机器学习简介

引言

为何现在机器学习如此热门？

主要原因是由于"人类无论如何也做不到在短时间内实现从大量的数据中自动的计算出正确的结果操作"。

什么是机器学习？

所谓的机器学习，就是通过对数据进行反复的学习，来找出其中潜藏的规律和模式。

机器学习中所用算法大致分为

• 监督学习（Supervised Learnings）
• 无监督学习（Unsuoervised Learning）
• 强化学习（Reinforcement Learning）

一、各类机器学习算法简介

理解监督学习

所谓监督学习中的"监督"，是指"数据中附带的正确答案标签"。那么，"数据中附带的正确答案标签"指的是什么呢？

如上图，对于表示内容的数据我们称为"正确答案标签"，像①~③这样，最终对数据所属类别进行预测的应用，我们称之为"分类问题"。而数据④是基于面积等量化数据，这种用于对类似房租这样连续变化的数值进行预测，我们将其称为"回归问题"。

简单来说，监督学习的基本原理就是使用大量的数据，通过计算机对数据进行反复处理，最终能够产生接近正确答案标签的输出值。

理解无监督学习

对比监督学习，监督学习包含"正确答案标签"，而"无监督学习"中是不包含"正确答案标签"的，其属于从输入的数据中发现规则，并进行学习的一种方法。监督学习会告诉计算机正确的答案，而无监督学习则是使用计算机去推导答案。因而无监督学习具有不存在所谓正确或者错误答案的特点。

无监督学习多用于热卖商品的推荐、饮食店的推荐菜等应用场合。此外，在对多维数据中的信息进行压缩（又称为主成分分析、数据降维等）。

理解强化学习

"强化学习"也不需要监督，强化学习提供"智能体"和"环境"。配备智能体和环境后，智能体会根据环境的变化采取相应的行动，环境将根据行动的结果给予智能体相应的"报酬"，而智能体根据其获取的报酬，对行动做出"好"或者"不好"的评价，并以此决定下次该如何采取行动。

二、机器学习的流程简介

进行机器学习的整体流程

1. 数据收集
2. 数据清洗（清洗重复或缺失的数据，以提高数据的精度）
3. 运用机器学习算法对数据进行学习（获取基准）
4. 使用测试数据进行性能评测
5. 将机器学习模型安装到网页等应用环境中

学习数据的使用方法

在机器学习的"监督学习中"，我们将需要处理的数据划分为"训练数据"和"测试数据两种"。其中"训练数据"指的是学习过程中所使用的数据，而"测试数据"是指在学习完成之后对模型精度进行评估时所使用的数据。

之所以将数据分为"训练数据"和"测试数据"，是因为机器学习是以"预测未知数据"为目的的学术体系 。而对比统计学是分析数据对产生这一数据的背景进行描述的学术体系。

留出法的理论与实践

所谓留出法，是指将所给的数据集划分为训练数据和测试数据这两种数据的一种简单方法。

接下来将使用第三方软件库Scikit-Learn来进行留出法的实践操作，Scikit-Learn是Python的开源机器学习专用软件库。

• 关于train_test_split()函数介绍：
  train_test_split() 是 scikit-learn（sklearn）库中的一个非常重要的函数，它用于将数据集分割成训练集和测试集，以便进行机器学习模型的训练和评估。该函数的主要作用是随机将数据集中的样本按照指定的比例分为两部分，一部分用于训练模型，另一部分用于测试模型的性能。

以下是 train_test_split 函数的一般用法和参数解释：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

参数说明：

• X: 特征矩阵，包含了样本的特征数据。
• y: 目标标签，包含了每个样本对应的目标值（标签）。
• test_size: 测试集的大小，可以是浮点数（表示测试集占总样本的比例）或整数（表示测试集中的样本数量）。例如，test_size=0.2 表示将数据集的20%用于测试，而80%用于训练。
• train_size: 训练集的大小，如果不指定，会自动计算为 1 - test_size。
• random_state: 随机种子，用于控制数据集的随机分割过程。设置相同的随机种子可以确保每次运行代码时得到相同的分割结果，这对于实验的可复现性非常重要。
• shuffle: 默认情况下，数据会被随机打乱（shuffle），以确保分割是随机的。如果希望关闭数据的随机打乱，可以将该参数设置为 False。

函数的返回值包括四个部分：

• X_train: 训练集的特征矩阵。
• X_test: 测试集的特征矩阵。
• y_train: 训练集的目标标签。
• y_test: 测试集的目标标签。

# 读取执行代码所需的模块
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取名为Iris的数据集
iris = datasets.load_iris()	#这一行代码从scikit-learn的datasets模块中加载了鸢尾花数据集，将数据存储在名为iris的变量中。
X = iris.data #这一行代码将鸢尾花数据集中的特征数据存储在名为X的变量中。每行代表一朵鸢尾花，每列代表不同的特征（如花瓣长度、花瓣宽度等）。
y = iris.target	#这一行代码将鸢尾花数据集中的目标标签存储在名为y的变量中。每个标签对应于相应鸢尾花的种类

# 「X_train, X_test, y_train, y_test」存储数据
#这一行代码使用train_test_split函数将数据集分割成训练集（X_train和y_train）和测试集（X_test和y_test）。
#参数test_size=0.2表示将数据集的20%用于测试，而80%用于训练。random_state参数用于设置随机种子，以确保每次运行代码时都得到相同的随机划分。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=___, random_state=0)

# 检查训练数据和测试数据的大小
print ("X_train :", X_train.shape)	#表示训练集中特征矩阵的形状（行数和列数
print ("y_train :", y_train.shape)	#这表示训练集中目标标签的形状
print ("X_test :", X_test.shape)
print ("y_test :", y_test.shape)

输出结果：

过拟合

在根据数据的模式构建成的计算机中，继续输入新的数据时，只要数据中不存在严重的杂乱成分，计算机就可以正确的根据数据的模型对其进行分类，若我们输入带有严重偏差的数据给计算机，那么会导致模型出现很大的误差。我们通常称计算机对数据进行了过度的学习而产生的状态简称为过拟合。

欠拟合

我们将计算机对数据进行过度学习的学习状态称为过拟合，与之相对，对于数据没有得到充分学习的状态，我们称为欠拟合 。此外，我们还将过拟合问题的模型称为方差过高，产生欠拟合问题的模型称为偏置过高。