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摘要：之機器學習第一彈。機器學習是發展中應用廣泛的一個領域。庫集成了一些常用的機器學習方法在進行機器學習任務時并不需要實現算法只需要簡單的調用庫中提供的模塊就能完成大多數的機器學習任務。
Python之機器學習第一彈。
Python被稱為最簡單好上手的語言之一，基于其極強的關聯性，對各種庫的引用，和資源的關聯，使其實現功能非常容易。一些底層邏輯不需過多過深的理解。
機器學習是Python發展中應用廣泛的一個領域。
本篇將簡要介紹：
1.機器學習概念
2.sklearn庫初步介紹（標準數據集及基本功能）
3.一些相關書籍及課程推薦
（1）機器學習是實現人工智能的手段,其主要研究內容是如何利用數據或經驗進行學習,改善具體算法的性能。
（2）特點
①多領域交叉,涉及概率論、統計學,算法復雜度理論等多門學科
②廣泛應用于網絡搜索、垃圾郵件過濾、推薦系統、廣告投放、信用評價、欺詐檢測、股票交易和醫療診斷等應用
（3）分類
①監督學習(Supervised Learning)
②無監督學習(Unsupervised Learning)
③強化學習(Reinforcement Learning,增強學習)
④半監督學習(Semi-supervised Learning )
⑤深度學習(Deep Learning)
①依賴Python的NumPy,SciPy和matplotlib庫
②開源、可復用
③常用函數
①圖書-《機器學習》-周志華（西瓜書）
出版社:清華大學出版社
主頁:http://t.cn/RXvpCKB
②圖書-《PRML》- Bishop
出版社:Springer
主頁:http://t.cn/RXv0YVz
此書為機器學習貝葉斯學派的經典書籍，廣度深度，可讀性及可用性兼顧
③課程-《Machine Learning 》 - Andrew Ng
Coursera版：前百度首席科學家斯坦福教授吳恩達老師（Coursera創始人）錄制的在線課程
課程主頁:http://t.cn/RJZQbV2Stanford手書版
在線觀看:http://t.cn/RwUWKMS
課程主頁:http://cs229.stanford.edu/
此課程講解機器學習的原理和算法知識
④課程-《CS231n》 - Fei-Fei Li（斯坦福大學）
課程主頁:http://cs231n.stanford.edu/
在線觀看:http://t.cn/RqRNasR
主要介紹深度學習在計算機視覺領域的應用
⑤課程-《Reinforcement Learning》- David Silver
課程主頁;http://t.cn/Rw0rwtU
在線觀看:http://t.cn/RIAfRUt
由AlphaGo的主要開發者團隊講解的，有關強化學習和深度強化學習原理及其應用技術
①sklearn是scikit-learn的簡稱,是一個基于Python的第三方模塊。
②sklearn庫集成了一些常用的機器學習方法,在進行機器學習任務時,并不需要實現算法,只需要簡單的調用sklearn庫中提供的模塊就能完成大多數的機器學習任務。
③sklearn庫是在Numpy、Scipy和matplotlib的基礎上開發而成的,因此在介紹sklearn的安裝前,需要先安裝這些依賴庫。
①Numpy (Numerical Python的縮寫)是一個開源的Python科學計算庫。
②Scipy庫是sklearn庫的基礎,它是基于Numpy的一個集成了多種數學算法和函數的Python模塊。
③matplotlib是基于Numpy的一套Python工具包,它提供了大量的數據繪圖工具。
注：小數據集可以直接使用，大數據集要在調用時程序自動下載(一次即可)
這里舉幾個例子
①波士頓房價數據集包含506組數據,每條數據包含房屋以及房屋周圍的詳細信息。
②其中包括城鎮犯罪率、一氧化氮濃度、住宅平均房間數、到中心區域的加權距離以及自住房平均房價等。
③因此,波士頓房價數據集能夠應用到回歸問題上。
④部分數據
⑤使用sklearn.datasets.load boston即可加載相關數據集
⑥重要參數:
return_X_y:表示是否返回target（即價格），默認為False，只返回data（即屬性）。
①鳶尾花數據集采集的是鳶尾花的測量數據以及其所屬的類別。
②測量數據包括:尊片長度、尊片寬度、花瓣長度、花瓣寬度。
③類別共分為三類:Iris Setosa,Iris Versicolour，Iris Virginica?？捎糜诙喾诸悊栴}。
④使用sklearn.datasets.load iris即可加載相關數據集
⑤參數：
return_X_y:若為True,則以(data,target）形式返回數據;默認為False，表示以字典形式返回數據全部信息(包括data和target)。
①手寫數字數據集包括1797個0-9的手寫數字數據,每個數字由8*8大小的矩陣構成,矩陣中值的范圍是0-16,代表顏色的深度。
②數字0的樣本
③使用sklearn.datasets.load digits即可加載相關數據集
④參數
return_X_y:若為True,則以(data, target）形式返回數據;默認為False，表示以字典形式返回數據全部信息(包括data和target)。
⑤n_ class（特別的屬性）:表示返回數據的類別數，如:n_class=5，則返回0到4的數據樣本。
①sklearn庫的共分為6大部分,分別用于完成分類任務、回歸任務、聚類任務、降維任務、模型選擇以及數據的預處理。
②分類任務
③回歸任務
④聚類任務
⑤降維任務
本篇干貨不多，這里只是簡單概述，之后會以實例對這些算法的使用方式進行具體介紹。
將分為無監督學習，有監督學習，強化學習進行具體介紹
下一篇介紹：機器學習之無監督學習，將結合實例及代碼詳述聚類、降維、基于聚類的整圖分割實例
。
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