一、人工智能课程概述
1. 什么是人工智能
人工智能（ Artificial Intelligence ）是计算机科学的一个分支学科，主要研究用计算机模拟人的思考方式
和行为方式，从而在某些领域代替人进行工作 .
2. 人工智能的学科体系
以下是人工智能学科体系图：
机器学习（ Machine Learning ）：人工智能的一个子学科，研究人工智能领域的基本算法、原理、
思想方法，机器学习研究的内容在其它子学科都会用到
计算机视觉（ Computer Vision ）：研究计算机处理、识别、理解图像、视频的相关技术
自然语言处理（ Natural Language Processing ）：研究计算机理解人类自然语言的相关技术
语言处理：研究计算机理解识别、理解、合成语音的相关技术
3. 人工智能与传统软件的区别
传统软件：执行人的指令和想法，在执行之前人已经有了解决方案，无法超越人的思想和认识范围
人工智能：尝试突破人的思想和认识范围，让计算机学习到新的能力，尝试解决传统软件的难题
二、机器学习基本概念
1. 什么是机器学习
1975 年图灵奖获得者、 1978 年诺贝尔经济学奖获得者、著名学者赫伯特 . 西蒙（ Herbert Simon ）曾下
过一个定义：如果一个系统，能够通过执行某个过程，就此改进了它的性能，那么这个过程就是学习 . 由
此可看出，学习的目的就是改善性能 .
卡耐基梅隆大学机器学习和人工智能教授汤姆 . 米切尔（ Tom Mitchell ）在他的经典教材《机器学习》
中，给出了更为具体的定义：对于某类任务（ Task ，简称 T ）和某项性能评价准则（ Performance ，简
称 P ），如果一个计算机在程序 T 上，以 P 作为性能度量，随着经验（ Experience ，简称 E ）的积累，不断
自我完善，那么我们称计算机程序从经验 E 中进行了学习 . 例如，篮球运动员投篮训练过程：球员投篮（任务 T ），以准确率为性能度量（ P ），随着不断练习（经
验 E ），准确率不断提高，这个过程称为学习 .
2. 为什么需要机器学习
1 ）程序自我升级；
2 ）解决那些算法过于复杂，甚至没有已知算法的问题；
3 ）在机器学习的过程中，协助人类获得事物的洞见 .
3. 机器学习的形式
1) 建模问题
所谓机器学习，在形式上可近似等同于在数据对象中通过统计、推理的方法，来寻找一个接受特定输入
X ，并给出预期输出 Y 功能函数 f ，即
. 这个函数以及确定函数的参数被称为模型 .
2) 评估问题
针对已知的输入，函数给出的输出（预测值）与实际输出（目标值）之间存在一定误差，因此需要构建
一个评估体系，根据误差大小判定函数的优劣 .
3) 优化问题
学习的核心在与改善性能，通过数据对算法的反复锤炼，不断提升函数预测的准确性，直至获得能够满
足实际需求的最优解，这个过程就是机器学习 .
4. 机器学习的分类（重点）
1) 有监督、无监督、半监督学习
a) 有监督学习
在已知数据输出（经过标注的）的情况下对模型进行训练，根据输出进行调整、优化的学习方式称为有
监督学习 .
b) 无监督学习
没有已知输出的情况下，仅仅根据输入信息的相关性，进行类别的划分 .
c) 半监督
先通过无监督学习划分类别，再人工标记通过有监督学习方式来预测输出 . 例如先对相似的水果进行聚
类，再识别是哪个类别 .
d) 强化学习
通过对不同决策结果的奖励、惩罚，使机器学习系统在经过足够长时间的训练以后，越来越倾向于接近
期望结果的输出 . 输入（ x ）
输出（ y ）
1
2
2
4
3
6
4
8
学历 (x1)
工作经验 (x2)
性别 (x3)
月薪 (y)
本科
3
男
8000
硕士
2
女
10000
博士
2
男
15000
2) 批量学习、增量学习
a) 批量学习
将学习过程和应用过程分开，用全部训练数据训练模型，然后再在应用场景中进行预测，当预测结果不
够理想时，重新回到学习过程，如此循环 .
b) 增量学习
将学习过程和应用过程统一起来，在应用的同时，以增量的方式不断学习新的内容，边训练、边预测 .
3) 基于模型学习、基于实例学习
a) 基于模型的学习
根据样本数据，建立用于联系输出和输出的某种数学模型，将待预测输入带入该模型，预测其结果 . 例如
有如下输入输出关系：
根据数据，得到模型
预测：输入 9 时，输出是多少？
b) 基于实例的学习
根据以往经验，寻找与待预测输入最接近的样本，以其输出作为预测结果（从数据中心找答案） . 例如有
如下一组数据：
预测：本科， 3 ，男 ==> 薪资？
5. 机器学习的一般过程 ( 重点 )
- 数据收集，手段如手工采集、设备自动化采集、爬虫等
- 数据清洗：数据规范、具有较大误差的、没有意义的数据进行清理
注：以上称之为数据处理，包括数据检索、数据挖掘、爬虫 ...... - 选择模型（算法）
- 训练模型 5) 模型评估
- 测试模型
注： 3~6 步主要是机器学习过程，包括算法、框架、工具等 ...... - 应用模型
- 模型维护
6. 机器学习的典型应用 - 股价预测
- 推荐引擎
- 自然语言处理
- 语音处理：语音识别、语音合成
- 图像识别、人脸识别
- ......
7. 机器学习的基本问题 ( 重点 )
1) 回归问题
根据已知的输入和输出，寻找某种性能最佳的模型，将未知输出的输入代入模型，得到 连续的输出 . 例
如：
根据房屋面积、地段、修建年代以及其它条件预测房屋价格
根据各种外部条件预测某支股票的价格
根据农业、气象等数据预测粮食收成
计算两个人脸的相似度
2) 分类问题
根据已知的输入和输出，寻找性能最佳的模型，将未知输出的输入带入模型，得到 离散的输出 ，例如：
手写体识别（ 10 个类别分类问题）
水果、鲜花、动物识别
工业产品瑕疵检测（良品、次品二分类问题）
识别一个句子表达的情绪（正面、负面、中性）
3) 聚类问题
根据已知输入的相似程度，将其划分为不同的群落，例如：
根据一批麦粒的数据，判断哪些属于同一个品种
根据客户在电商网站的浏览和购买历史，判断哪些客户对某件商品感兴趣
判断哪些客户具有更高的相似度
4) 降维问题
在性能损失尽可能小的情况下，降低数据的复杂度，数据规模缩小都称为降维问题 .
8. 课程内容 年龄
学历
经验
性别
月薪
25
硕士
2
女
10000
20
本科
3
男
8000
...
...
...
...
...
三、数据预处理
数据预处理的过程： 输入数据 -> 模型 -> 输出数据
数据样本矩阵
一行一样本，一列一特征。
1. 数据预处理的目的
1 ）去除无效数据、不规范数据、错误数据
2 ）补齐缺失值
3 ）对数据范围、量纲、格式、类型进行统一化处理，更容易进行后续计算
2. 预处理方法 1 ）标准化（均值移除）
由于一个样本的不同特征值差异较大，不利于使用现有机器学习算法进行样本处理。 均值移除 可以让样
本矩阵中的每一列的平均值为 0 ，标准差为 1 。
如何使样本矩阵中的每一列的平均值为 0 呢？
预处理后的平均值为 0 ：
如何使样本矩阵中的每一列的标准差为 1 呢？
预处理后的标准差：
标准差：又称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用 σ 表示 ，标准差能反映一个数据集的离
散程度
代码示例：
数据预处理之：均值移除示例
import numpy as np
样本数据
raw_samples = np . array ([
[ 3.0 , - 1.0 , 2.0 ],
[ 0.0 , 4.0 , 3.0 ],
[ 1.0 , - 4.0 , 2.0 ]
])
print ( raw_samples )
print ( raw_samples . mean ( axis = 0 )) # 求每列的平均值
print ( raw_samples . std ( axis = 0 )) # 求每列标准差
std_samples = raw_samples . copy () # 复制样本数据
for col in std_samples . T : # 遍历每列
col_mean = col . mean () # 计算平均数
col_std = col . std () # 求标准差
col -= col_mean # 减平均值
col /= col_std # 除标准差
print ( std_samples )
print ( std_samples . mean ( axis = 0 ))
print ( std_samples . std ( axis = 0 )) 我们也可以通过 sklearn 提供 sp.scale 函数实现同样的功能，如下面代码所示：
2 ）范围缩放
将样本矩阵中的每一列最小值和最大值设定为相同的区间，统一各特征值的范围 . 一般情况下会把特征值
缩放至 [0, 1] 区间。
如何使一组特征值的最小值为 0 呢？
如有 a, b, c 三个数，其中 b 为最小值， c 为最大值，则：
如何使一组特征值的最大值为 1 呢？
缩放计算方式如下公式所示：
计算完成后，最小值为 0 ，最大值为 1. 以下是一个范围缩放的示例 .
import sklearn . preprocessing as sp # 均值移除 API
std_samples = sp . scale ( raw_samples ) # scale 函数用于对函数进行预处理，实现均值移除 , 返回结
果。
print ( std_samples )
print ( std_samples . mean ( axis = 0 ))
print ( std_samples . std ( axis = 0 ))
例如有一列特征值表示年龄： [ 17 , 20 , 23 ]
每个元素减去特征值数组所有元素的最小值即可： [ 0 , 3 , 6 ]
[ 0 , 3 , 6 ]
把特征值数组的每个元素除以最大值即可： [ 0 , 1 / 2 , 1 ]
数据预处理之：范围缩放
import numpy as np
样本数据
raw_samples = np . array ([
[ 1.0 , 2.0 , 3.0 ],
[ 4.0 , 5.0 , 6.0 ],
[ 7.0 , 8.0 , 9.0 ]]). astype ( "float64" )
print(raw_samples)
mms_samples = raw_samples . copy () # 复制样本数据
for col in mms_samples . T :
col_min = col . min () 年份
Python （万人）
Java （万人）
PHP （万人）
2017
10
20
5
2018
8
10
1
我们也可以通过 sklearn 提供的对象实现同样的功能，如下面代码所示：
执行结果：
3 ）归一化
有些情况每个样本的每个特征值具体的值并不重要，但是每个样本特征值的占比更加重要。反映样本所
占比率 . 用每个样本的每个特征值，除以该样本各个特征值绝对值之和。变换后的样本矩阵，每个样本的
特征值绝对值之和为 1.
例如如下反映编程语言热度的样本中， 2018 年也 2017 年比较， Python 开发人员数量减少了 2 万，但是所
占比率确上升了：
归一化预处理示例代码如下所示：
col_max = col . max ()
col -= col_min
col /= ( col_max - col_min )
print ( mms_samples )
import sklearn . preprocessing as sp
根据给定范围创建一个范围缩放器对象
mms = sp . MinMaxScaler ( feature_range =( 0 , 1 )) # 定义对象 ( 修改范围观察现象 )
使用范围缩放器实现特征值范围缩放
mms_samples = mms . fit_transform ( raw_samples ) # 缩放
print ( mms_samples )
[[0. 0. 0. ]
[0.5 0.5 0.5]
[1. 1. 1. ]]
[[0. 0. 0. ]
[0.5 0.5 0.5]
[1. 1. 1. ]]
数据预处理之：归一化
import numpy as np
样本数据
raw_samples = np . array ([
[ 10.0 , 20.0 , 5.0 ],
[ 8.0 , 10.0 , 1.0 ]
])
print ( raw_samples )
nor_samples = raw_samples . copy () # 复制样本数据
for row in nor_samples :
row /= abs ( row ). sum () # 先对行求绝对值，再求和，再除以绝对值之和 在 sklearn 库中，可以调用 sp.normalize() 函数进行归一化处理，函数原型为：
使用 sklearn 库中归一化处理代码如下所指示：
4 ）二值化
有些业务并不需要分析矩阵的详细完整数据（比如图像边缘识别只需要分析出图像边缘即可），可以根
据一个事先给定的阈值，用 0 和 1 表示特征值不高于或高于阈值。二值化后的数组中每个元素非 0 即 1 ，达
到简化数学模型的目的。
以下是实现二值化预处理的代码：
同样，也可以利用 sklearn 库来处理：
二值化编码会导致信息损失，是不可逆的数值转换 . 如果进行可逆转换，则需要用到独热编码 .
print ( nor_samples ) # 打印结果
import sklearn . preprocessing as sp
sp . normalize ( 原始样本 , norm = 'l2' )
l1: l1 范数，除以向量中各元素绝对值之和
l2: l2 范数，除以向量中各元素平方之和
nor_samples = sp . normalize ( raw_samples , norm = 'l1' )
print ( nor_samples ) # 打印结果
二值化
import numpy as np
raw_samples = np . array ([[ 65.5 , 89.0 , 73.0 ],
[ 55.0 , 99.0 , 98.5 ],
[ 45.0 , 22.5 , 60.0 ]])
bin_samples = raw_samples . copy () # 复制数组
生成掩码数组
mask1 = bin_samples < 60
mask2 = bin_samples > = 60
通过掩码进行二值化处理
bin_samples [ mask1 ] = 0
bin_samples [ mask2 ] = 1
print ( bin_samples ) # 打印结果
import sklearn . preprocessing as sp
bin = sp . Binarizer ( threshold = 59 ) # 创建二值化对象 ( 注意边界值 )
bin_samples = bin . transform ( raw_samples ) # 二值化预处理
print ( bin_samples ) 5 ）独热编码
根据一个特征中值的个数来建立一个由一个 1 和若干个 0 组成的序列，用来序列对所有的特征值进行编码 .
例如有如下样本：
对于第一列，有两个值， 1 使用 10 编码， 7 使用 01 编码
对于第二列，有三个值， 3 使用 100 编码， 5 使用 010 编码， 8 使用 001 编码
对于第三列，有四个值， 2 使用 1000 编码， 4 使用 0100 编码， 6 使用 0010 编码， 9 使用 0001 编码
编码字段，根据特征值的个数来进行编码，通过位置加以区分 . 通过独热编码后的结果为：
使用 sklearn 库提供的功能进行独热编码的代码如下所示：
执行结果：
独热编码示例
import numpy as np
import sklearn . preprocessing as sp
raw_samples = np . array ([[ 1 , 3 , 2 ],
[ 7 , 5 , 4 ],
[ 1 , 8 , 6 ],
[ 7 , 3 , 9 ]])
one_hot_encoder = sp . OneHotEncoder (
sparse = False , # 是否采用稀疏格式；在矩阵中，若数值为 0 的元素数目远远多于非 0 元素的数目，并
且非 0 元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵，只展示非 0 的，剩下没有说明的数都是 0 ，反之是稠密矩
阵，数组形式展示所有数值。（在内存中占用更多空间但可加快运算）。二者在数据处理上速度上相差很大，
我们将这个技巧称为 "one-hot" 编码
dtype = "int32" , # 数据类型
categories = "auto" ) # 自动编码
oh_samples = one_hot_encoder . fit_transform ( raw_samples ) # 执行独热编码（一位有效编
码）
print ( oh_samples )
方法 2
对原始样本矩阵进行训练，得到编码字典
encode_dict = one_hot_encoder . fit ( 原始样本矩阵 )
调用 encode_dict 字典的 transform 方法 对数据样本矩阵进行独热编码
result = encode_dict . transform ( 原始样本矩阵 )
print ( result ) # 执行独热编码后的矩阵
print ( one_hot_encoder . inverse_transform ( result )) # 解码 6 ）标签编码
根据字符串形式的特征值在特征序列中的位置，来为其指定一个数字标签，用于提供给基于数值算法的
学习模型 . 代码如下所示：
执行结果：