，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，Python 已經(jīng)發(fā)展成為機(jī)器學(xué)習(xí)方面最主要的語言。Python 為什么能夠成為機(jī)器學(xué)習(xí)的主流語言？這是因?yàn)?Python 不僅可以應(yīng)用在R&D科研部門，也可以應(yīng)用在實(shí)際的生產(chǎn)當(dāng)中。本段將主要介紹Python在機(jī)器學(xué)習(xí)方面的生態(tài)圈。

2.1 Python

Python是一門面向?qū)ο蟮膭討B(tài)解釋語言，簡單易學(xué)，并且具有很好的可讀性。Python語法簡潔清晰，特色之一是強(qiáng)制用空白符（White Space）作為語句縮進(jìn)。Python 具有豐富和強(qiáng)大的類庫，它常被稱為“膠水語言”，能夠很輕松地把用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C++）聯(lián)結(jié)在一起。常見的一種應(yīng)用情形是，先使用 Python 快速生成程序的原型（有時(shí)甚至是程序的最終界面），然后對其中有特別要求的部分用更合適的語言改寫， 比如 3D游戲?qū)D形渲染模塊的性能要求特別高，就可以用 C/C++重寫，而后封裝為 Python可以調(diào)用的擴(kuò)展類庫。目前，在 Python 的生態(tài)圈中存在大量的第三方擴(kuò)展類庫，可以借助這些類庫輕松實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目需求。需要注意的是，在使用擴(kuò)展類庫時(shí)可能需要考慮平臺問題，某些擴(kuò)展類庫可能不提供跨平臺的實(shí)現(xiàn)。Python 目前是一門非常流行的語言，在 TIOBE最新推出的2020年1月編程語言排名位列第三，用戶使用率穩(wěn)居前三。

在PYPL各種編程語言的流行程度的統(tǒng)計(jì)中，最新一期2020年1月Python的排名遙遙領(lǐng)先。

Python 是一門動態(tài)語言，非常適合于交互性開發(fā)和大型項(xiàng)目的快速原型開發(fā)。由于Python 具有豐富的類庫支持，因此被廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)方面。從這個方面來說，利用 Python 可以將研究項(xiàng)目和生產(chǎn)項(xiàng)目用統(tǒng)一的語言來實(shí)現(xiàn)，這就有效地降低了將研究項(xiàng)目轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)項(xiàng)目的成本。

2.2 SciPy

SciPy 是在數(shù)學(xué)運(yùn)算、科學(xué)和工程學(xué)方面被廣泛應(yīng)用的Python 類庫。它包括統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化、整合、線性代數(shù)模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等，因此被廣泛地應(yīng)用在機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中 。 SciPy 依賴以下幾個與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的類庫。

NumPy：是 Python 的一種開源數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展。它可用來存儲和處理大型矩陣，提供了許多高級的數(shù)值編程工具， 如矩陣數(shù)據(jù)類型、矢量處理、精密的運(yùn)算庫。

Pandas：是基于 NumPy 的一種工具，是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的 。 Pandas 納入了大量庫和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具，也提供了大量能使我們快速、便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法 。

Matplotlib：Python中最著名的20繪圖庫，十分適合交互式地進(jìn)行制圖；也可以方便地將它作為繪圖控件，嵌入GUI應(yīng)用程序中 。

熟悉 SciPy 是提高機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐的有效手段，尤其是在以下幾個方面：

• 可以利用 NumPy 數(shù)組來準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù) 。
• 通過 Pandas 導(dǎo)入、展示數(shù)據(jù)，以便增強(qiáng)對數(shù)據(jù)的理解和數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換等工作。
• 可以使用 Matplotlib 來創(chuàng)建圖表，展示數(shù)據(jù)。

2.3 scikit-learn

scikit-leam是Python中開發(fā)和實(shí)踐機(jī)器學(xué)習(xí)的著名類庫之一，依賴于SciPy及其相關(guān)類庫來運(yùn)行。scikit-leam的基本功能主要分為六大部分：分類、回歸、聚類、數(shù)據(jù)降維、模型選擇和數(shù)據(jù)預(yù)處理。需要指出的是，由于scikit-leam本身不支持深度學(xué)習(xí)，也不支持GPU加速，因此 scikit-leam對于多層感知器（MLP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)并不適合處理大規(guī)模問題。（scikit-leam對MLP 的支持在 0.18 版之后增加）

scikit-leam是一個開源項(xiàng)目，遵守BSD協(xié)議，可以將項(xiàng)目應(yīng)用于商業(yè)開發(fā)。目前主要由社區(qū)成員自發(fā)進(jìn)行維護(hù)?？赡苁怯捎诰S護(hù)成本的限制，scikit-leam相比其他項(xiàng)目要顯得更為保守，這主要體現(xiàn)在兩個方面 ：

• scikit-leam 從來不做除機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域之外的其他擴(kuò)展。
• scikit-leam 從來不采用未經(jīng)廣泛驗(yàn)證的算法。

比方說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不見得比決策樹好，同樣反過來也不成立。最后的結(jié)果是有很多因素在起作用的，比方說數(shù)據(jù)集的大小以及組成。

所以，針對你要解決的問題，最好是嘗試多種不同的算法。并借一個測試集來評估不同算法之間的表現(xiàn)，最后選出一個結(jié)果最好的。當(dāng)然，你要選適合解決你問題的算法來嘗試。比方說，要打掃房子，你會用真空吸塵器，掃把，拖把；你絕對不會翻出一把鏟子來開始挖坑，對吧。

面對海量的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，萌新最愛問的是：“我該選什么算法？” 在回答這個問題之前，要先想清楚：

• 數(shù)據(jù)的數(shù)量、質(zhì)量、本質(zhì)
• 可供計(jì)算的時(shí)間
• 這個任務(wù)的緊急程度
• 你用這個數(shù)據(jù)想做什么。要知道，即使是老司機(jī)，也無法閉著眼睛說哪個算法能拿到最好的結(jié)果。還是得動手試。