机器学习(笔记)

1. 人工智能

1.1 人工智能三要素

人工智能有三要素：数据、算法、计算力。

1.2 CPU和GPU

CPU主要适合I\O密集型的任务，主要是输入和输出。

GPU主要适合计算密集型的任务。

1.3 什么样的程序适合在GPU上运行

计算密集型的程序和易于并行的程序

1.4 人工智能、机器学习、深度学习的关系

机器学习是人工智能的一个实现途径。

深度学习是机器学习的一个方法(神经网络)发展而来的。

2. 机器学习

2.1 什么是机器学习

机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测

2.2 机器学习工作流程

机器学习的工作流程：

1. 获取数据
2. 数据基本数据
3. 特征工程
4. 机器学习(模型训练)
5. 模型评估（达到要求后，就可以上线服务。达不到要求就重复2~5）

2.2.1 数据集

数据集是由特征值和目标值构成，然而部分数据集也存在没有目标值的情况。例如：分类

数据集中一行数据称为一个样本，一列数据称为一个特征。

数据集分为训练数据和测试数据，一般训练数据占比为70%~80%，测试数据占比为20%~30%

2.2.2 模型评估

模型评估中会出现，过拟合和欠拟合。

过拟合是指，学的特征太多，不好泛化。

欠拟合是指，学的特征太少。

3. jupyter notebook安装

3.1 环境变量

在磁盘中创建一个文件夹，例如：G:\AI

创建一个系统变量WORKON_HOME,变量值为新建的文件夹

3.2 安装virtualenv和virtualenvwrapper-win

pip install virtualenv
pip install virtualenvwrapper-win

安装完成后，在新建的目录下面，用管理员的方式打开cmd，然后执行mkvirtualenv ai

此时会新建一个ai的虚拟环境，在对应的目录下面会新增一个ai的文件夹。

3.3 安装相关Python库

进入ai虚拟环境，命令为：workon ai

pip install matplotlib
pip install numpy
pip install pandas
pip install tables
pip install jupyter

3.4 执行jupyter

首先要进入虚拟环境，然后运行jupyter

workon ai
jupyter notebook

然后访问http://localhost:8888/tree就可以打开了。

3.5 汉化

安装语言包：pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN