机器学习
1.1人工智能概述
1.2.1 机器学习与人工智能，深度学习
深度学习->机器学习->人工智能；
人工智能：1950，实现自动下棋，人机对弈，达特茅斯会议->人工智能的起点，1956年8月。克劳德-香农（信息论的创始人）内容：用机器来模仿人类的学习能力。持续了两个多月。1956被称为人工智能元年。
机器学习：最开始的垃圾邮件的处理过滤，人工神经网络，深度神经网络。
深度学习：2010年开始，在图像识别领域中表现突出。
1.1.2 机器学习，深度学习有什么作用：
1. 传统预测
店铺销量预测，量化投资，广告推荐
2. 图像处理
交通标志检测，人脸识别
3.自然语言处理
翻译，文本分类，情感分析，自动聊天，文本检测，智能写文章，智能客服
1.2什么是机器学习
1.2.1 定义：
从数据中学习，模型，解决问题。
1.2.2 数据集的构成
特征值 + 目标值 = 经验规律
样本：所有数据，有的数据可以没有目标值。
1.3 机器学习算法分类
1.3.1
监督学习
目标值：类别 = 分类问题
目标值：连续性的数据 = 回归问题
无监督学习
目标值：无 = 无监督学习
1.3.2 机器学习算法分类
1 监督学习： 有目标值的算法
分类：k-近邻算法，贝叶斯分类与随机分类，逻辑回归，回归，线性回归，岭回归。
2 无监督学习： 无目标值的算法
聚类 k-means
1.4 机器学习开发流程
1. 原始数据
2. 数据处理
3. 数据特征工程（训练数据和测试数据）
（算法进行学习）
4. 机器学习算法训练 – 模型
5. 模型评估
6. 应用
1.5 学习框架和资料介绍
1． 算法是核心，数据与计算是基础
2． 找准定位
算法工程师做算法
+ 分析很多数据
+ 分析具体业务
+ 应用常见算法
+ 特征工程、调参数、优化
3． 怎么做？
1.入门
2.书籍资料
3.《机器学习》 – 周志华 – 西瓜书
《统计学习方法》 – 李航
《深度学习》 – 花书
1.5.1 机器学习库与框架
Pytorch
Caffe2
2.1 数据集
2.1.1 可用数据集
不可用数据集
公司内部 百度
数据接口 花钱
数据集 政府机构、
可用数据集
Sklearn
Kaggle（大数据竞赛平台）
Uci
{
UCI Machine Learning Repository
scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0.16.1 documentation
}
1 Scikit-learn 工具介绍
安装：
pip install Scikit-learn==0.19.0
2 sklearn的使用
4 sklearn数据集的使用
鸢尾花数据集的
特征值：花瓣，花萼的长度，宽度
目标值：setosa，verctolor，virginica
数据集的返回值：
Load与fetch的返回的数据类型为datasets.base.Bunch(字典格式)：
- data：特征数据数组，二维数组[a,b]
- target：标签数组
- DESCR：数据描述
- Feature_names：特征名（手写数据，新闻数据，回归集数据没有）
- Target_names：标签名
2.1.3 数据集的划分（一部分用作训练，一部分用于验证模型的准确度）
测试集占20%~30%
如何实现：
算法：特征工程
2.2.1 为什么需要特征工程
数据和特征决定了算法上限，而算法是无限逼近上限。
2.2.2 什么是特征工程
会直接影响机器学习的效果
Sklearn 特征工程
Pandas 数据清洗，数据处理
特征工程包含的内容
（1）特征提取/特征抽取
机器学习算法 – 统计方法 – 数学公式（文本类型的数据转化为二进制文件）
类型 -> 数值
- 将任意数据转化为可用于机器学习的数字特征
- 字典特征提取（特征离散化）
- 文本特征提取
- 图像特征提取（深度学习）
- 特征提取API
- Sklearn.feature_extraction
(2) 字典特征提取
作用：对字典数据进行特值化
方法：
Sparse默认为True因此需要更改sparse的值
元组为非0值的位置：稀疏矩阵（将非0值按位置表示出来）避免0的存储空间溢出，提高加载效率
特征提取：
应用场景：
1）数据集中有很多类别特征
将数据集的特征转化为字典类型
DictVectorizer转化
2）本身的数据为字典类型
2.3.3 文本特征提取
单词作为特征
句子，短语，字母（用单词合理，用句子作为特征不合理，特征明确）
特征：特征词（数值作为什么）
方法1：
English
Chinese：
将短语作为特征
Ps：不支持单个中文字
中文分词器
方法2：
TF-IDF ->重要程度
两个词 “经济“， ”非常“
1000篇文章作为语料库
100-非常
10-经济
文章A （100词） ：10次“经济“TF-IDF = 0.2
Tf：10 / 100 = 0.1
Idf：lg 1000 / 10 = 100 = 2
文章B （100词） ：10次“非常“TF-IDF = 0.1
Tf：10 / 100 = 0.1
Idf： log 10 1000 / 100 = 1
方法：
2.4.1 特征预处理
特征预处理：通过转换函数将特殊数据转化为可执行算法的模型，归一化，标准化。
为什么要归一化，标准化？
无量纲化，防止不同规格的数据转化为同一规格，使得算法学习不到想要的特征
方法：
归一化中出现异常值：最大值，最小值（健壮性较差）
由此引入标准化数据（均值为0，标准差为1）
很好的排除异常值的影响
标准差：集中程度，由于具有一定的数据量，少量的异常点对整体的结果影响不大
方法：
适用于当前嘈杂的大数据环境
2.5.1 特征降维
降维：降低维度
Ndarray
数据嵌套的层数
0维：标量
1维：向量
2维：矩阵
N维：
不降低嵌套层数
对二维数组进行处理：降低特征的个数（列数）
降维：在特定情况下降低特征的个数，得到一组“不相关的”的数据
不相关：特征与特征之间不相关；
可以减少很多冗余的数据（特征学习）
2.5.2降维的两种方法
特征选择
Filter过滤式
方差选择法：降低方差特征过滤
相关系数法：特征与特征之间的相关程度
Embeded嵌入式
决策树
正则化
深度学习
方法：
设置临界值，低于临界值的删除
皮尔逊相关系数：
0.9942 取值 -1， 1）
正值：正相关
负值：负相关
方法：
特征与特征的相关性很高
选取其中一个
加权求和，作为一个新的特征
主成分分析
2.6.1 主成分分析
数据的压缩降低数据的维数 ，损失少量信息
降维的同时不能损失信息（损失少量信息）
方法：
小数：减少%多少的信息
整数：减少到多少特征
2.6.2 探究用户对物品喜好的细分降维
用户与物品类别的关系
用户 物品类别
- 合并不同的表：将用户与物品类别放入同一张表中
具体找到变量之间的关系
- 找到关系，交叉表和透视表
- 特征冗余过多，PCA降维
3.1sklearn转换器和估计器
转换器
实例化，调用fit_transform（合成的算法）
fit（）做计算：每一列的平均值
transform（）做转换
估计器：
所有的算法分类至估计器之中
- 实例化estimator
- estimator.fit(x_train, y_train)计算-模型生成
- 模型评估：
- 直接比对真实值和预测值
- Y_predict = estimator.predict（x_test）
- 计算准确率
- 将测试集的目标值赋予
- 直接比对真实值和预测值
3.2 k_近邻算法：
KNN算法：
基本原理：
根据邻居来推断自己的类别
样本在空间中的k个最近相似的值则判定样本的位置
K = 1 (容易受到异常值的影响)
如何确定谁是邻居？
计算距离：
距离公式：欧式距离（平方），曼哈顿距离（绝对值），明可夫斯基距离（距离公式的集合）
电影类型的分类：
与成分距离最近的点的距离，K的取值任意去取，找未知电影的位置就可以解决，但是K的取值，可以取的很多，取得一半的结果，无法确定，训练集中再加入
K值过大会，容易分错，样本不均衡的时候
K值取的过小，容易受到异常值的影响
无量纲化处理：标准化的处理
3.2.2 K_邻近算法API
方法：
- 获取数据
- 数据集划分
- 特征工程
- 标准化
- 降维（不需要）
- KNN数据预估流程
- 模型评估
优点：简单易于理解
缺点：
- 选择好K值分类，计算量很大，数据量小的时候可以使用
模型选择与调优
K值的取值是不一定的
如何选择合适的K值 （交叉验证的）
什么是交叉验证？
将训练数据，再分为训练和验证集，分成四份，每一次更换不同的验证集（四折交叉验证）
超参数网格搜索：
K的取值
{1，3，5，7，9，11}
遍历每一个位置：自动去写，省去遍历的过程
K值调优
方法：