Udacity机器学习入门笔记——2朴素贝叶斯-1
机器学习 一般会涉及到 特征（Features）和标签（Labels）
In machine learning we often take as inputfeatures and we try to produce labels. 在机器学习中我们通常会把特征作为输入，然后尝试生成标签。
机器学习分 有 监督学习（Supervised classification） 和 非监督学习（unsupervised classification）
监督学习（分类）
Supervised means that you have a bunch of examples, where you know sort of the correct answer in those examples.
“监督”表示你有很多不同情况的数据，并且你知道这些情况下的这些操作。---你有许多样本，且事先可以依据 样本特征进行 标签分类
无人驾驶汽车是一个重要的监督分类问题 ，Facebook 的照片识别、网站的推荐系统 也是
看看下面四个 哪个是监督学习范畴？ 答案是1和3
- 拿一册带标签的照片，试着认出照片中的某个人
- 对银行数据进行分析，寻找异常的交易，将其标记为涉嫌欺诈
- 根据某人的音乐喜好以及其所爱音乐的特点，比如节奏或流派推荐一首他们可能会喜欢的歌
- 根据优达学城学生的学习风格，将其分成不同的组群
第2个中，可以认为正常和异常为两个标签，但是因为并没有给出异常交易的明确定义（特征和标签之间不能确认联系），因此无法依据样本进行 标签分类 不属于监督学习；当然可以利用非监督学习进行判断
第4个中，因为事先并没有给出 特定的类型（标签），没法事先知道学生属于哪种类型，所以也不是 监督学习；这属于聚类问题，属于非监督学习
机器进行监督学习的过程：以样本为基础进行训练，拟合特征与标签之间的关系，之后就可以进行预判
一般我们会 以特征为坐标轴，将所有的样本制成散点图，然后利用机器学习算法（依据 标签的区域划分特点 ）定义一个决策面，之后就可以对新的例子进行预判 （根据特征预判标签）
Very often, instead of looking at the rawdate, we plot the data in a diagram.
往往 我们不去查看原始数据，而是把数据绘制成散点图再进行查看
What our machine learning algorithms do is,they define what’s called a decision suface（decision boundary决策边界、certain surface）.
机器学习算法做的事情是：他们定义了一个所谓的决策面（简称DS）
决策面 分为线性决策面（linear）和非线性决策面，选择一个良好的线性决策面很重要
Naive Bayes 朴素贝叶斯 Avery common algorithm to find at a certain surface
朴素贝叶斯 是一个常见的寻找决策面的算法
sk-learn是一个算法库（包），里面有许多算法（模块），比如朴素贝叶斯算法Naïve Bayes
GaussianNB（高斯朴素贝叶斯） 是朴素贝叶斯算法的一种（模块naïve_bayes里的一个类），GaussianNB类里面有可以用于 训练（fit）和预判（predict）的方法
GaussianNB介绍网页上的例子：利用朴素贝叶斯算法 进行监督分类的过程（训练过程）都是这样：调用fit函数，并给出一系列用于训练的特征X和标签Y（X，Y都是列表，一个特征元素是对应一个标签元素的）作为fit函数的两个参数
#生成一些可以利用的训练点（样本，X为特征列表，Y为标签列表，一对一）
>>> import numpy as np
>>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])
>>> Y = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2])
#导入GaussianNB算法
>>> from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
#创建分类器classifier （clf）
>>> clf = GaussianNB()
#fit替代了train，对样本的特征和标签进行拟合，就是训练过程；fit函数的两个参数传递给fit函数，一个是特征X 一个是标签Y
>>> clf.fit(X, Y)
GaussianNB(priors=None)
#最后我们让已经完成了训练的分类器进行一些预测，我们为它提供一个新点[-0.8,-1],这个特定点的标签是什么？它属于什么类？
>>> print(clf.predict([[-0.8, -1]]))
[1]
#标签只有 [1]和[2]两种类型练习 有关地形数据的GaussianNB 部署 使用给出的代码进行练习，目的是得到16小节中的结果。直接在网页上吧缺省的代码补齐，然后测试答案就可以了。
计算 GaussianNB 准确性
准确性不是指以此预判，而是将预判（多个）与真实结果进行对比，得到的正确率。以上个地形数据的GaussianNB 部署例子的分类器为例计算他的准确性。
sklearn库里有两个函数常用于计算准确性：
一个是 sklearn.naive_bayes模块里的类GaussianNB的函数GaussianNB().score()，因为之前一般都已经对类GaussianNB进行调用了from sklearn.naive_bayes import GaussianNB，所以类里面的实例方法可以直接使用；该函数需要features_test（测试特征）和labels_test（测试标签）两个参数，且直接能得到正确率accuracy = clf.score(features_test, labels_test)
一个是 sklearn.metrics模块的accuracy_score()函数：fromsklearn.metrics import accuracy_score；但是这个函数需要事先得到计算的预测值pred= clf.predict(features_test)，然后以 pred 和 labels_test为参数进行操作对比得出正确率accuracy = accuracy_score(pred,labels_test)