前言

每一次變革都由技術驅動。縱觀人類歷史，上古時代，人類從采集狩獵社會，進化為農業社會；由農業社會進入到工業社會；從工業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，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：監督學習和無監督學習。

下圖是機器學習相關概念的思維導圖：

1.1 監督學習

監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。

常見的監督學習算法包括回歸分析和統計分類。

1.2無監督學習

無監督學習又稱為歸納性學習（Clustering），利用K方式（KMean）建立中心（Centriole）,通過循環和遞減運算（IterationDescent）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的生態環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。它包括統計、優化、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、環境管理器和 Python 發行版，包含 1,500 多個開源包，并提供免費社區支持。其中的虛擬環境真的非常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境的安裝，接下來將完善數據理解、數據準備、選擇模型、優化模型、結果部署以及項目實戰。

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瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！