目录

一、机器学习基础

二、实战例子

1.数据集分析

2.实战训练

3.总结

三、参考资料

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一、机器学习基础

为了解决这个问题，人们想到数据驱动方法，也就是让计算机从现有的大量的带标签图片电学习规律，一旦计算机学习到了其中的规律，当我们输入一张新的图片给计算机时，它就可以准确的预测出这张图片到底是猫还是狗。

数据驱动方法是一种基于大量数据进行决策、预测和模式识别的方法。

这里有两个关键的因素：

一是大量的可学习数据，比如带标签的猫狗图片，二是学习的主体，我们一般称之为模型。

如何理解模型呢?

你可以把模型认为是一个映射函数，它包含一些参数，这些参数可以与输入进行计算得到一个输出，我们一般称之为预测结果。

所谓模型学习的过程，就是模型修正其参数、改进映射关系的过程，可以简单的把模型的学习过程总结如下，以预测图片是猫还是狗为例:

1.创建模型;

2.输入一张带标签的图片;

3.使用模型对此图片做出预测

4.将预测结果与实际标签比较，产生的差距为损失

5.以减小损失为优化目标，根据损失优化模型参数，

6.循环重复上述第2-5步

二、实战例子

学习的例子使用的是“受教育程度与收入数据集”

1.数据集分析

单变量线性回归算法(比如，x代表学历，f(x)代表收入)

f(x)= w*+ b  --->    我们使用f(x)这个函数来映射输入特征和输出值

目标:预测函数f(x)与真实值之间的整体误差最小。

如何定义误差最小呢?

减小误差（直线距离两边的点越近越好【绝对值小，难以计算，使用均方误差代替】）

损失函数:使用均方差作为作为成本函数也就是 预测值和真实值之间差的平方取均值

优化的目标(y代表实际的收入)

找到合适的 w 和 b ，使得(f(x)- y)2越小越好

注意:现在求解的是参数 w和 b

如何优化？

使用梯度下降算法。

2.实战训练

①首先是用到的库

import os    
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'
import torch
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt    #Matplotlib是一个用于数据可视化的Python绘图库。

查看torch版本

torch.__version__

 

②读取数据集，并查看数据集的部分信息。

data = pd.read_csv('datasets/Income1.csv')
data.head()

 

将 data.Education 的值转换为一个二维数组，其中每个元素都是一个单独的列。

data.Education.values.reshape(-1,1)

将一个NumPy数组转换为PyTorch张量，并将其类型设置为FloatTensor。

③得到模型输入与结果。

X = torch.from_numpy(data.Education.values.reshape(-1,1)).type(torch.FloatTensor)
Y = torch.from_numpy(data.Income.values.reshape(-1,1)).type(torch.FloatTensor)

查看X、Y的形状：

X.shape,Y.shape

 

④创建模型

from torch import nn     #torch中的高阶模块，包含各种层&损失函数class EIModel(nn.Module):def __init__(self):                   #初始化方法super(EIModel, self).__init__()self.linear = nn.Linear(1, 1)     #输入的特征长度为1，输出的特征长度为1def forward(self, inputs):            #如何应用这些层（前向传播）logits = self.linear(inputs)return logits
#实例化模型model = EIModel()

查看模型结构：一个线性层

⑤损失函数&优化器

loss_fn = nn.MSELoss()    #均方误差损失opt = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001)    #随机梯度下降

 model.parameters()返回模型的可训练参数【优化的目标】，lr超参数

⑥训练

for epoch in range(1000):for x, y in zip(X, Y):y_pred = model(x)     #x输入得到y_pred输出，在model上调用，输入x，被forward方法的inputs接受。【模型预测】loss = loss_fn(y_pred, y)    #计算损失（input，target）【计算损失】opt.zero_grad()    #设置每次梯度清零【梯度清零】loss.backward()    #计算梯度（下降最快的方向）【损失反向传播】opt.step()    #改变参数，使参数沿着下降最快的方向移动【损失优化参数】

查看模型训练后的参数

model.linear.weight,model.linear.bias   #返回linear层的weight和bias

⑦绘制图像

plt.scatter(data.Education, data.Income)
plt.xlabel('Education')
plt.ylabel('Income')plt.plot(X, model(X).detach().numpy(), 'r')

3.总结

输入数据处理

创建一个合适模型

训练

预测、评价

--->

机器学习：抽象出一条直线，来拟合现有的数据。【映射函数，输入映射输出】

三、参考资料

Pytorch深度学习入门与实战 - 网易云课堂 (163.com)