1. 什么是机器学习？

机器学习：利用数学模型来理解数据，发现数据中的规律，用作数据的分析和预测。

数据通常由一组向量组成，这组向量中的每个向量都是一个样本，我们用$x_i$来表示一个样本，其中$i=1,2,3,...,N$,共N个样本，每个样本$x_i=(x_{i1},x_{i2},...,x_{ip},y_i)$共p+1个维度，前p个维度的每个维度我们称为一个特征，最后一个维度$y_i$我们称为因变量(响应变量)。

特征用来描述影响因变量的因素，如：我们要探寻身高是否会影响体重的关系的时候，身高就是一个特征，体重就是一个因变量。通常在一个数据表dataframe里面，一行表示一个样本$x_i$，一列表示一个特征。

根据数据是否有因变量，机器学习的任务可分为：

• 有监督学习：给定因变量，在训练模型时明确标记每个数据点的正确结果，以便找它们之间的关系，确保在引入未分配的数据点时，可以正确的做出预测或分类。

（如：我们使用房间面积，房屋所在地区，环境等级等因素去预测某个地区的房价。）

• 无监督学习：没有给定因变量，算法在训练模型时期不对结果进行标记，而直接在数据点之间找有意义的关系，它的价值在于发现模式以及相关性。

（如：我们给定某电商用户的基本信息和消费记录，通过观察数据中的哪些类型的用户彼此间的行为和属性类似，形成一个客群。注意，我们本身并不知道哪个用户属于哪个客群，即没有给定因变量。）

总结：

有监督：有因变量、有特征向量、预测结果

无监督：没有因变量、有特征向量、寻找数据结构/规律

根据因变量的是否连续，有监督学习又分为：

• 回归：因变量是连续型变量，如：房价，体重等。
• 分类：因变量是离散型变量，如：是否患癌症，产品是合格还是不合格等。

为了更好地叙述后面的内容，我们对数据的形式作出如下约定：
第i个样本：$x_i=(x_{i1},x_{i2},...,x_{ip},y_i{)}^T,i=1,2,...,N$
因变量$y=(y_1,y_2,...,y_N{)}^T$
第k个特征:$x^{(k)}=(x_{1k},x_{2k},...,x_{Nk}{)}^T$
特征矩阵$X=(x_1,x_2,...,x_N{)}^T$

了解了理论知识，再来看看如何在python里使用机器学习（scikit-learn）工具库，简称sklearn。sklearn中所有内置数据集都封装在datasets对象内。

** datasets，有很多可用来学习算法模型的数据库。 **

主要有两种：

• 封装好的经典数据。eg: boston 房价, 糖尿病, 数字, Iris 花。在代码中以“load”开头。

• 自己设计参数，然后生成的数据，例如用来训练线性回归模型的数据（强大）。在代码中以“make”开头

返回的对象有：

• data:特征X的矩阵(ndarray)
• target:因变量的向量(ndarray)
• feature_names:特征名称(ndarray)
  

1.1 回归

首先，我们先来看看有监督学习中回归的例子，我们使用sklearn内置数据集Boston房价数据集。

# 引入相关科学计算包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt  # matplotlib作图工具
# %matplotlib inline # 直接在你的cell里生成图像
plt.style.use("ggplot")  # 使用自带的样式进行美化
import seaborn as sns # 基于matplotlib的图形可视化python包，提供了一种高度交互式界面

# 导入 sklearn 中的datasets对象
from sklearn import datasets
boston = datasets.load_boston()     # 导入内置数据集Boston房价，返回一个类似于字典的类
X = boston.data # 特征X的矩阵
y = boston.target # 因变量的向量
features = boston.feature_names # 特征名称
boston_data = pd.DataFrame(X,columns=features)
boston_data["Price"] = y
boston_data.head()

	CRIM	ZN	INDUS	CHAS	NOX	RM	AGE	DIS	RAD	TAX	PTRATIO	B	LSTAT	Price
0	0.00632	18.0	2.31	0.0	0.538	6.575	65.2	4.0900	1.0	296.0	15.3	396.90	4.98	24.0
1	0.02731	0.0	7.07	0.0	0.469	6.421	78.9	4.9671	2.0	242.0	17.8	396.90	9.14	21.6
2	0.02729	0.0	7.07	0.0	0.469	7.185	61.1	4.9671	2.0	242.0	17.8	392.83	4.03	34.7
3	0.03237	0.0	2.18	0.0	0.458	6.998	45.8	6.0622	3.0	222.0	18.7	394.63	2.94	33.4
4	0.06905	0.0	2.18	0.0	0.458	7.147	54.2	6.0622	3.0	222.0	18.7	396.90	5.33	36.2

各个特征的相关解释：

• CRIM：各城镇的人均犯罪率
• ZN：规划地段超过25,000平方英尺的住宅用地比例
• INDUS：城镇非零售商业用地比例
• CHAS：是否在查尔斯河边(如果是河道，则为1;否则为0 ------【查尔斯河虚拟变量，用于回归分析】)
• NOX：一氧化氮浓度(/千万分之一) ------【环保指标】
• RM：每个住宅的平均房间数
• AGE：1940年以前建造的自住房屋的比例
• DIS：到波士顿五个就业中心的加权距离
• RAD：放射状公路的可达性指数 ------【距离高速公路的便利指数】
• TAX：全部价值的房产税率(每1万美元)
• PTRATIO：按城镇分配的学生与教师比例
• B：1000(Bk - 0.63)^2其中Bk是每个城镇的黑人比例
• LSTAT：较低地位人口 ------【房东属于低等收入阶层比例】
• Price：房价

查看因变量和自变量的关系，可以用散点图来解决。

用sns 画散点图

%%time
sns.scatterplot(boston_data['NOX'],boston_data['Price'],color="r",alpha=0.6) # alpha，图片的透明度
plt.title("Price~NOX") # 标题
plt.show()

# 这里会有关于futureWarning提示，如何解决呢？添加以下两行代码即可
from warnings import simplefilter
simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)

Wall time: 134 ms

用plt画散点图

%%time
plt.figure() #新建子图
plt.scatter(boston_data['NOX'],boston_data['Price'],color="r",alpha=0.6)
plt.title('Dataset')
plt.show()

Wall time: 135 ms

从上面两种情况来看，plt 和sns 画图，目前除了颜色上，散点大小上有区别外，还包括横纵坐标轴的美化，sns直接就会体现，而plt没有,需要再添代码设置。两者图出来的时间差不多，想要查看，可用%%time语句来验证。

** 另一种查看程序运行时间代码：**

“”"
from time import time

start = time()

“”“运行的代码块”""

end = time()

print(‘running time is :%s seconds’%(end - start))"""

我们可以看到，数据给定任务所需要的因变量，因变量为波士顿房价Price是一个连续型变量，所以这是一个回归的例子。

1.2 分类

著名的iris鸢尾花数据集作为机器学习的分类鼻祖，必须有被cue到。

# 仍旧是sklearn的内置数据集datasets
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
features = iris.feature_names
iris_data = pd.DataFrame(X,columns=features)
iris_data['target'] = y
iris_data.head()

	sepal length (cm)	sepal width (cm)	petal length (cm)	petal width (cm)	target
0	5.1	3.5	1.4	0.2	0
1	4.9	3.0	1.4	0.2	0
2	4.7	3.2	1.3	0.2	0
3	4.6	3.1	1.5	0.2	0
4	5.0	3.6	1.4	0.2	0

各个特征的相关解释：

• sepal length (cm)：花萼长度(厘米)
• sepal width (cm)：花萼宽度(厘米)
• petal length (cm)：花瓣长度(厘米)
• petal width (cm)：花瓣宽度(厘米)

# 可视化特征
# Matplotlib 设置参数marker的值
marker = ['s','x','o'] # 正方形、x、圆

# np.unique（）：去除数组中的重复数字，并进行排序之后输出
for index,c in enumerate(np.unique(y)): # 对y值去重，并枚举
    plt.scatter(x=iris_data.loc[y==c,"sepal length (cm)"],y=iris_data.loc[y==c,"sepal width (cm)"],alpha=0.8,label=c,marker=marker[c])
# label，图例的名称，marker，形状

plt.xlabel("sepal length (cm)") # 设置横坐标名称
plt.ylabel("sepal width (cm)") # 设置纵坐标名称
plt.legend() # 给图加上图例（0、1、2）
plt.show()

增加一个maker知识点：

	marker	type	含义
0	“.”	point	点
1	“,”	pixel	像素
2	“o”	circle	圆
3	“v”	triangle_down	下三角
4	“^”	triangle_up	上三角
5	“<”	triangle_left	左三角
6	“>”	triangle_right	右三角
7	“1”	tri_down	类似奔驰的标志
8	“2”	tri_up	类似奔驰的标志
9	“3”	tri_left	类似奔驰的标志
10	“4”	tri_right	类似奔驰的标志
11	“8”	octagon	八角形
12	“s”	square	正方形
13	“p”	pentagon	五角星
14	“*”	star	星号
15	“h”	hexagon1	六边形1
16	“H”	hexagon2	六边形2
17	“+”	plus	加号
18	“x”	x	x
19	“D”	diamond	钻石
20	“d”	thin_diamond	细的钻石
21	“	“	vline
22	“-“	hline	水平方向的线
23	“TICKLEFT”	octagon	像素

我们可以看到：每种不同的颜色和点的样式为一种类型的鸢尾花，数据集有三种不同类型的鸢尾花。因此因变量是一个类别变量，因此通过特征预测鸢尾花类别的问题是一个分类问题。

1.3 无监督

我们可以使用sklearn生成符合自身需求的数据集，下面我们用其中几个函数例子来生成无因变量的数据集：
https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html?highlight=datasets#module-sklearn.datasets

# 生成月牙型非凸集
from sklearn import datasets
x, y = datasets.make_moons(n_samples=2000, shuffle=True,
                  noise=0.05, random_state=None)
# 噪声
# shuffle，分割之前是否对数据进行洗牌（默认True）
# random_state：随机种子 当种子固定时，可以实现实验复现，每次可以分割得到同样训练集和测试集，方便调节参数
# 只有当shuffle=True时，random_state才起作用

for index,c in enumerate(np.unique(y)):
    plt.scatter(x[y==c,0],x[y==c,1],s=7)
plt.show()

# 生成符合正态分布的聚类数据
from sklearn import datasets
x, y = datasets.make_blobs(n_samples=5000, n_features=2, centers=3)
for index,c in enumerate(np.unique(y)):
    plt.scatter(x[y==c, 0], x[y==c, 1],s=7)
plt.show()