python机器学习

python数据分析个人学习读书笔记-目录索引 　　唐宇迪，计算机专业博士，网易云课堂人工智能认证行家，51CTO学院讲师，CSDN博客专家、讲师。拥有多年人工智能领域培训经验，带领课程研发团队累计开发AI课程60余门，覆盖当下人工智能热门领域 　　该书结合了机器学习、数据分析和 Python 语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。 全书共 20 章，大致分为 4 个部分。第一部分介绍了 Python 的工具包，包括科学计算库 Numpy、数据分析库 Pandas、可视化库 Matplotlib；第 2 部分讲解了机器学习中的经典算法，例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等；第 3 部分介绍了深度学习中的常用算法，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络；第 4 部分是项目实战，基于真实数据集，将算法模型应用到实际业务中。 该书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。 该书的推荐学习路线图： 《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第1 章--机器学习概念、入门环境 1.1机器学习的应用领域： 2、机器学习流程： 一般来说，机器学习流程大致分为以下几步： 　　 第①步：数据收集与预处理 。例如，新闻中会掺杂很多特殊字符和广告等无关因素，要先把这些剔除掉。除此之外，可能还会用到对文章进行分词

零基础Python学习路线及阶段学习目标，首先应该夯实Python核心基础、Web前端编程、Django开发框架、Flask开发框架、爬虫与数据分析等知识，理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程。 零基础Python学习路线及阶段学习目标： 　　阶段一、Python核心基础 　　1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。 　　2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。 　　3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。 　　4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。 　　5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统

作者 | 易小萌、郭人通 策划 | 钰莹 “异构计算”（Heterogeneous computing），是指在系统中使用不同体系结构的处理器的联合计算方式。在 AI 领域，常见的处理器包括：CPU（X86，Arm，RISC-V 等），GPU，FPGA 和 ASIC。（按照通用性从高到低排序）本文是 异构计算系列 的第二篇文章，重点介绍机器学习领域涌现的异构加速技术。 机器学习与异构计算 在机器学习领域，异构计算技术的应用是近年来备受产业界和学术界关注的话题。在数据高速增长的背景下，异构计算技术是提升机器学习应用开发流程中“人”与 “机”的效率的重要途经。本文将结合机器学习应用的开发闭环对近期涌现的相关异构加速技术进行介绍。 如上图所示，机器学习应用的开发闭环包括数据整合、特征提取、模型的设计、训练和验证等多个环节。首先需要对原始数据进行汇聚整理，然后进行数据分析并提取数据特征作为模型输入。在模型设计环节，需要对模型类型、优化算法和配置参数进行选择。在模型训练完成后，需要数据科学家根据模型验证的结果对上游的各环节进行调整，例如补充新的数据源、扩展数据特征、调整模型的选择和参数设计，然后重新训练和验证模型，直到多次迭代之后得到令人满意的结果。 先谈谈上述流程中的“人”。“有多少人工就有多少智能”这个现象在生产应用中较为普遍。上述流程中存在大量的人工决策环节

Python数据预处理：机器学习、人工智能通用技术 白宁超 2018年12月24日17:28:26 摘要： 大数据技术与我们日常生活越来越紧密，要做大数据，首要解决数据问题。原始数据存在大量不完整、不一致、有异常的数据，严重影响到数据建模的执行效率，甚至可能导致模型结果的偏差，因此要数据预处。数据预处理主要是将原始数据经过文本抽取、数据清理、数据集成、数据处理、数据变换、数据降维等处理后，不仅提高了数据质量，而且更好的提升算法模型性能。数据预处理在数据挖掘、自然语言处理、机器学习、深度学习算法中起着重要的作用。（ 本文原创，转载必须注明出处 .） 1 什么是数据预处理 数据预处理简而言之就是将 原始数据 装进一个 预处理的黑匣子 之后，产生出 高质量数据 用来适应相关技术或者算法模型。为了大家更明确的了解数据预处理，我们举个新闻分类的例子： 将原始的数据直接进行分类模型训练，分类器准确率和召回率都比较低。因为我们原始数据存在很多干扰项，比如 的 , 是 等这些所谓停用词特征对分类起的作用不大，很难达到工程应用。 我们将原始数据放假预处理黑匣子后，会自动过滤掉干扰数据，并且还会按照规约的方法体现每个词特征的重要性，然后将词特征压缩变换在数值型矩阵中，再通过分类器就会取得不错的效果，可以进行工程应用。 总结 ：数据预处理前的数据存在不完整、偏态、噪声、特征比重、特征维度、缺失值

1.机器学习概论 1.python基础的准备 本课程拟采用Python做为机器算法应用的实现语言，所以请确保: 1）安装好Python开发环境， PyCharm 或 Anaconda等都可以，按个人习惯喜好。 2）基本库的安装，如numpy、pandas、scipy、matplotlib 3）具备一定的Python编程技能，如果不熟悉，可选择一个教程进行学习，Python简单好上手，资源也很丰富。 菜鸟教程 Python 3 教程 http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html 廖雪峰的官方网站 Python3 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400 2.本周视频学习内容： https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=1 1）P4 Python基础 2）P1 机器学习概论 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及较多的数学知识，我们不做太多理论上的要求，如果有听不懂的地方，不要放弃，看一遍就有个印象。通过观看视频，大家对课程有个总体的认识。 建议大家边看边做笔记，记录要点及所在时间点，以便有必要的时候回看。学习笔记也是作业的一部分。 3.作业要求： 1）贴上Python环境及pip list截图，了解一下大家的准备情况

1.Python环境及pip list （1）Python环境 （2）pip list 2.视频学习笔记 （1） 机器学习可以解决什么？ 　　给定数据的预测问题：a.数据清洗/特征选择 　　　　　　　　　　　　b.确定算法模型/参数优化 　　　　　　　　　　　　c.结果预测 （2）机器学习不能解决什么？ 　　大数据存储/并行计算 　　做一个机器人 （3）损失函数 （4）机器学习的一般流程 　　数据收集 → 数据清洗 → 特征工程 → 数据建模 → 模型使用 3.什么是机器学习，有哪些分类？ 　　例如视频中所举例子，机器学习：“盯住2号位，她很容易起快球”。传统算法 ：排球规则 　　再比如，文本分类作为一种有监督学习的任务，毫无疑问的需要一个可用于有监督学习的语料集（X,Y）。本文中使用以下标记，X为特征，文本分类中即为文本序列，Y是标签，即文本的分类名称。 机器学习与传统编程技术的明显区别就是 机器学习是以数据为驱动的 ，传统的编程中，我们核心任务是人工设计分类规则（指令代码），然后实现输入特征X获得分类标签Y。而在机器学习的方式中，我们首要的是获得一个高质量的、大数据量的有监督语料集（X，Y），然后机器学习的方式会自动的从已构建的数据集上归纳出（训练出）一套分类规则（分类模型），最后我们利用获得的分类规则来实现对未标记文本的分类。 传统的编程方式输入的是指令代码

本周任务： 一、python基础的准备 1）安装好Python开发环境， PyCharm 或 Anaconda等都可以，按个人习惯喜好。 2）基本库的安装，如numpy、pandas、scipy、matplotlib 二、本周视频学习内容： https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=1 1）P4 Python基础 2）P1 机器学习概论 概念：机器学习是 AI 的一个分支，设计一个计算机系统，根据提供的数据按一定方式学习，随着训练次数增加，可以在性能上不断学习和改进，通过参数优化学习模型。 分类：机器学习包括有监督学习，无监督学习和增强学习（ 9’38 ） 有监督学习 ——通过已有数据对 (x,y) 判断新数据 (x) 的 y 值。 ·例子：儿童经过多次训练学到月亮这个概念，之后能够判断某事物是否为月亮。 无监督学习 ——判断不完全独立的数据之间的关系， p(x)p(y) ≠ p(xy) 。（聚类） ·例子：词库经过训练组合得到新词，根据词语组合的概率得到新词。 作用： 1 ）清洗数据 / 特征选择； 2 ）确定算法模型 / 参数优化； 3 ）结果预测 （ 21 ’00 ） 【 ×】大数据存储 / 并行计算 / 机器人 【区别】做某些规则时采用 传统算法 ；运用某些规则则是 机器学习 。 多元线性回归模型

　　1）贴上Python环境及pip list截图，了解一下大家的准备情况。暂不具备开发条件的请说明原因及打算。 2）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。 3）什么是机器学习，有哪些分类？结合案例，写出你的理解。 机器学习是指利用大数据等，实现机器的数据精确计算，现实中广告精确投放，用户阅览内容喜好推送都是其中的一环。 1.监督学习 监督学习是利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略/方法建立一个模型，实现对新数据/实例的标记（分类）/映射。监督学习要求训练样本的分类标签已知，分类标签的精确度越高，样本越具有代表性，学习模型的准确度越高。监督学习在自然语言处理、信息检索、文本挖掘、手写体辨识、垃圾邮件侦测等领域获得了广泛应用。 2. 无监督学习 无监督学习是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律。无监督学习不需要训练样本和人工标注数据，便于压缩数据存储、减少计算量、提升算法速度，还可以避免正负样本偏移引起的分类错误问题，主要用于经济预测、异常检测、数据挖掘、图像处理、模式识别等领域，例如组织大型计算机集群、社交网络分析、市场分割、天文数据分析等。 3. 半监督学习 半监督学习介于监督学习与无监督学习之间，其主要解决的问题是利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类，从而达到减少标注代价、提高学习能力的目的。 4. 强化学习

机器学习是一项经验技能，经验越多越好。在项目建立的过程中，实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中，通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解，达到学习机器学习的目的。 预测模型项目模板 不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到： 端到端地预测（分类与回归）模型的项目结构。 如何将前面学到的内容引入到项目中。 如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板。 机器学习是针对数据进行自动挖掘，找出数据的内在规律，并应用这个规律来预测新数据，如图19-1所示。 图19-1 在项目中实践机器学习 端到端地解决机器学习的问题是非常重要的。可以学习机器学习的知识，可以实践机器学习的某个方面，但是只有针对某一个问题，从问题定义开始到模型部署为止，通过实践机器学习的各个方面，才能真正掌握并应用机器学习来解决实际问题。 在部署一个项目时，全程参与到项目中可以更加深入地思考如何使用模型，以及勇于尝试用机器学习解决问题的各个方面，而不仅仅是参与到自己感兴趣或擅长的方面。一个很好的实践机器学习项目的方法是，使用从 UCI机器学习仓库（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html） 获取的数据集开启一个机器学习项目。如果从一个数据集开始实践机器学习

python基础的准备及pip list截图 （1）测试anaconda （2）Python环境及pip list截图 视频学习笔记 bilibili： https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=1 P1 机器学习概论 机器学习中建模过程 数据处理 特征工程 模型选择 寻找最佳超参数 模型分析与模型融合 数据预处理方法 数据清洗：数据清洗的目的是清除错误点，冗余点和数据的噪声。 数据集成：将多个数据源中的数据进行合并，形成一个统一的表格。 数据变化：找到数据的特征表示，用维度变换来减少有效的数据 P4 Python基础 使用pip安装numpy、pandas、scipy、matplotlib pip install numpy -i https://pypi.douban.com/simple 使用豆瓣仓库可以加速下载 负二项分布 称随机变量 服从参数为 的负二项分布，如果 其中 是正整数， ， . 负二项分布的概率恰好是 的泰勒级数的项，分布因此得名.负二项分布亦称为帕斯卡分布，是几何分布的推广.伯努利试验恰好出现r次成功所需要的次数，服从参数为 的负二项分布. 我们的程序的随机变量进行了一个变化 . 什么是机器学习，有哪些分类？ （1）什么是机器学习 让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型