type
status
date
slug
summary
tags
category
icon
password
文件和媒体
机器学习入门教程——从零开始
🎯 教程说明
本教程专为零基础的初学者设计。我们将从最基础的概念开始,逐步深入到实践应用。学完本教程后,你将能够理解机器学习的核心原理,并独立完成简单的机器学习项目。
📚 第一章:什么是机器学习
1.1 通俗理解机器学习
想象你在教一个小孩认识水果。你不会给他一本关于"苹果的
机器学习完整入门教程 - 从零开始
🎯 教程说明
本教程专为完全没有机器学习基础的初学者设计。我们将从最基础的概念开始，逐步深入到实践应用。学完本教程后，你将能够理解机器学习的核心原理，并能独立完成简单的机器学习项目。
📚 第一章：什么是机器学习
1.1 通俗理解机器学习
想象你在教一个小孩认识水果。你不会给他一本关于"苹果的定义"的书，而是会拿出许多苹果，告诉他"这是苹果"。看过足够多的苹果后，小孩就能自己识别出新的苹果了。
机器学习就是这样一个过程：我们不是明确告诉计算机规则，而是给它大量的数据（例子），让它自己总结出规律。
1.2 机器学习的正式定义
机器学习是一种让计算机通过经验自动改进性能的技术。更具体地说，一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。
1.3 为什么需要机器学习
传统编程的局限性体现在很多场景：
传统编程方式： 程序员编写明确的规则 → 计算机执行规则 → 得到结果
机器学习方式： 提供大量数据和答案 → 计算机自己学习规律 → 对新数据做出预测
机器学习特别适合以下场景：规则太复杂难以手工编写（如图像识别、语音识别），规则会随时间变化（如股票预测、推荐系统），需要个性化定制（如个性化推荐）。
1.4 机器学习的应用实例
机器学习已经深入我们的日常生活：你刷抖音时看到的推荐视频，Gmail自动分类垃圾邮件，手机上的人脸解锁，淘宝根据你的浏览历史推荐商品，Siri或小爱同学的语音识别，自动驾驶汽车，以及医疗影像辅助诊断。
📊 第二章：机器学习的分类
2.1 监督学习（Supervised Learning）
监督学习就像有老师指导的学习。我们给模型提供输入数据和对应的正确答案（标签），让模型学习它们之间的关系。
分类问题（Classification）示例： 给定一封邮件的内容，判断它是垃圾邮件还是正常邮件。给定一张照片，识别照片中是猫还是狗。给定病人的检查报告，判断是否患有某种疾病。
回归问题（Regression）示例： 根据房屋面积、位置等信息预测房价。根据历史数据预测明天的温度。根据广告投入预测销售额。
2.2 无监督学习（Unsupervised Learning）
无监督学习就像自学，没有标准答案，模型需要自己发现数据中的模式和结构。
聚类（Clustering）： 将相似的数据自动分组。例如，将购物网站的用户按购买行为分成不同群体，将新闻文章按主题自动分类，以及市场细分。
降维（Dimensionality Reduction）： 保留数据的主要特征，去除冗余信息。例如数据可视化和数据压缩。
2.3 强化学习（Reinforcement Learning）
强化学习就像训练宠物，通过奖励和惩罚来引导行为。代理（Agent）在环境中采取行动，根据行动的结果获得奖励或惩罚，学习如何最大化长期奖励。
应用示例： 游戏AI（如AlphaGo），机器人控制，以及自动驾驶。
🔧 第三章：开始之前的准备
3.1 需要的数学基础
虽然机器学习涉及数学，但作为初学者，你只需要了解基本概念。
线性代数基础： 向量和矩阵的概念，矩阵乘法的基本操作。
概率统计基础： 平均值、中位数、标准差，概率的基本概念，以及正态分布。
微积分基础（可选）： 导数的概念，理解"梯度下降"时会用到。
不要被数学吓倒！现代机器学习框架已经帮我们处理了大部分数学计算。
3.2 编程语言选择
Python是机器学习的首选语言，原因包括：简单易学，语法接近自然语言，丰富的机器学习库（Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch），活跃的社区支持。
3.3 环境搭建
方案一：在线环境（推荐新手）
使用Google Colab，完全免费，无需安装任何软件，提供免费GPU，可以直接在浏览器中运行。访问 colab.research.google.com，需要Google账号即可使用。
方案二：本地环境
安装步骤：下载并安装Anaconda（Python数据科学平台），打开Anaconda Navigator，启动Jupyter Notebook，就可以开始编程了。
3.4 必备的Python库
🎓 第四章：第一个机器学习项目
4.1 项目目标
我们预测鸢尾花的种类。这是机器学习的"Hello World"项目，使用花瓣和花萼的尺寸来预测鸢尾花属于哪个品种。
4.2 数据集介绍
鸢尾花数据集包含150个样本，3个品种（Setosa、Versicolor、Virginica），每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）。
4.3 完整代码实现
4.4 代码详解
让我们逐步理解每个步骤。
数据加载：
iris.data包含所有特征（花瓣、花萼尺寸），iris.target包含标签（0、1、2代表三个品种）。数据探索： 使用
head()查看前几行数据，使用describe()获取统计信息（平均值、标准差等），通过散点图可视化不同品种的分布。数据分割：
train_test_split将数据分成训练集和测试集。训练集用于让模型学习，测试集用于评估模型性能。test_size=0.2表示20%的数据作为测试集，random_state=42确保每次运行结果一致。特征缩放： 不同特征的数值范围可能差异很大，标准化使所有特征都在相似的范围内，有助于模型更好地学习。
fit_transform在训练集上学习缩放参数并应用，transform使用相同参数缩放测试集。模型训练： K近邻算法的原理是找到与新样本最接近的K个训练样本，根据这K个样本的标签投票决定新样本的类别。
n_neighbors=3表示考虑最近的3个邻居。模型评估： 准确率表示预测正确的样本占总样本的比例。分类报告提供精确率、召回率、F1分数等详细指标。
📈 第五章：机器学习的核心概念
5.1 特征（Features）
特征是用来描述数据的属性。在鸢尾花例子中，花瓣长度、花瓣宽度就是特征。
特征工程： 特征选择是选择对预测最有用的特征，特征创建是从现有特征创建新特征（如将"年"和"月"合并为"年龄"），特征转换则是对特征进行数学变换（如取对数、标准化）。
5.2 标签（Labels）
标签是我们想要预测的目标。在监督学习中，训练数据包含标签，测试时我们预测未知数据的标签。分类问题的标签是离散的类别，回归问题的标签是连续的数值。
5.3 训练集、验证集、测试集
训练集（Training Set）： 用于训练模型，让模型学习数据中的模式，通常占总数据的60-80%。
验证集（Validation Set）： 用于调整模型参数（超参数），帮助选择最佳模型，通常占总数据的10-20%。
测试集（Test Set）： 用于最终评估模型性能，模型从未"见过"这些数据，通常占总数据的10-20%。
为什么需要分割： 如果用同一份数据训练和测试，模型可能"记住"数据而不是"理解"规律，这叫过拟合。使用独立的测试集可以真实评估模型的泛化能力。
5.4 过拟合与欠拟合
欠拟合（Underfitting）： 模型太简单，无法捕捉数据的规律。训练集和测试集准确率都很低。就像用直线拟合曲线数据。
过拟合（Overfitting）： 模型太复杂，记住了训练数据的细节和噪声。训练集准确率很高，但测试集准确率很低。就像死记硬背考试题，遇到新题就不会了。
理想状态： 模型恰到好处，既能捕捉数据规律，又不会过度拟合细节。
解决方法： 对于欠拟合，可以使用更复杂的模型，增加特征，训练更长时间。对于过拟合，可以收集更多数据，使用正则化，减少特征数量，使用交叉验证。
5.5 评估指标
分类问题的指标：
准确率（Accuracy）= 正确预测数 / 总预测数。这是最直观的指标，但在类别不平衡时会有误导。
精确率（Precision）= 真正例 / (真正例 + 假正例)。在预测为正的样本中，真正为正的比例。
召回率（Recall）= 真正例 / (真正例 + 假负例)。在真正为正的样本中，被正确预测的比例。
F1分数 = 2 × (精确率 × 召回率) / (精确率 + 召回率)。精确率和召回率的调和平均数。
回归问题的指标：
均方误差（MSE）= 平均((预测值 - 真实值)²)。
均方根误差（RMSE）= √MSE。
平均绝对误差（MAE）= 平均(|预测值 - 真实值|)。
R²分数，范围0-1，越接近1表示模型越好。
🤖 第六章：常用机器学习算法
6.1 线性回归（Linear Regression）
原理： 寻找一条直线（或超平面）最好地拟合数据点。
适用场景： 预测连续数值，特征和目标之间有线性关系。
示例代码：
6.2 逻辑回归（Logistic Regression）
原理： 虽然名字有"回归"，但它是分类算法。使用sigmoid函数将线性输出转换为0-1之间的概率。
适用场景： 二分类问题，需要概率输出。
示例代码：
6.3 决策树（Decision Tree）
原理： 通过一系列问题（if-else规则）将数据分类，就像一个流程图。
优点： 易于理解和解释，可以处理非线性关系，不需要特征缩放。
缺点： 容易过拟合。
示例代码：
6.4 随机森林（Random Forest）
原理： 集成多个决策树，通过投票或平均来做出最终决策。"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的思想。
优点： 准确率高，不容易过拟合，可以处理大量特征。
示例代码：
6.5 K近邻（K-Nearest Neighbors）
原理： "物以类聚"，找到最相似的K个样本，根据它们的标签投票决定新样本的类别。
优点： 简单直观，无需训练过程，可用于分类和回归。
缺点： 预测速度慢（需要计算与所有训练样本的距离），对特征缩放敏感。
示例代码：
6.6 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
原理： 寻找一个最优的超平面来分隔不同类别的数据，使得分类边界最大化。
优点： 在高维空间表现良好，对于小样本数据效果好，可以使用核函数处理非线性问题。
示例代码：
🔍 第七章：模型选择与优化
7.1 交叉验证（Cross-Validation）
为什么需要交叉验证： 单次数据分割可能导致评估结果不稳定。交叉验证通过多次分割和评估，得到更可靠的性能估计。
K折交叉验证： 将数据分成K份，每次用K-1份训练，1份测试，重复K次，最后平均K次的结果。
示例代码：
7.2 超参数调优
什么是超参数： 超参数是在训练前设定的参数，不是通过学习得到的。例如K近邻的K值，决策树的最大深度，随机森林的树的数量。
网格搜索（Grid Search）： 尝试所有可能的参数组合，找到最佳组合。
示例代码：
随机搜索（Random Search）： 随机尝试参数组合，适合参数空间很大的情况。
7.3 特征工程
特征缩放：
处理类别特征：
特征选择：
- 作者:LxAnC
- 链接:http://lancc.top/%E6%8E%A8%E8%8D%90/ML
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
