Python机器学习算法入门教程（一）

机器学习（Machine Learning，简称 ML）是人工智能领域的一个分支，也是人工智能的核心，其涉及知识非常广泛，比如概率论、统计学、近似理论、高等数学等多门学科。

机器学习的目的是设计、分析一些让计算机可以自动“学习”的算法，最终让计算机拥有像人类一样的智慧，甚至于超越人类。这一结果的实现，要得益于机器学习算法（Machine Learning Algorithms），它提供了一整套解决问题的方案和思路，即先做什么、再做什么、最后做什么。

如果把机器学习比作一列火车的话，那么机器算法就是火车头，引领你成功抵达目的地。

Python机器学习

就当下而言，Python 无疑是机器学习领域最火的编程语言，这得益于 Python 对科学计算的强大支持。因此，本套教程中关于机器学习算法的代码均采用 Python 机器学习库 sklearn 编写。

机器学习的最主要的一项工作就是“训练模型”，训练模型的过程就是机器学习算法实现的过程，这里的算法和我们经常提及的算法有些区别，比如插入排序、归并排序等，它们的结果都是“计算出来的”，只要确定输入，就可以给定一个值，而机器学习的算法是“猜”出来的，既然是猜，那么就会有对有错，机器学习会根据猜的“结果”，不断的优化模型，从而得出正确率最高的“结果”。

机器学习的学习形式可以分为两大类：

• 有监督学习
• 无监督学习

每一类学习形式都对应着相应的算法，比如线性回归算法、KNN 分类算法、朴素贝叶斯分类算法、支持向量机算法等等，并且这些算法都有与其相适用的场景，本套教程将对上述算法的原理和应用做详细的介绍。

教程特点

机器学习算法，毫无疑问是比较难学的，它不仅拥有望而生畏的数学公式，还有晦涩难懂的逻辑思路。本教程尽量以通俗易懂的方式讲解所有算法，由于教程中会涉及较多的数学知识，我们在保证知识严谨性的基础上，尽量绕开繁琐、难懂的数学定义，让您更容易理解，从而尽快实现机器学习算法入门。

本套机器学习算法教程推崇“学以致用”，使用机器学习算法解决实际问题才是学习者的最终目的，所以教程中还会涉及如何将机器学习算法应有到实际场景中。除此之外，通过对本教程的学习，您还可以熟练掌握 Python 机器学习算法库 sklearn 的使用。

什么是人工智能?

很早就想写一门关于 Python“机器学习”的教程，不过碍于自身知识的局限性，不知如何下手。如果写的教程通篇只是探讨代码、数学知识、算法原理，这样的教程读起来必然索然无味。经过冥思苦想，终于突发灵感，可不可以写一部关于“机器学习算法”的入门教程呢？让初学者更容易理解常用的机器学习算法，从而帮助那些想要了解机器学习的人，打开通往人工智能世界的大门。

写在前面的话

机器学习是一门涉及了大量逻辑与算法的技术，令很多人望而却步，既想掌握，又害怕自己数学知识“拖后腿”，最终导致前功尽弃。

本教程本着“讲一点，透一点”尽量绕开繁琐的数学公式，以简单、通俗易懂的形式讲解“机器学习算法”。对于必须讲解的数学公式，也会竭尽所能“讲透彻，讲细致”，其次也会结合算法的原理与应用场景讲解具体实例，最终打通你的“任督二脉”，助你走进人工智能的世界。

在正式讲解机器学习算法之前，我们需要对人工智能做简单的认了解与认识。

人工智能应用

我们正处在一个日新月异、飞速变革的时代，层出不穷的新技术，无时无刻不刷新着我们的世界观，这其中信息技术发挥了巨大的作用，比如计算机、互联网、智能家居等技术的普及极大地方便了人们的生活，这在几十年前根本是无法想象的。

近些年“人工智能”热潮的兴起，这给我们的生活带来了巨大的改变。无人驾驶、机器翻译、语音识别、图像识别，这些都是“人工智能”的产物。比如 AlphaGo Zero 一台没有任何围棋知识的智能机器，经过几天的自我博弈成为了世界第一的围棋大师；“风格多变 app”能自动将用户的上传的照片转变为具有艺术风格的照片；“机器翻译”可以在很短的时间内将一种语言翻译成另外一种语言，以及 AI 智能医生能够将病情诊断变得更加精准。

在过去的几年内，“人工智能”技术不仅在学术上取得了巨大的突破，也开始走向寻常百姓家，比如小度、天猫精灵等语音控制机器。

人工智能发展简史

“人工智能”（Artificial Intelligence），英文缩写为 AI 从字面意思来看，它指的是让机器获得像人一样的智慧。电影《黑客帝国》中的大 BOSS 就是一个名叫“矩阵”的智能机器。但“人工智能”真的会像科幻电影一样，在不久的将来控制世界与人类吗？其实这种担心就目前而言大可不必，这种可能只能存在于影片艺术表现形式中。不过你要问“人工智能”会取代人类吗？这一点倒值的你我深思。

1、第一次兴起

“人工智能”并非一个新兴概念，早在 1950 年 艾伦·图灵 就提出了图灵测试机的构想。随后，在 Dartmouth (达特茅斯)学会上，“人工智能”的概念被首次提出。在这之后人工智能经历了一段崎岖的发展历程。

从 20 世纪 50 年代中期至 70 年代中期，众多学者、科学家投身于人工智能领域的研究。但是由于硬件设施、计算机技术发展还不成熟，远不能满足人工智能对计算机算力、数据获取与存储的要求，从而导致人工智能迎来了第一个低谷期。在这一时期许多具有指导意义的著作相继发表，这为后续的再度发展打下了理论基础。

寒冬虽然来临，不过有着坚韧不拔精神的学者们仍未放弃，直至于 20 世纪 80 年代，卡内基梅隆大学终于设计出了第一套专家系统——XCON，该专家系统具有一套强大的知识库和推算能力，可以模拟人类专家来解决特定领域问题。随后日本、美国相继成立专家团队希望用 10 年的时间研究出智能计算机，由此带来了“人工智能”的第二次发展热潮。

2、第二次发展

在第二个发展热潮中，有一个最引人注目的成果，那就是“反向传播算法”得到了成功应用，它为神经网络的发展奠定了基础。1986 年第一届深度学习神经信息处理系统研讨会（简称 NIPS）在美国举办，该会议吸引了很多不同领域的研究人员。但是由于技术应用实现困难，加之计算机算力、数据等不足，从而导致了“人工智能”的第二个低谷期。

3、第三次崛起

时间终于来到了 21 世纪，由于互联网和云计算的兴起，计算机硬件、性能也得到了大幅度提升，因此“人工智能”在经历了数十年的低谷期后终于迎来了第三次发展热潮。

2005 年美国国防部高级研究计划局（简称 DARPA）举办的自动驾驶挑战赛中，一辆由斯坦福大学研发的无人驾驶汽车 “Stanley” 赢得胜利，这是“无人驾驶技术”第一次出现在世人面前。截止目前为止，许多高端科技已经相继问世，比如谷歌机器翻译、AI 诊断医生、语音识别、图像识别、以及人工智能协同“AlphaGO”等等。

互联网和云计算之所以让“人工智能”再次复兴，其原因主要有两点：一是互联网能够提供海量的数据；二是云计算提供了超强的计算能力。科研工作者们坚信，在经历这些坎坷后人工智能定会在当下以及未来迎来更加蓬勃的发展。

机器学习&深度学习

人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学技术的一个分支，指的是通过机器和计算机来模拟人类智力活动的过程。人工智能自 1950 年诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，涉足了领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等。人工智能并不是人的智能，而是让机器像人一样思考，甚至于超过人类。

如今人工智能已经走进了千家万户，对于普通大众来说，它已经是一个耳熟能详的名字。但还有两个词语您可能没有听说过，它就是机器学习和深度学习。

对于从事计算机领域的工作者或者技术爱好者来说，机器学习与深度学习并不陌生，然而对于初学者而言就可能傻傻分不清楚，那么它们之前到底存在什么关系呢？其实它们之间是包含与被包含关系，下面展示了它们之间的关系图，如下所示：

从图中可以看出，机器学习是人工智能的一部分，而深度学习又是机器学习的一部分。人工智能的范围最为广泛，机器学习是人工智能的核心分支，也是当前发展最迅猛的一部分，而关于深度学习，它之前也属于“机器学习”的一个分支，其主要研究对象是神经网络算法，因想要区别于“机器学习”，它重新起了一个高大上的名字。下面以最具有代表性的机器学习来做进一步介绍。

单从定义上来说，机器学习是一种功能、方法，或者更具体的说是一种算法，它能够赋予机器进行学习的能力，从而使机器完成一些通过编程无法直接实现的功能。但从具体的实践意义来说，其实机器学习是利用大量数据训练出一个最优模型，然后再利用此模型预测出其他数据的一种方法。比如要识别猫、狗照片就要拿它们各自的照片提炼出相应的特征（比如耳朵、脸型、鼻子等），从而训练出一个具有预测能力的模型。

学习形式分类

机器学习是人工智能的主要表现形式，其学习形式主要分为：有监督学习、无监督学习、半监督学习等，如果你之前没有接触过机器学习，那么对于“监督”一词会不明就里，其实你可以把这个词理解为习题的“参考答案”，专业术语叫做“标记”。比如有监督学习就是有参考答案的学习，而无监就是无参考答案。

1、 有监督学习

有监督学习（supervised learning），需要你事先需要准备好要输入数据（训练样本）与真实的输出结果（参考答案)，然后通过计算机的学习得到一个预测模型，再用已知的模型去预测未知的样本，这种方法被称为有监督学习。这也是是最常见的机器学习方法。简单来说，就像你已经知道了试卷的标准答案，然后再去考试，相比没有答案再去考试准确率会更高，也更容易。

2、无监督学习

理解了有监督学习，那么无监督学习理解起来也变的容易。所谓无监督学习（unsupervised learning）就是在没有“参考答案”的前提下，计算机仅根据样本的特征或相关性，就能实现从样本数据中训练出相应的预测模型。
除了上述两种学习形式外，还有半监督学习和强化学习，它不在本教程的讨论范畴之内，有兴趣的可以自己研究一下。

预测结果分类

根据预测结果的类型，我们可以对上述学习形式做具体的问题划分，这样就可以具体到实际的应用场景中，比如有监督学习可以划分为：回归问题和分类问题。如果预测结果是离散的，通常为分类问题，而为连续的，则是回归问题。

1、 回归&分类

连续和离散是统计学中的一种概念，全称为“连续变量”和“离散变量”。比如身高，从 1.2m 到 1.78m 这个长高的过程就是连续的，身高只随着年龄的变化一点点的长高。那么什么是“离散变量”呢？比如超市每天的销售额，这类数据就是离散的，因为数据不是固定，可能多也可能少。关于什么是“回归”和“分类”在后续内容中会逐步讲解。

2、聚类

无监督学习是一种没有“参考答案”的学习形式，它通过在样本之间的比较、计算来实现最终预测输出，比如聚类问题，那什么是“聚类”？其实可以用一个成语表述“物以类聚，人以群分”，将相似的样本聚合在一起后，然后进行分析。关于聚类也会在后续内容中逐步讲解。

在学习机器学习技术的过程中，我们会遇到很多专业术语或者生僻词汇，这些名词大多数来自于数学或者统计学领域，比如模型、数据集、样本、熵，以及假设函数、损失函数等，这些属词汇于基本的常识，但是如果你第一次接触的话，也会感觉到些许惊慌。在下一节我们将介绍机器学习的常用术语。

机器学习常用术语

机器学习是一门专业性很强的技术，它大量地应用了数学、统计学上的知识，因此总会有一些蹩脚的词汇，这些词汇就像“拦路虎”一样阻碍着我们前进，甚至把我们吓跑。因此认识，并理解这些词汇是首当其冲的任务。本节将介绍机器学习中常用的基本概念，为后续的知识学习打下坚实的基础。

机器学习术语

1、模型

模型这一词语将会贯穿整个教程的始末，它是机器学习中的核心概念。你可以把它看做一个“魔法盒”，你向它许愿（输入数据），它就会帮你实现愿望（输出预测结果）。整个机器学习的过程都将围绕模型展开，训练出一个最优质的“魔法盒”，它可以尽量精准的实现你许的“愿望”，这就是机器学习的目标。

2、数据集

数据集，从字面意思很容易理解，它表示一个承载数据的集合，如果说“模型”是“魔法盒”的话，那么数据集就是负责给它充能的“能量电池”，简单地说，如果缺少了数据集，那么模型就没有存在的意义了。数据集可划分为“训练集”和“测试集”，它们分别在机器学习的“训练阶段”和“预测输出阶段”起着重要的作用。

3、样本&特征

样本指的是数据集中的数据，一条数据被称为“一个样本”，通常情况下，样本会包含多个特征值用来描述数据，比如现在有一组描述人形态的数据“180 70 25”如果单看数据你会非常茫然，但是用“特征”描述后就会变得容易理解.

由上图可知数据集的构成是“一行一样本，一列一特征”。特征值也可以理解为数据的相关性，每一列的数据都与这一列的特征值相关。

4、向量

任何一门算法都会涉及到许多数学上的术语或者公式。在本教程写作的过程中也会涉及到很多数学公式，以及专业的术语，在这里我们先对常用的基本术语做一下简单讲解。

第一个常用术语就是“向量”，向量是机器学习的关键术语。向量在线性代数中有着严格的定义。向量也称欧几里得向量、几何向量、矢量，指具有大小和方向的量。您可以形象地把它的理解为带箭头的线段。箭头所指：代表向量的方向；线段长度：代表向量的大小。与向量对应的量叫做数量（物理学中称标量），数量只有大小，没有方向。

在机器学习中，模型算法的运算均基于线性代数运算法则，比如行列式、矩阵运算、线性方程等等。其实对于这些运算法则学习起来并不难，它们都有着一定运算规则，只需套用即可，因此你也不必彷徨，可参考向量运算法则。向量的计算可采用 NmuPy 来实现，如下所示：

import numpy as np
#构建向量数组
a=np.array([-1,2])
b=np.array([3,-1])
#加法
a_b=a+b
#数乘
a2=a*2
b3=b*(-3)
#减法
b_a=a-b
print(a_b,a2,b3,b_a)

输出结果：

[2 1] [-2 4] [-9 3] [-4 3]

简而言之，数据集中的每一个样本都是一条具有向量形式的数据。

5、矩阵

矩阵也是一个常用的数学术语，你可以把矩阵看成由向量组成的二维数组，数据集就是以二维矩阵的形式存储数据的，你可以把它形象的理解为电子表格“一行一样本，一列一特征”表现形式如下：

假设函数&损失函数

机器学习在构建模型的过程中会应用大量的数学函数，正因为如此很多初学者对此产生畏惧，那么它们真会有这么可怕吗？其实我认为至少没有你想的那么可怕。从编程角度来看，这些函数就相当于模块中内置好的方法，只需要调用相应的方法就可以达成想要的目的。而要说难点，首先你要理解你的应用场景，然后根据实际的场景去调用相应的方法，这才是你更应该关注的问题。

假设函数和损失函数是机器学习中的两个概念，它并非某个模块下的函数方法，而是我们根据实际应用场景确定的一种函数形式，就像你解决数学的应用题目一样，根据题意写出解决问题的方程组。下面分别来看一下它们的含义。

1、假设函数

假设函数（Hypothesis Function）可表述为y=f(x)其中 x 表示输入数据，而 y 表示输出的预测结果，而这个结果需要不断的优化才会达到预期的结果，否则会与实际值偏差较大。

1、损失函数

损失函数（Loss Function）又叫目标函数，简写为 L(x)，这里的 x 是假设函数得出的预测结果“y”，如果 L(x) 的返回值越大就表示预测结果与实际偏差越大，越小则证明预测值越来越“逼近”真实值，这才是机器学习最终的目的。因此损失函数就像一个度量尺，让你知道“假设函数”预测结果的优劣，从而做出相应的优化策略。

1、优化方法

“优化方法”可以理解为假设函数和损失函数之间的沟通桥梁。通过 L(x) 可以得知假设函数输出的预测结果与实际值的偏差值，当该值较大时就需要对其做出相应的调整，这个调整的过程叫做“参数优化”，而如何实现优化呢？这也是机器学习过程中的难点。其实为了解决这一问题，数学家们早就给出了相应的解决方案，比如梯度下降、牛顿方与拟牛顿法、共轭梯度法等等。因此我们要做的就是理解并掌握“科学巨人”留下的理论、方法。
对于优化方法的选择，我们要根据具体的应用场景来选择应用哪一种最合适，因为每一种方法都有自己的优劣势，所以只有合适的才是最好的。

上述函数的关系图如下所示：

拟合&过拟合&欠拟合

拟合是机器学习中的重要概念，也可以说，机器学习的研究对象就是让模型能更好的拟合数据，那到底如何理解“拟合”这个词呢？

1、拟合

形象地说，“拟合”就是把平面坐标系中一系列散落的点，用一条光滑的曲线连接起来，因此拟合也被称为“曲线拟合”。拟合的曲线一般用函数进行表示，但是由于拟合曲线会存在许多种连接方式，因此就会出现多种拟合函数。通过研究、比较确定一条最佳的“曲线”也是机器学习中一个重要的任务。如下图所示，展示一条拟合曲线（蓝色曲线）：

提示：很多和数学相关的编程语言都内置计算拟合曲线的函数，比如 MATLAB 、Python Scipy 等，在后续内容中还会介绍。

2、过拟合

过拟合（overfitting）与是机器学习模型训练过程中经常遇到的问题，所谓过拟合，通俗来讲就是模型的泛化能力较差，也就是过拟合的模型在训练样本中表现优越，但是在验证数据以及测试数据集中表现不佳。

举一个简单的例子，比如你训练一个识别狗狗照片的模型，如果你只用金毛犬的照片训练，那么该模型就只吸纳了金毛狗的相关特征，此时让训练好的模型识别一只“泰迪犬”，那么结果可想而知，该模型会认为“泰迪”不是一条狗。

过拟合问题在机器学习中经常原道，主要是因为训练时样本过少，特征值过多导致的，后续还会详细介绍。

3、欠拟合

欠拟合（underfitting）恰好与过拟合相反，它指的是“曲线”不能很好的“拟合”数据。在训练和测试阶段，欠拟合模型表现均较差，无法输出理想的预测结果。

造成欠拟合的主要原因是由于没有选择好合适的特征值，比如使用一次函数（y=kx+b）去拟合具有对数特征的散落点（y=log2x），示例图如下所示：

欠拟合和过拟合是机器学习中会遇到的问题，这两种情况都不是我期望看到的，因此要避免，关于如何处理类似问题，在后续内容中还会陆续讲解，本节只需要大家熟悉并理解常见的机器学习术语和一些概念即可。

Final~

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文《Python机器学习算法入门教程（一）》的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，bye~