如何入门Python机器学习

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如何入门Python机器学习

如何入门？

标题《如何入门Python机器学习》其实包含两个知识点，第一个是机器学习，第二个是Python。因为它们是目前主流的组合，所以经常被放在一起。它俩的关系是，机器学习是一个领域，而Python则是在机器学习领域中常用的工具。因此我们在学习的时候，我们不仅要学习机器学习，而且也要学习辅助的工具Python。接下来我们先来了解机器学习，然后再根据机器学习的特点去学习Python。

机器学习基础

入门机器学习不是一件容易的事，相比Python基础和库难度大了不少。毕竟Python只是机器学习的工具，而机器学习本身才是难点，所以需要一定的时间和实践来逐步掌握。机器学习一般包含下面几个知识点：

基础数学知识：

    • 线性代数：矩阵运算、向量空间、特征向量和特征值等。
    • 概率论与统计：概率分布、期望与方差、假设检验、贝叶斯推断等。
    • 微积分：导数、梯度、偏导数、积分等。

编程基础：

    • Python：目前最流行的机器学习编程语言，学习基本语法、数据结构、函数、类等。
    • Python科学计算库：学习NumPy、Pandas、Matplotlib等库的使用。

机器学习理论：

    • 机器学习基本概念：监督学习、无监督学习、强化学习、批量学习、在线学习、泛化能力等。
    • 机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络等。
    • 模型评估和选择：交叉验证、模型调优、超参数优化、性能指标（如准确率、召回率、F1分数）等。

深度学习：

    • 神经网络基础：感知器、前向传播、反向传播、梯度下降等。
    • 深度学习框架：学习如TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架的使用。
    • 卷积神经网络（CNN） ：用于图像处理、图像识别等。
    • 循环神经网络（RNN） ：用于序列数据处理、自然语言处理等。

机器学习分类

机器学习的分类可以根据不同的标准进行划分，下面列举几种常见的分类方式：

根据学习方式分类

  1. 监督学习（Supervised Learning） ：模型从标注的训练数据学习，目的是预测输出值。常见的算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树、神经网络等。
  2. 无监督学习（Unsupervised Learning） ：模型处理未标注的数据，目的是发现数据中的模式。常见的算法有聚类（如k-means、层次聚类）、降维（如主成分分析PCA、t-SNE）、关联规则（如Apriori、Eclat）等。
  3. 半监督学习（Semi-supervised Learning） ：模型结合少量标注数据和大量未标注数据进行学习，旨在改进学习精度。
  4. 强化学习（Reinforcement Learning） ：模型通过与环境交互来学习如何做出决策，目的是最大化累积奖励。常见的算法有Q-learning、SARSA、Deep Q Network（DQN）、Policy Gradients、Actor-Critic方法等。

根据任务类型分类

  1. 分类（Classification） ：预测离散标签，例如垃圾邮件检测、图像识别等。
  2. 回归（Regression） ：预测连续值，例如房价预测、股票价格预测等。
  3. 聚类（Clustering） ：将数据分为若干组，组内数据点相似度高，组间相似度低，例如市场细分、社交网络分析等。
  4. 密度估计（Density Estimation） ：估计数据生成的概率分布。
  5. 异常检测（Anomaly Detection） ：识别数据集中不符合预期的异常数据点，例如信用卡欺诈检测、网络入侵检测等。

根据输入数据的标签分类

  1. 标记学习（Learning with Labels） ：数据集中的每个样本都有标签，常见于监督学习。
  2. 无标记学习（Learning without Labels） ：数据没有标签，常见于无监督学习。
  3. 部分标记学习（Learning with Partial Labels） ：数据集中只有一部分样本有标签，常见于半监督学习和弱监督学习。

根据模型输出的确定性分类

  1. 确定性模型（Deterministic Models） ：对于给定的输入，模型总是输出相同的结果。
  2. 概率性模型（Probabilistic Models） ：模型输出不是单一的预测值，而是概率分布，表示每个可能结果的概率。

根据训练方式分类

  1. 批量学习（Batch Learning） ：模型在一次训练中使用所有可用的数据。
  2. 在线学习（Online Learning） ：模型逐步学习，随着新数据的到来不断更新。

这些分类方法帮助我们根据不同的需求和条件选择合适的机器学习算法和模型。在实际应用中，可能会根据具体问题的复杂性和数据的特性，选择或组合不同类型的机器学习方法。

IDE

上面机器学习的知识点讲完了，但是在学习Python之前，我们首先要选择一款好的开发工具(IDE)。俗话说的好，工欲善其事，必先利其器。一款好的IDE能让你学习事半功倍，Python的IDE有很多，比如PyCharm、VS Code等。

这里我更推荐使用PyCharm，PyCharm是由JetBrains开发的一款Python集成开发环境（IDE）。它被广泛使用在Python编程和开发中，包括Web开发、科学计算、数据分析以及机器学习等多个领域。

主要特点：

  1. 智能代码编辑：  PyCharm能够提供智能的代码自动完成、实时错误检查、代码重构等功能，大大提高了编程效率。
  2. 图形化调试器：  PyCharm的调试器包含了很多有用的功能，如智能断点、表达式求值、多线程调试等。
  3. 集成测试工具：  PyCharm支持Python的主流测试库，如unittest、pytest等，可以很方便地编写和运行测试用例。
  4. 版本控制：  PyCharm集成了Git、SVN等版本控制系统，可以方便地进行版本管理和协同开发。
  5. 远程开发：  PyCharm支持SSH、Docker、Vagrant等，可以在远程环境中进行开发和调试。

下载和安装：

PyCharm有两个版本，社区版（免费）和专业版（付费）。社区版包含了基础的Python开发功能，专业版则包含了更多高级的功能，如Web开发、数据库工具、科学工具（包括Jupyter Notebook）等。PyCharm的官方网站给大家贴这了，可以直接下载安装。

www.jetbrains.com/pycharm​www…

官方激活方式：

官方提供了以下几种方式激活PyCharm Professional Edition（付费版）：

  1. 许可证密钥（License key） ：在购买PyCharm Professional Edition后，你会收到一封电子邮件，其中包含了许可证密钥。在PyCharm启动时，选择"License: Activate"，然后输入你的许可证密钥即可。
  2. JetBrains账户：如果你在购买时使用了JetBrains账户，那么可以直接使用这个账户进行激活。在PyCharm启动时，选择"License: JetBrains Account"，然后输入你的账户邮箱和密码即可。
  3. 激活服务器（Activation server） ：对于公司和组织用户，可能会提供一个激活服务器的地址。在PyCharm启动时，选择"License: Activation server"，然后输入服务器的地址即可。
  4. 购买码（License certificate） ：在一些合作伙伴处，你可能可以购买到一个购买码。在PyCharm启动时，选择"License: License certificate"，然后输入购买码即可。

免费激活： kdocs.cn/l/cvRdUTG7rAX7

Python基础

现在有了好的工具，接下来就是开始学习Python的基础语法了，主要包括如下知识点：

Python标识符和关键字：

    • 标识符：变量名、函数名、类名等，遵循一定的命名规则，如不能以数字开头，不能使用Python的关键字作为标识符。
    • 关键字：Python自带的一系列保留字，如if, for, while, def, class, import, return等，用于构成程序的基本结构。

数据类型：

    • 整数(int)：如1, 5, 0等。
    • 浮点数(float)：如3.14, 2.718等，表示带有小数部分的数值。
    • 字符串(str)：用单引号(' ')或双引号(" ")包围的文本，如'Hello, World!'或"Python is fun!"。
    • 布尔值(bool)：只有两个值，True和False。
    • 列表(list)：有序的可变序列，如[1, 2, 'apple', True]。
    • 元组(tuple)：有序的不可变序列，如(1, 2, 'apple')。
    • 字典(dict)：无序的键值对集合，如{'name': 'Alice', 'age': 25}。

运算符：

    • 算术运算符：如加法(+), 减法(-), 乘法(*), 除法(/), 取余数(%), 幂运算(**)等。
    • 比较运算符：如等于(==), 不等于(!=), 大于(>), 小于(<), 大于等于(>=), 小于等于(<=)等。
    • 逻辑运算符：如and, or, not等。

流程控制：

    • 条件判断：if...elif...else结构，用于根据条件执行不同的代码块。
    • 循环结构：for循环（遍历序列）和while循环（条件循环），如for i in range(5): print(i)和while condition:。
    • 跳转语句：break（跳出循环）、continue（跳过当前循环迭代）和pass（空操作）。

函数：

    • 定义函数：使用def关键字，如def greet(name): print(f'Hello, {name}!')。
    • 参数传递：位置参数、默认参数、可变参数（*args, **kwargs）和关键字参数。
    • 返回值：使用return语句返回函数结果。

模块和包：

    • 导入模块：使用import关键字，如import math或from module import function。
    • 包的导入和使用：使用import package.module或from package import *。

文件操作：

    • 打开文件：使用open()函数，如file = open('example.txt', 'r')。
    • 读取文件内容：content = file.read()或line by line content = file.readlines()。
    • 写入文件：file.write(text)。
    • 关闭文件：file.close()或使用with语句自动关闭。

当学习完上面的内容后，你就可以建立起Python编程的基本框架，为下面深入学习Python的高级特性和库打下坚实的基础。

数据分析和可视化库

在Python数据科学领域，NumPy、Pandas、SciPy和Matplotlib是四个非常重要的库，分别用于不同的目的。这些库常用于数据分析、科学计算、人工智能和机器学习等领域。它们之间有时会有一些重叠，但通常它们是相互补充的。例如，NumPy提供了数组支持，Pandas提供了基于NumPy数组的DataFrame，SciPy使用NumPy进行高级计算，Matplotlib则可以使用NumPy或Pandas数据结构进行数据可视化。

Matplotlib

Matplotlib - Visualization with Python​matplotlib.org/

  • 用途：Matplotlib是一个绘图库，用于Python编程语言和NumPy数值数学扩展。
  • 功能：创建静态、动态、交互式的图形和数据可视化。可以绘制线图、散点图、柱状图、直方图、误差棒图、热图、子图、复合图等。

NumPy

www.numpy.org/​www.numpy.…

  • 用途：NumPy（Numerical Python）是Python中的一个核心科学计算库，它提供了一个高性能的多维数组对象（ndarray）和用于操作这些数组的工具。
  • 功能：数组操作（索引、切片、迭代）、数学运算（线性代数、傅立叶变换、随机数生成）、基础统计处理等。

SciPy

www.scipy.org/​www.scipy.…

  • 用途：SciPy（Scientific Python）是基于NumPy的另一个库，它用于科学和技术计算。
  • 功能：包含模块化的集合，用于优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅立叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等领域。

Pandas

pandas.pydata.org/​pandas.pyd…

  • 用途：Pandas是一个强大的数据分析和操作库，它提供了快速、灵活和表达式丰富的数据结构，旨在使“关系”或“标签”数据的处理和分析工作变得简单直观。
  • 功能：数据清洗、数据填充、数据合并（merge）、连接（join）、数据重塑（pivot）、切片、索引、分组（group by）、时间序列分析等。

Python的机器学习库

Python中有几个非常流行和功能强大的机器学习库，它们为数据科学和机器学习提供了构建和部署机器学习模型所需的工具。

下面这些库也不是每个都需要学习，可以根据自己的实际情况，根据每个库的功能进行组合搭配

以下是一些主要的Python机器学习库：

Scikit-learn

scikit-learn.org/​scikit-lea…

    • 说明：Scikit-learn 是 Python 的一个开源机器学习库，它提供了各种简单而高效的工具，包括分类、回归、聚类和降维。它建立在 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 库之上。

TensorFlow

www.tensorflow.org/​www.tensor…

    • 说明：TensorFlow 是由 Google 开放源代码的一个库，用于高性能数值计算。它广泛应用于深度学习领域，并且支持灵活的研究原型和生产部署。

Keras

[Deep Learning for humans​keras.io/

](link.zhihu.com/?target=htt…)

    • 说明：Keras 是一个高层神经网络API，运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 之上。它旨在实现快速实验，能够把你的想法迅速转换为结果。

PyTorch

[pytorch.org/​pytorch.or…]

    • 说明：PyTorch 是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理。它是由 Facebook 的 AI 研究团队开发的。

XGBoost

[XGBoost​xgboost.ai/

    • 说明：XGBoost 是一个优化的分布式梯度提升库，设计出来用于提高速度和性能。

LightGBM

Welcome to LightGBM’s documentation!​lightgbm.readthedocs.io/

    • 说明：LightGBM 是一个梯度提升框架，使用基于学习算法的决策树。

CatBoost

catboost.ai/​catboost.a…

    • 说明：CatBoost 是一个开源机器学习库，特别适合处理分类问题，尤其是具有大量类别特征的问题。

NLTK

Natural Language Toolkit​www.nltk.org/

    • 说明：NLTK（Natural Language Toolkit）是一个领先的平台，用于构建Python程序以处理人类语言数据。

spaCy

[spaCy · Industrial-strength Natural Language Processing in Python​spacy.io/

    • 说明：spaCy 是一个用于自然语言处理的开源库。

Scipy

SciPy​scipy.org/

    • 说明：Scipy 是一个用于数学、科学和工程计算的库，它包含了模块化的集合，用于优化、线性代数、积分等。

这些库各有侧重点，Scikit-learn 适合于快速实现传统机器学习算法，而 TensorFlow 和 PyTorch 则更侧重于深度学习。Keras 为深度学习提供了更易于理解和使用的高层包装。XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 是专注于梯度提升树算法的库。NLTK 和 spaCy 主要用于自然语言处理任务。而 Scipy 是一个通用的科学计算库。

推荐书籍：

机器学习是一个比较复杂的领域。需要学习的知识点比较多而且复杂，而Python只是机器学习中的一个工具。重点需要放在机器学习本身的知识点上，下面给大家推荐一些机器学习入门的书籍：

《Python机器学习》（原书第2版）

    • 作者：Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
    • 说明：这本书提供了一步步的指导，教你如何使用Python和Scikit-learn库来开发机器学习应用。它适合具有一定Python基础的读者。

《机器学习实战》

    • 作者：Peter Harrington
    • 说明：书中通过一系列实际案例教授机器学习基本概念和算法，适合刚开始学习机器学习的读者。

《统计学习方法》

    • 作者：李航
    • 说明：这本书详细介绍了统计学习的10个基本方法，适合希望深入了解算法理论的读者。

《深度学习》

    • 作者：Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
    • 说明：这本书是深度学习领域的权威之作，它全面介绍了深度学习的理论基础、关键概念和最新研究。

《模式识别与机器学习》

    • 作者：Christopher M. Bishop
    • 说明：这本书提供了模式识别和机器学习的综合介绍，内容适合有一定数学基础的读者。

《机器学习》

    • 作者：周志华
    • 说明：被称为“西瓜书”的这本书，以浅显易懂的方式介绍了机器学习的各种基本概念和方法，适合初学者。
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