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使用 Python 进行机器学习教程
机器学习 （ ML ） 基本上是计算机科学领域 ， 借助它 ， 计算机系统可以像人类一样为数据提供感觉.简而言之 ， ML 是一种人工智能 ， 它通过使用算法或方法从原始数据中提取模式.ML 的关键重点是允许计算机系统从经验中学习 ， 而无需明确编程或人工干预
观众
本教程适用于对该主题感兴趣或将该主题作为课程一部分的毕业生、研究生和研究型学生。读者可以是初学者或高级学习者。本教程是为学生和专业人员快速升级而准备的。本教程是您机器学习之旅的垫脚石。
先决条件
读者必须具备人工智能的基本知识。他们应该对 Python 及其一些库 （ 如 NumPy ， Pandas ， Scikit - learn ， Scipy 和 Matplotlib ） 有很好的了解 ， 以便进行有效的数据处理和分析。
此外 ， 读者应该对数学的基本概念有很强的理解 ， 包括微积分 ， 线性代数 ， 概率 ， 统计 ， 算法和数据结构。
如果您是这些概念的新手 ， 我们建议您在深入了解本教程之前 ， 先学习有关这些主题的教程
关于 ML with Python 的常见问题
有一些关于 Python ML 的常见问题 （ FAQ ） 。在本节中 ， 我们将回答其中一些常见问题 ：
什么是机器学习 ？
机器学习 （ ML ） 是人工智能 （ AI ） 的一个子集 ， 它专注于开发通过经验和使用数据的隐藏模式自动改进的算法。
简单来说 ， 机器学习使计算机能够从数据中学习 ， 并在没有明确编程的情况下做出预测或决策。这种能力允许计算机自动化任务并解决不同领域的复杂问题。
为什么机器学习很重要 ？
企业和个人产生的数据量继续以指数级的速度增长。机器学习已经成为一个重要的话题 ， 因为它彻底改变了计算机处理和解释数据的方式。
机器学习使计算机能够从数据中学习 ， 提高各种任务的准确性和效率。它支持数据驱动的决策并提高生产力。
什么是不同类型的机器学习 ？
不同类型的机器学习包括 ：
- 监督学习 - 在监督学习中 ， 算法在标记数据上训练 ， 即为每个输入提供正确的答案或输出。
- 无监督学习 在无监督学习中 ， 算法是在未标记的数据上训练的 ， 即没有为每个输入提供正确的输出或答案。
- 强化学习 在强化学习中 ， 算法通过接收基于其行为的奖励或惩罚形式的反馈来学习。
- 半监督学习 - 在半监督学习中 ， 算法在组合的标记和未标记数据上进行训练。
机器学习的一些常见应用是什么 ？
机器学习的一些常见应用包括 ：
- 个性化内容的推荐系统。
- 用于身份验证和安全性的图像和语音识别。
- 用于情感分析和聊天机器人的自然语言处理。
- 用于预测销售和趋势的预测分析。
- 用于导航和决策的自动驾驶车辆。
- 银行业和金融业的欺诈检测。
- 医疗诊断和医疗保健管理。
- 用于客户服务和支持的虚拟助理。
机器学习系统的基本组成部分是什么 ？
机器学习系统的基本组成部分
- Data − 它是用于训练和测试模型的原始信息。
- 型号 - 它是从输入数据中学习的数学表示。
- Features − 这些是模型用来进行预测的输入变量或属性。
- Training − 将数据输入模型的过程 ， 通过调整其内部参数进行准确的预测。
- Evaluation − 在单独的数据集上评估模型性能的过程。
- Prediction − 使用训练好的模型对新数据进行预测的过程。
机器学习中常用的编程语言有哪些 ？
机器学习中一些常用的编程语言包括 Python 、 R 、 Java 、 C++ 、 Julia 和 JavaScript 。
Python ， 由于其简单性和广泛的库 ， 如 TensorFlow ， Keras ， Scikit - learn 和 OpenCV ， 是机器学习领域的初学者和专家的首选。
有监督学习和无监督学习有什么区别 ？
在监督学习中 ， 使用标记的数据来训练算法 ， 以找到输入变量与所需输出之间的关系。另一方面 ， 在无监督学习中 ， 使用未标记的数据来训练算法 ， 以从输入数据中找到结构和模式。
监督学习可用于 分类 and 回归 而无监督学习可以用于 聚类和降维 .
机器学习中使用的一些流行算法是什么 ？
以下是机器学习中使用的一些流行算法的列表 ：
- 线性回归
- Logistic 回归
- 决策树
- 随机森林
- 支持向量机 (SVM)
- k - 最近邻 (k - NN)
- 朴素贝叶斯
- 梯度升压机 (GBM)
- K 均值聚类
- 分层聚类
如何评估机器学习模型的性能 ？
对于分类任务 ， 我们可以使用各种指标来评估机器学习模型的性能 ， 例如 准确度, 精密度, 召回率, F1 评分 , and ROC 曲线下面积 (AUC - ROC) .
对于回归任务 ， 我们可以使用诸如 均方误差 (MSE) 、均方根误差 (RMSE) , and R 平方 像 k - fold 交叉验证这样的交叉验证技术也可以帮助评估 ML 模型的泛化性能。
机器学习中常见的挑战有哪些 ？
机器学习中面临的一些常见挑战和问题包括过拟合 ， 欠拟合 ， 数据质量 ， 不平衡数据集 ， 计算复杂性 ， 模型可解释性 ， 泛化性 ， 可伸缩性以及公平和隐私保护等道德考虑。
如何开始使用机器学习 ？
要开始使用 ML ， 首先要学习该领域广泛使用的 Python 编程语言。了解一些 ML 概念 ， 如监督和无监督学习 ， 算法和评估指标。
要实现 ML 模型 ， 最好学习 scikit - learn 和 TensorFlow 等流行的库。您可以通过使用来自 Kaggle 等平台的数据集进行项目来练习。
您还可以参加一些在线课程以获得实践经验。最后 ， 构建自己的 ML 项目以应用您的知识。
机器学习中有哪些道德考量 ？
机器学习模型在用于做出影响人们生活的决策时可能会引起道德方面的考虑 ， 这些考虑包括偏见和公平、隐私、透明度、问责制、数据安全、同意、社会影响和法规遵从性。
为了确保机器学习系统的可靠开发和部署 ， 考虑这些方面非常重要。
机器学习和人工智能有什么区别 ？
机器学习 （ ML ） 和人工智能 （ AI ） 是计算机科学中两个密切相关但又不同的领域。 AI 是使计算机模仿人类智能的计算机科学领域。
另一方面 ， 机器学习是人工智能的一个子集 ， 它专注于允许计算机从数据中学习并做出预测或决策的算法 ， 而无需明确编程。
机器学习可以应用于任何类型的数据吗 ？
机器学习可以应用于各种类型的数据 ， 例如数字 ， 分类 ， 文本 ， 图像和音频数据。但是机器学习技术的有效性取决于数据的质量和特征。
例如 ， 监督学习算法需要标记的数据进行训练 ， 而无监督学习技术需要未标记的数据。
如何为机器学习收集和准备数据 ？
要为机器学习收集和准备数据 ， 请首先定义问题并从各种来源收集相关数据。接下来 ， 通过删除重复项和处理缺失值来清理数据集。现在 ， 分析数据集以了解其结构和变量之间的关系。
接下来 ， 通过规范化、伸缩等技术 ， 准备好数据输入 ML 模型 ， 将数据集分为训练集和测试集进行模型评估 ， 最后根据模型性能迭代数据准备过程。
机器学习项目中常用的工具和库有哪些 ？
机器学习项目中使用的一些常用工具和库包括 Python 编程语言 ( TensorFlow 、 Scikit - learn 、 PyTorch 、 Keras 等 ） ， R 编程语言 （ 具有像 插入符号, mlr 等 ） 、 Jupyter Notebooks 、 NumPy 、 Pandas 、 Matplotlib 、 Seaborn 和 XGBoost 。
这些工具支持数据操作、可视化、模型开发和评估 ， 因此在 ML 工作流中发挥着重要作用。
如何为我的问题选择正确的机器学习算法 ？
要选择正确的机器学习算法 ， 您首先需要了解问题并分析数据的特征。
例如 ， 如果要对新观察结果进行分类 ， 则可能需要使用分类技术 ， 而如果要分析因变量和自变量之间的关系 ， 则可能需要使用回归技术。
什么是深度学习 ， 它与机器学习有什么关系 ？
深度学习 （ DL ） 是机器学习 （ ML ） 的一个子集 ， 它使用具有多个层的神经网络来学习数据的分层表示。
虽然 ML 使用各种算法来教计算机从数据中学习 ， 但 DL 专注于使用深度神经网络来学习大型数据集中的复杂模式和关系。
如何训练机器学习模型 ？
要训练机器学习模型 ， 首先要清理、预处理并将数据拆分为训练集和测试集。接下来 ， 选择适当的算法或模型架构。现在 ， 通过调整参数以最小化误差来在训练数据上训练它。
训练完成后 ， 在单独的数据集上验证模型的性能 ， 最后 ， 评估模型在测试数据上的性能 ， 并部署模型以对新数据进行预测。
如何将机器学习模型部署到生产环境中 ？
要将机器学习模型部署到生产环境中 ， 请首先选择合适的平台来托管模型。接下来 ， 实现模型部署的管道 ， 其中包括预处理、预测和后处理步骤。
接下来 ， 我们需要验证部署模型的性能和功能。验证后 ， 持续监控模型在生产中的性能。最后 ， 如果需要 ， 扩展部署以有效处理不断增加的工作负载和需求。