Python机器学习入门(一)：核心概念与环境搭建指南

前言

纵观人类历史进程，社会形态经历了从采集狩猎到农业社会，再到工业社会，直至当今信息社会的多次重大变革。每一次社会形态的跃迁，其核心驱动力均源于新技术的出现与应用。

在历次技术革命的浪潮中，个人、企业乃至国家所面临的选择路径仅有两种：一是主动融入时代变革，站在发展的前沿；二是持观望态度，最终可能错失机遇。

要成为时代的引领者，必须积极拥抱当前的智能技术变革，掌握那些在未来社会中具备竞争力的核心技能，从而提升自身能力，为社会与国家创造价值。在以大数据为基础的智能社会背景下，掌握前沿技术至关重要，而机器学习正是信息时代人工智能领域的核心技术之一。

应当像优秀的工程师那样使用机器学习，而非仅仅像机器学习专家那样去研究其方法。

——Google

写在前面

机器学习领域算法繁多且原理深奥，完全理解其数学原理需要大量的知识储备。然而，在实际应用中，我们并不需要完全掌握所有原理，而是可以通过后续的学习实践逐步积累。因此，本系列教程将不侧重于深入讲解算法原理，而是聚焦于“如何像优秀工程师一样应用机器学习”。

1.什么是机器学习？

机器学习（Machine Learning，简称ML）是一门涉及概率论、统计学、线性代数及算法等多学科的交叉领域。它主要研究如何让计算机模拟人类的学习行为，通过获取新知识并重组现有知识结构，从而不断优化系统性能。

机器学习的应用场景极为广泛，涵盖数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎优化、医学诊断、信用卡欺诈检测、证券市场分析、DNA序列测序以及语音和手写识别等多个领域。

根据学习方式的不同，机器学习算法主要可分为两大类：监督学习和无监督学习。

下图展示了机器学习相关概念的思维导图结构：

1.1 监督学习

监督学习是指在训练过程中提供明确的对错指示。通常，数据集中包含最终结果（如0或1），算法通过对比最终结果来自动减小误差。

此类学习主要应用于分类（Classify）和回归（Regression）任务。监督学习旨在从给定的训练数据中学习出一个目标函数，当新数据输入时，即可利用该函数进行预测。监督学习的训练集必须包含输入特征和输出标签（即带有标签的数据均可视为监督学习），其中的目标是预先标注好的。

常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类方法。

1.2无监督学习

无监督学习也被称为归纳性学习（Clustering）。它利用K均值（K-Means）算法建立中心点（Centroid），通过迭代（Iteration）和递减运算来最小化误差，从而实现数据分类的目的。

2.Python中的机器学习

本文将通过具体项目案例，介绍如何利用Python生态系统完成机器学习相关任务。

利用机器学习预测模型解决问题通常包含以下六个基本步骤：

• 定义问题：深入研究并提炼问题特征，以确定相应的解决思路和方法。
• 数据理解：通过统计描述和可视化手段分析现有数据。
• 数据准备：对数据进行格式化预处理，为构建预测模型做准备。
• 评估算法：利用测试集评估算法模型，并选取部分代表性数据进行分析，以优化模型表现。
• 优化模型：通过调整参数和集成算法来提升预测结果的准确度。
• 结果部署：完成模型构建，执行模型以进行预测并展示最终结果。

上述步骤也是本文的编写逻辑顺序。阅读完本文后，读者应能基本了解机器学习的基本步骤与实现方法，从而能够在自己的项目中利用机器学习解决实际问题。

3.必须环境安装

机器学习项目通常需要依赖以下Python模块：SciPy、NumPy、Matplotlib、Pandas以及Scikit-learn。

SciPy是一个广泛应用于数学运算、科学和工程领域的Python类库。它涵盖了统计、优化、积分、线性代数、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解等功能，在机器学习项目中应用广泛。

NumPy（Numerical Python）是Python语言的一个扩展程序库，支持高维度数组与矩阵运算，并提供了大量针对数组运算的数学函数库。

Matplotlib是Python中最著名的2D绘图库，非常适合交互式绘图，也可方便地作为绘图控件嵌入到GUI应用程序中。

Pandas是Python核心数据分析支持库，提供了快速、灵活且明确的数据结构，旨在简单直观地处理关系型和标记型数据。

Scikit-learn（sklearn）是基于Python语言的机器学习工具包，可实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用机器学习算法。

Anaconda安装

Anaconda个人版是一个免费、易于安装的包管理器、环境管理器和Python发行版，包含1,500多个开源包，并提供免费的社区支持。其中的虚拟环境功能非常实用，可以方便地针对不同项目安装不同的模块。

安装Anaconda时会自动安装机器学习所需的所有库，无需再通过Pip逐个安装。

Anaconda安装过程十分简单，但官网下载速度可能较慢，建议通过清华镜像源下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

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I Agree

Just Me

更改安装路径到其他盘

勾选Register Anaconda3 as my default Python3.7，不推荐勾选第一个

点击Install

安装完成之后可以使用以下命令检验是否安装成功：

import scipy
import numpy
import matplotlib
import pandas
import sklearn
print('scipy:{}'.format(scipy.__version__))
print('numpy:{}'.format(numpy.__version__))
print('matplotlib:{}'.format(matplotlib.__version__))
print('pandas:{}'.format(pandas.__version__))
print('sklearn:{}'.format(sklearn.__version__))

结果如下：

scipy:1.4.1 numpy:1.21.0 matplotlib:3.4.2 pandas:1.0.1 sklearn:0.22.1

总结

至此，我们已经了解了机器学习的基本概念并完成了环境安装。接下来将完善数据理解、数据准备、选择模型、优化模型、结果部署以及项目实战环节。

到此这篇关于Python机器学习入门(一)序章的文章就介绍到这了,更多相关Python机器学习内容请搜索本站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持本站！