Python机器学习环境搭建
常言道“工欲善其事，必先利其器”，在学习机器学习算法之前，我们需要做一些准备工作，首先要检查自己的知识体系是否完备，其次是要搭建机器学习的开发环境。本教程以讲解算法为主，不会涉及太复杂的应用案例，在讲解过程中会穿插一些示例代码，这样不仅能够帮助你理解算法原理，同时又能让你体会到算法的应用过程。
机器学习的研究方向有很多，比如图像识别、语音识别、自然语言处理、以及深度学习等，因此它是一门较为复杂的技术，有一定的“门槛”要求。如果你对编程知识一无所知，就想熟练应用机器学习，这几乎是天方夜谭。那么您应该掌握哪些知识才能更好地学习本教程呢？包括下列四大核心知识。
Python
对于编程人员来说，想到“机器学习”第一个关联起来的词汇就是“Python”。近几年， Python 之所成为炙手可热的“流量小生”，这与它对“人工智能”领域的“鲸吞”有很大关系。目前而言，在人工智能领域能与 “Python”一较高下的只有 R 语言。不过由于 Python 语言的简洁性、易读性，以及 Python 对科学计算和深度学习框架（Tensorflow、Pytorch 等）的良好支持等，使得 Python 处于远远领先的位置。
目前为止，Python 是对“机器学习”最为友好的一门语言，因此学习机器学习的第一个前提条件就是熟练应用 Python 语言。关于 Python 的学习不再本教程介绍范围之内，您可以参考《Python基础教程》进行针对性学习。
2020 年 Python 官方宣布暂停对 Python 2.x 版本的维护工作，并把 2.7 版本作为最后一个支持维护的版本。截止本教程书写前，Python 最新版本是 3.9 版本，因此建议你选择 3.6 以上版本来安装使用。Python 除了自身的拥有强大的标准库外，还有非常丰富的第三方支持库。您可使用 Python 内置的包管理器pip轻松地管理资源包的下载与更新。
NumPy
NumPy（https://numpy.org/）属于 Python 的第三方扩展程序包，它是 Python 科学计算的基础库，提供了多维数组处理、线性代数、傅里叶变换、随机数生成等非常有用的数学工具。
NumPy 的安装方式非常简单，在安装好 Python 的基础上使用包管理器来安装，命令如下所示：
pip install numpy
我们知道机器学习与数学有着非常紧密的关系，因此熟练的应用 NumPy 也是你要面对的第一个挑战，它可以让你认识到 Python 在科学计算方面的优势。NumPy 并不在本教程讲解范畴内，当然，后期我会出教程的。
Pandas
Pandas 属于 Python 第三方数据处理库，它基于 NumPy 构建而来，主要用于数据的处理与分析。我们知道对于机器学习而言数据是尤为重要，如果没有数据就无法训练模型。Pandas 提供了一个简单高效的 DataFrame 对象（类似于电子表格），它能够完成数据的清洗、预处理以及数据可视化工作等。除此之外，Pandas 能够非常轻松地实现对任何文件格式的读写操作，比如 CSV 文件、json 文件、excel 文件。Pandas 同样不在本教程的介绍范畴之内，我后期也会把他的教程出了。
Pandas 安装非常简单，同样可以使用 pip 包管理器完成安装，如下所示：
pip install pandas
Scikit-Learn
最后介绍机器学习中的重要角色 Scikit-Leran（https://scikit-learn.org/stable/），它是一个基于 Python 语言的机器学习算法库。Scikit-Learn 主要用 Python 语言开发，建立在 NumPy、Scipy 与 Matplotlib 之上，它提供了大量机器学习算法接口（API），因此你可以把它看做一本“百科全书”。由于 Scikit-Learn 的存在极大地提高了机器学习的效率，让开发者无须关注数学层面的公式、计算过程，有更多的更多的时间与精力专注于业务层面，从而解决实际的应用问题。
Scikit-Learn 的基本功能主要被分为六大部分：分类，回归，聚类，数据降维，模型选择和数据预处理。本教程将围绕机器算法的讲解 Scikit-Learn 实际的应用。 Scikit-Learn 安装也非常简单，执行以下命令即可安装：
pip install scikit-learn
安装完成后导入 scikit 即可应用 Scikit-Learn，如下所示：
import sklearn
当你想要调用机器学习算法时也非常简单，Scikit-Learn 已经将算法按模型分类，比如线性回归算法可以从线性模型中调用，如下所示：
from sklearn import linear_model model = linear_model.LinearRegression()
后续内容会逐一讲解 Scikit-Learn 库中的常用算法示例应用。本节介绍了在学习机器学习算法前，你应该掌握的必备知识。如果你已经掌握了本节介绍的前三个核心知识，并且还具备一定的数学基本知识（初中即可），那么你就拥有了学习机器学习算法的能力。
线性回归算法详解
本节我们会认识第一个机器学习算法 —— 线性回归算法（Linear Regression），它是机器学习算法中较为简单，且容易理解的算法模型，你可以把它看做您的第一个“Hello World”程序。
我们先从语义上了解“线性回归”，如果您是第一次接触“线性回归”这个词，那么可以把它分开来看，其中“性代”表线性模型，而“回归”则表示回归问题，也就是用线性模型来解决回归问题。看完上述解释，您脑子中可能仍有许多“问号”，线性还可以理解，比如我们所熟知的直线、曲线、线性方程等，那么“回归”又代表什么呢？
其实“回归”一词最早由英国科学家弗朗西斯·高尔顿提出。1875 年，高尔顿利用子代豌豆与父代豌来确定豌豆尺寸的遗传规律。实验的大意是说：非常矮小的的父辈倾向于有偏高的子代，非常高大的的父辈倾向于有偏矮的子代。。这表明子代的身高向着父辈身高的平均值回退，后来人们把这种研究方法称为“回归预测”。
线性回归是什么
线性回归主要用来解决回归问题，也就是预测连续值的问题。而能满足这样要求的数学模型被称为“回归模型”。最简单的线性回归模型是我们所熟知的一次函数（即 y=kx+b），这种线性函数描述了两个变量之间的关系，其函数图像是一条连续的直线。
还有另外一种回归模型，也就是非线性模型(nonlinear model)，它指因变量与自变量之间的关系不能表示为线性对应关系(即不是一条直线)，比如我们所熟知的对数函数、指数函数、二次函数等。
我们知道“线性回归”就是利用线性模型来解决“回归问题”，那到底什么是回归问题呢？你可以把它理解为“预测”真实值的过程。
在《三国演义》中有一个非常精彩的片段“七星坛诸葛祭风”说的是诸葛亮借东风的故事。其实我们抛开历史，单从科学角度出发，诸葛亮借东风就是一个“回归问题”。首先诸葛亮需要掌握大量的天文地理知识，并凭借自己的知识对以往的天气数据进行大量研究，最后才能预测某个时间将有“东风来临”。这种相似的回归问题，在实际生活中我们经常遇到，比如根据历史行情预测股票走势、预测房屋售价以及电影票房预估等等，而要实现这些预测就需要大量的“历史数据”作为支撑点。
在上述讲解过程中，我们反复提起“预测”与“历史数据”，既然是预测，那么就不能说它是 100 % 精确，所以线性回归只是无限地逼近“真实值”，而这个逼近的过程需要大量“历史数据”提供支持。因此线性回归就是利用线性模型来“预测”真实值的过程。
线性回归方程
那么线性回归是如何实现预测的呢？其实主要是通过“线性方程”，或叫“回归方程”来实现。
根据上表中的规律预测出 9 所对应的输出值，并写出线性方程。这个示例是不是非常简单，我们很容易想到 9 对应的是“18”，这是一道小学生都能解出来题，但请您不要小看这么一个简单的示例，它同样说明了很多问题。线性方程如下所示：
Y=2*X
在上述线程方程中2代表权值参数，而求这个参数的过程就是“回归”，一旦有了这个参数，再给定输入，做预测就非常容易了。具体的做法就是用回归系数乘以输入值，这样就得到了预测值。上述示例的预测函数（或称假设函数）可记为：
y = w1x + b
在前面介绍专业术语时，我们提起过“假设函数”，上述函数就是线性模型的“假设函数”。其中 x 表示输入的样本数据，y 表示输出的预测结果，而 w1 指的是线性回归模型的权值参数，b 指的是线性回归模型的“偏差值”。解决线性回归问题的关键就在于求出权值参数、偏差值。
权值，可理解为个不同“特征”对于预测结果的重要性。权值系数越大，那么这一项属性值对最终结果的影响就越大。
在实际应有中，线性回归模型要更复杂一些，比如要分析实际特征值对结果影响程度的大小，从而调整相应特征值的回归系数。下面举一个简单的应用示例：
现在要判断一个西瓜是否是成熟，根据我们的日常经验可从以下几个特征来判断：外表色泽(x)、根蒂(y)、敲声(z)。而以上三个特征所占用的权值参数也不同。如下所示：
y = 0.2x1 + 0.5x2 + 0.3 x3 + 1
上述表达式可以看出每一个特征值对预测结果的影响程度不同，根蒂是否“枯萎”对结果影响最大，而外表色泽是否鲜亮，敲声是否沉闷则占据次要因素。
当然采集数据的时也会存在一些无用数据，比如西瓜的外形、价格，这些特征不会对预测结果产生影响，因此它们权值参数为“0”。从这个例子可以得出“权值参数”是决定预测结果是否准确的关键因素。
实现预测的流程
下面通过一个具体实例讲解线性回归预测的具体流程。
1、数据采集
任何模型的训练都离不开数据，因此收集数据构建数据集是必不可少的环节。比如现在要预测一套房子的售价，那么你必须先要收集周围房屋的售价，这样才能确保你预测的价格不会过高，或过低。如下表所示：
当然上述样本数量远远不足，如果想要更加准确的预测就要收集更多的数据，至少保证 100 条样本。表格中的最后一栏是“房屋售价”，这是“有监督学习”的典型特点，被称为“标签”也就是我们所说的“参考答案”。表格中的面积、数量、距离市中心距离（km），以及是否是学区房，这些都是影响最终预测结果的相关因素，我们称之为“特征”，也叫“属性”。
你可能会认为影响房屋售价的不止这些因素，没错，不过采集数据是一个很繁琐的过程，因此一般情况下，我们只选择与预测结果密切相关的重要“特征”。
2、构建线性回归模型
有了数据以后，下一步要做的就是构建线性回归模型，这也是最为重要的一步，这个过程会涉及到一些数学知识，至于如何构建模型，下一节会做详细介绍。
构建完模型，我们需要对其进行训练，训练的过程就是将表格中的数据以矩阵的形式输入到模型中，模型则通过数学统计方法计算房屋价格与各个特征之间关联关系，也就是“权值参数”。训练完成之后，您就可以对自己的房屋价格进行预测了。首先将数据按照“特征值”依次填好，并输入到模型中，最后模型会输出一个合理的预测结果。示意图如下所示：
从上图可知，回归模型承担着非常重要的作用，关于如何构建回归模型，在下一节将做详细介绍。
线性回归：损失函数和假设函数
通过前面内容的介绍，我相信你对线性回归算法已经有了初步的认识。那我们应该如何在一大堆数据中求解出“线性方程呢”比如前面提及的房价预测问题？这种问题才是符合实际应用的。数据样本会散落在“线性方程”的周围（下图 2 所示）， 而我们要做就是让线性方程的“直线”尽可能“拟合”周围的数据点。本节我们将从数学角度解析线性回归模型。
假设函数
通过前面知识的学习，我们知道假设函数是用来预测结果的。前面讲述时为了让大家更容易理解“线性回归”，我们以“直线方程”进行了类比讲解，然而线性方程并不等同于“直线方程”，线性方程描绘的是多维空间内的一条“直线”，并且每一个样本都会以向量数组的形式输入到函数中，因此假设函数也会发生一些许变化，函数表达式如下所示：
乍一看你可能蒙圈了，记住不用紧张。其实它和 Y=wX + b 是类似的，只不过我们这个标量公式换成了向量的形式。如果你已经学习了 《NumPy 教程》，那么这个公司很好理解，Y1仍然代表预测结果， X1表示数据样本， b表示用来调整预测结果的“偏差度量值”，而wT表示权值系数的转置。矩阵相乘法是一个求两个向量点积的过程，也就是按位相乘，然后求和，如下所示：
矩阵 A 的每一行分别与矩阵 B 的每一列相乘，比如 15+25+37 =36 、12+26+36=32、16+27+3*4=32，即可得出结果的第一行数据。
转置操作的目的是为了保证第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同，只有这样才能做矩阵乘法运算。
您也可以将假设函数写成关于 x 的函述表达式。
损失函数
我们知道，在线性回归模型中数据样本散落在线性方程的周围，如下图所示：
损失函数就像一个衡量尺，这个函数的返回值越大就表示预测结果与真实值偏差越大。其实计算单个样本的误差值非常简单，只需用预测值减去真实值即可：
单样本误差值 = Y1 - Y
但是上述方法只适用于二维平面的直线方程。在线性方程中，要更加复杂、严谨一些，因此我们采用数学中的“均方误差”公式来计算单样本误差：
但是上述方法只适用于二维平面的直线方程。在线性方程中，要更加复杂、严谨一些，因此我们采用数学中的“均方误差”公式来计算单样本误差：
公式是求“距离”因此要使用平方来消除负数，分母 2 代表样本的数量，这样就求得单样本误差值。当我们知道了单样本误差，那么总样本误差就非常好计算了：
最后，将假设函数带入上述损失函数就会得到一个关于 w 与 b 的损失函数（loss），如下所示：
在机器学习中使用损失函数的目的，是为了使用“优化方法”来求得最小的损失值，这样才能使预测值最逼近真实值。
在上述函数中 n、Y、X1 都是已知的，因此只需找到一组 w 与 b 使得上述函数取得最小值即可，这就转变成了数学上二次函数求极值的问题，而这个求极值的过程也就我们所说的“优化方法”。关于如何求极值会在下一节做详细介绍。
💕Final~
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文《Python机器学习算法入门教程（二）》的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，bye~
