作业1——机器学习概述

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

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：构建一个根据多个影响因素预测到的值无限接近实际值的模型。

无限迭代使得损失函数（目标函数）最低，模型达到最优。

机器学习的一般流程：数据收集→数据清洗→特征工程（特征选择、调参）→数据建模→预测（37’39）

【注】清洗和特征工程实际工作量较大

机器学习方法：

1）利用各种算法对数据进行分类

Linear SVM / RBF SVM / Decision Tree / Naive Bayes / Linear Discrimination / QDA / AdaBoast / Random Forest等

2）采用不同的可延展的配置文件训练模型

3）适当调整损失函数使预测数据达到最优

4）设计模型的大小适应不同设备

泰勒公式——预测e^x的值 / 考察Gini系数的图像（梯度下降法）

Γ函数

凸函数

Soft-max 回归

古典概型——生日悖论 / 装箱问题 → 熵（混乱程度的反映——决策树、随机森林）

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。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。

二维数组直接采用Unique去重会先将二维数组变成一维数组再进行去重，不符合需求。故方法一：转换为虚数再进行去重。

方法二：将二维数组转化为元组再放入集合中

堆叠np.stack()，根据axis不同堆叠效果不同。

矩阵乘法

对应元素相乘

来源：https://www.cnblogs.com/lxml/p/12638180.html

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