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一、机器学习介绍与定义

1.1 机器学习定义

机器学习（Machine Learning）是让计算机从数据中自动学习规律，并依据这些规律对未来数据进行预测的技术。它涵盖聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等多种算法，基本思路是模拟人类学习行为，通过经验归纳总结规律来预测未来。

1.2 机器学习的发展历史

机器学习的发展历程丰富且具有标志性：

萌芽发展期（20 世纪 50 年代）：图灵测试提出，塞缪尔开发西洋跳棋程序，标志着机器学习进入发展阶段。
发展停滞期（20 世纪 60 - 70 年代）：发展几乎停滞。
复兴时期（20 世纪 80 年代）：神经网络反向传播（BP）算法训练的多参数线性规划（MLP）理念提出，使机器学习复兴。
数据驱动转变期（20 世纪 90 年代）：“决策树”（ID3 算法）和支持向量机（SVM）算法出现，机器学习从知识驱动转变为数据驱动。
蓬勃发展期（21 世纪初至今）：Hinton 提出深度学习，随着算力提升和海量训练样本支持，深度学习成为研究热点并广泛应用。

1.3 机器学习分类

机器学习按学习模式可分为以下几类：

监督学习（Supervised Learning）：从有标签的训练数据中学习模型，用于预测新数据标签，主要用于回归和分类。如预测房价（回归）和判断邮件是否为垃圾邮件（分类）。常见算法包括线性回归、朴素贝叶斯等。
半监督学习（Semi - Supervised Learning）：利用少量标注数据和大量无标注数据学习，侧重于在有监督分类算法中加入无标记样本实现半监督分类。例如在图像分类中，利用少量标注图像和大量未标注图像训练模型。常见算法有 Pseudo - Label、Π - Model 等。
无监督学习（Unsupervised Learning）：从未标注数据中寻找隐含结构，主要用于关联分析、聚类和降维。比如对客户进行聚类分析，找出不同客户群体特征。常见算法有稀疏自编码、主成分分析等。
强化学习（Reinforcement Learning）：通过不断试错学习，有智能体和环境两个交互对象，以及策略、回报函数、价值函数和环境模型（可选）四个核心要素。常用于机器人避障、棋牌类游戏等。如 AlphaGo 通过强化学习在围棋领域取得卓越成绩。

1.4 机器学习需要具备的基础的知识，如何学习机器学习

学习机器学习需具备线性代数、微积分、概率和统计等数学知识，以及编程基础。学习建议如下：

数学基础：掌握线性代数、概率论和统计学概念，理解算法原理。
编程语言：熟练掌握 Python 或 R 语言，它们有丰富的机器学习库和工具。
机器学习算法：了解常见算法原理、应用和优缺点。
机器学习工具和框架：熟悉 scikit - learn、TensorFlow、PyTorch 等工具和框架。
实践项目：通过小型项目提升实践能力，如利用鸢尾花数据集进行分类预测。
学习资源：利用 Coursera、Kaggle、GitHub 等平台的学习资源。
参与机器学习社区：与他人交流经验，参加线下活动。
持续学习和实践：机器学习不断发展，需持续关注研究成果，参与竞赛和项目。

1.5 机器学习的应用场合

机器学习应用广泛，涵盖多个行业领域：

自然语言处理（NLP）：实现语音识别、文本分析、情感分析等，用于智能客服、聊天机器人等。如智能音箱通过语音识别和自然语言处理理解用户指令。
医疗诊断与影像分析：分析医疗图像、预测疾病、辅助药物发现。例如利用深度学习模型诊断医学影像中的疾病。
金融风险管理：分析金融数据，预测市场波动性、信用风险等。银行利用机器学习模型评估客户信用风险。
预测与推荐系统：进行销售预测、个性化推荐。电商平台根据用户购买历史推荐商品。
制造业和物联网：处理传感器数据，实现设备预测性维护和质量控制。工厂利用机器学习预测设备故障，提前维护。
能源管理与环境保护：优化能源管理，提高能源利用效率。通过分析能源数据，制定节能策略。
决策支持与智能分析：分析大量数据，辅助决策制定。企业利用机器学习分析市场数据，制定营销策略。
图像识别与计算机视觉：实现图像分类、目标检测等。安防系统利用图像识别技术识别人员身份。

1.6 机器学习趋势分析

机器学习热点研究包括深度神经网络、强化学习、卷积神经网络、循环神经网络等。以深度神经网络、强化学习为代表的深度学习技术研究热度持续上升，是当前研究热点。

1.7 机器学习项目开发步骤

机器学习项目开发通常包含以下 5 个基本步骤：

收集数据：收集原始数据，数据种类、密度和数量越多，学习效果越好。如收集电商用户购买数据。
准备数据：确定数据质量，处理缺失数据和异常值，进行探索性分析。例如对收集的用户购买数据进行清洗和预处理。
训练模型：选择合适算法和数据表示形式，将清理后的数据分为训练集和测试集，用训练集开发模型。以房价预测为例，选择线性回归算法，用部分数据训练模型。
评估模型：使用测试集评估模型准确性，查看模型在未使用数据上的性能。如用测试集数据评估房价预测模型的准确性。
提高性能：选择不同模型或引入更多变量提高效率。若房价预测模型准确性不高，尝试其他算法或增加更多特征。

二、scikit - learn 工具介绍

2.1 Python 语言机器学习工具

scikit - learn 是 Python 语言的机器学习工具，包含许多智能的机器学习算法实现，文档完善，上手容易，拥有丰富的 API 接口函数。

2.2 官网及文档

官网：https://scikit - learn.org/stable/#
中文文档：sklearn
中文社区：https://scikit - learn.org.cn/

2.3 scikit - learn 安装

使用 pip 安装：

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bash

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scikit - learn

2.4 Scikit - learn 包含的内容

scikit - learn 包含分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理等内容，为机器学习提供全面支持。

三、数据集（重点）

3.1 sklearn 玩具数据集介绍

数据量小，存储在 sklearn 库本地，安装 sklearn 后无需联网即可获取，如鸢尾花数据集。

3.2 sklearn 现实世界数据集介绍

数据量大，需通过网络获取，如 20 分类新闻数据集。

3.3 sklearn 加载玩具数据集

以鸢尾花数据集为例：

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python

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()  # 加载鸢尾花数据集

鸢尾花数据集特征包括花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽，为三分类数据集（0 - Setosa 山鸢尾、1 - versicolor 变色鸢尾、2 - Virginica 维吉尼亚鸢尾）。iris 对象重要属性有：

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python

# data 特征
# feature_names 特征描述
# target  目标
# target_names  目标描述
# DESCR 数据集的描述
# filename 下载到本地保存后的文件名

使用 pandas 展示特征和目标：

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python

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
feature = iris.data
target = iris.target
target.shape = (len(target), 1)
data = np.hstack([feature, target])
cols = iris.feature_names
cols.append("target")
pd.DataFrame(data, columns=cols)

3.4 sklearn 获取现实世界数据集

以获取 20 分类新闻数据为例：

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python

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
news = fetch_20newsgroups(data_home=None, subset='all')

参数说明：
- data_home：默认 None，下载路径为 “C:/Users/ADMIN/scikit_learn_data/20news - bydate_py3.pkz”；也可自定义路径。
- subset：“train” 只下载训练集，“test” 只下载测试集，“all” 下载训练集和测试集。
- return_X_y：默认 False；为 True 时，返回值为元组，包含特征数据集和目标数据集。
返回值说明：
- return_X_y 为 False 时：返回 Bunch 对象，包含 data（特征数据集）、target（目标数据集）、target_names（目标描述）、filenames（新闻数据位置路径）。
- return_X_y 为 True 时：返回元组，包含特征数据集和目标数据集。

3.5 本地 csv 数据

3.5.1 创建 csv 文件

方式 1：使用记事本编写数据，数据间用英文逗号分隔，保存后将后缀名改为 csv。
方式 2：创建 excel 文件填写数据，以 csv 为后缀保存。

3.5.2 pandas 加载 csv

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python

import pandas as pd
pd.read_csv("./src/ss.csv")

3.6 数据集的划分（重点）

3.6.1 函数

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python

sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays，**options)

参数：
- *array：接收 1 到多个 “列表、numpy 数组、稀疏矩阵或 padas 中的 DataFrame”。
- **options：
  - test_size：0.0 到 1.0 的小数，表示划分后测试集占比。
  - random_state：任意整数，作为随机种子，相同随机种子对相同数据集多次划分结果相同。
  - stratify：分层划分，填写 y。
返回值说明：返回列表，长度与形参 array 接收的参数数量相关，对应划分出的两部分数据类型与 array 接收的类型相同。

3.6.2 示例

列表数据集划分：

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python

from sklearn.model_selection import train_test_split
data1 = [1, 2, 3, 4, 5]
data2 = ["1a", "2a", "3a", "4a", "5a"]
a, b = train_test_split(data1, test_size=0.4, random_state=22)
print(a, b)
a, b = train_test_split(data2, test_size=0.4, random_state=22)
print(a, b)
a, b, c, d = train_test_split(data1, data2, test_size=0.4, random_state=22)
print(a, b, c, d)

ndarray 数据集划分：

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python

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
data1 = [1, 2, 3, 4, 5]
data2 = np.array(["1a", "2a", "3a", "4a", "5a"])
a, b, c, d = train_test_split(data1, data2, test_size=0.4, random_state=22)
print(a, b, c, d)
print(type(a), type(b), type(c), type(d))

二维数组数据集划分：

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python

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
data1 = np.arange(1, 16, 1)
data1.shape = (5, 3)
print(data1)
a, b = train_test_split(data1, test_size=0.4, random_state=22)
print("a=\n", a)
print("b=\n", b)

DataFrame 数据集划分：

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python

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import pandas as pd
data1 = np.arange(1, 16, 1)
data1.shape = (5, 3)
data1 = pd.DataFrame(data1, index=[1, 2, 3, 4, 5], columns=["one", "two", "three"])
print(data1)
a, b = train_test_split(data1, test_size=0.4, random_state=22)
print("\n", a)
print("\n", b)

字典数据集划分：

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python

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = [{'city': '成都', 'age': 30, 'temperature': 20},{'city': '重庆', 'age': 33, 'temperature': 60},{'city': '北京', 'age': 42, 'temperature': 80},{'city': '上海', 'age': 22, 'temperature': 70},{'city': '成都', 'age': 72, 'temperature': 40},]
transfer = DictVectorizer(sparse=True)
data_new = transfer.fit_transform(data)
a, b = train_test_split(data_new, test_size=0.4, random_state=22)
print(a)
print("\n", b)

鸢尾花数据集划分：

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python

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = load_iris()
list = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=22)
x_train, x_test, y_train, y_test = list
print(x_train.shape, x_test.shape, y_train.shape, y_test.shape)

现实世界数据集划分：

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python

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.model_selection import train_test_split
news = fetch_20newsgroups(data_home=None, subset='all')
list = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.2, random_state=22)
x_train, x_test, y_train, y_test = list
print(len(x_train), len(x_test), y_train.shape, y_test.shape)