机器学习基本流程及内容

一、特征提取
1.1 One-hot编码
什么是one-hot编码？one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。
one hot在特征提取上属于词袋模型（bag of words）。关于如何使用one-hot抽取文本特征向量我们通过以下例子来说明。假设我们的语料库中有三段话：

我爱中国

爸爸妈妈爱我

爸爸妈妈爱中国

我们首先对预料库分离并获取其中所有的词，然后对每个此进行编号：

1 我； 2 爱； 3 爸爸； 4 妈妈；5 中国

然后使用one hot对每段话提取特征向量：

因此我们得到了最终的特征向量为

我爱中国 　->　　　1，1，0，0，1

爸爸妈妈爱我　　->　　1，1，1，1，0

爸爸妈妈爱中国　　->　　0，1，1，1，1

优缺点分析

优点：一是解决了分类器不好处理离散数据的问题，二是在一定程度上也起到了扩充特征的作用（上面样本特征数从3扩展到了9）

缺点：在文本特征表示上有些缺点就非常突出了。首先，它是一个词袋模型，不考虑词与词之间的顺序（文本中词的顺序信息也是很重要的）；其次，它假设词与词相互独立（在大多数情况下，词与词是相互影响的）；最后，它得到的特征是离散稀疏的。

sklearn实现one hot encode

from sklearn import preprocessing  
      
enc = preprocessing.OneHotEncoder()  # 创建对象
enc.fit([[0,0,3],[1,1,0],[0,2,1],[1,0,2]])   # 拟合
array = enc.transform([[0,1,3]]).toarray()  # 转化
print(array)

1.2 TF-IDF
IF-IDF是信息检索（IR）中最常用的一种文本表示法。算法的思想也很简单，就是统计每个词出现的词频（TF），然后再为其附上一个权值参数（IDF）。举个例子：

现在假设我们要统计一篇文档中的前10个关键词，应该怎么下手？首先想到的是统计一下文档中每个词出现的频率（TF），词频越高，这个词就越重要。但是统计完你可能会发现你得到的关键词基本都是“的”、“是”、“为”这样没有实际意义的词（停用词），这个问题怎么解决呢？你可能会想到为每个词都加一个权重，像这种”停用词“就加一个很小的权重（甚至是置为0），这个权重就是IDF。下面再来看看公式：
　　$TF=某词在文章中出现的次数/文章的总词数$
　　$IDF=log(语料库的文档总数/出现该词的文档数+1)$
　　IF应该很容易理解就是计算词频，IDF衡量词的常见程度。为了计算IDF我们需要事先准备一个语料库用来模拟语言的使用环境，如果一个词越是常见，那么式子中分母就越大，逆文档频率就越小越接近于0。这里的分母+1是为了避免分母为0的情况出现。TF-IDF的计算公式如下：
　　$TF-IDF=TF\ast ITF$
　　根据公式很容易看出，TF-IDF的值与该词在文章中出现的频率成正比，与该词在整个语料库中出现的频率成反比，因此可以很好的实现提取文章中关键词的目的。
　　优缺点分析

优点：简单快速，结果比较符合实际

缺点：单纯考虑词频，忽略了词与词的位置信息以及词与词之间的相互关系。

sklearn实现TF-IDF

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer

tag_list = ['青年 吃货 唱歌',  
            '少年 游戏 叛逆',  
            '少年 吃货 足球'] 

vectorizer = CountVectorizer() #将文本中的词语转换为词频矩阵  
X = vectorizer.fit_transform(tag_list) #计算个词语出现的次数
"""
word_dict = vectorizer.vocabulary_
{'唱歌': 2, '吃货': 1, '青年': 6, '足球': 5, '叛逆': 0, '少年': 3, '游戏': 4}
"""

transformer = TfidfTransformer()  
tfidf = transformer.fit_transform(X)  #将词频矩阵X统计成TF-IDF值  
print(tfidf.toarray())

二、数据预处理

三、预测模型
四、训练模型
五、模型评估、改进
六、优化算法（这个是自己加的，帮助回看的时候加深理解）