1.1　机器学习简介

本章主要涵盖机器学习的概念、算法的类型与Python入门知识。针对Python入门知识将介绍Python的基础语法、NumPy、pandas与Matplotlib等库的基础使用方法。

机器学习是人工智能的一个分支，现已经有很多种机器学习算法被提出，是研究大数据的一把利器。正因为各种各样的机器学习算法的提出和应用，才使得我们的生活变得如此便利。

1.1.1　机器学习是什么

机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域交叉学科，涉及数学、统计学、计算机科学等多门学科。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的途径之一，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

简单地说，机器学习是计算机程序如何随着经验的积累而自动提高性能，使系统自我完善的过程，即可以认为机器学习是一个从大量的已知数据中，学习如何对未知的新数据进行预测，并且可以随着学习内容的增加（如已知训练数据的增加），提高对未来数据预测的准确性的一个过程。

不难发现，数据是决定机器学习能力的一个重要因素，数据量的爆炸式增长是机器学习算法快速发展的原因之一。数据根据其表现形式可以简单地分为结构化数据和非结构化数据。常见的结构化数据有传统的数据库存储的数据表格，非结构化数据有图片、视频、音频、文本等，这些数据都可以作为机器学习算法的学习对象。影响机器学习能力的另一个重要因素就是算法，针对各种形式的数据与不同的分析目标，研究者提出了各种各样的算法对数据进行挖掘。如当使用邮箱时，机器学习算法会自动过滤掉垃圾邮件，防止正常邮件淹没在垃圾邮件的海洋中；在购物时，机器学习算法自动根据浏览历史，推荐用户感兴趣的商品；未来公路上的汽车将会迎来无人驾驶的时代。这些都是机器学习和大数据相互碰撞的结果。

面对不同的问题，可以有多种不同的解决方法，如何使用合适的机器学习算法完美地解决问题，是一个需要经验与技术的过程，而这些都是建立在对机器学习的各种方法有了充分了解的基础上。虽然针对某些问题，可能无法找到最好的算法，但总可以找到合适的算法。

1.1.2　机器学习算法分类

机器学习算法中，根据其学习方式的不同，可以简单归为3类：无监督学习（Unsupervised Learning）、有监督学习（Supervised Learning）和半监督学习（Semi-supervised Learning），机器学习分类如图1-1所示。

接下来会详细介绍这3种方法之间的区别和相关应用。

1．无监督学习

无监督学习和其他两种学习方法的主要区别是：无监督学习不需要提前知道数据集的类别标签。通常无监督学习算法主要应用于数据聚类和数据降维，例如K-均值聚类、层次聚类（也叫系统聚类）、密度聚类等聚类算法；以及主成分分析、流形学习等降维算法。

（1）利用数据聚类算法发现数据的簇。

“物以类聚，人以群分”，当人门面对很多事物的时候，会不自觉地将其分门别类地看待，对事物的分类也是人们认识世界的一种重要手段。例如，在生物学中，为了研究生物的演变过程和关系，需要将生物根据各种特征归为不同的界、门、纲、目、科、属、种之中；地质学家也会将岩石根据它们的特征进行分类等。早期很多分类方法，多半是凭借经验和专业知识进行定性分类，很少利用数学的方法进行定量分析，致使许多分类都带有主观性和任意性。然而，由于事物的复杂性和信息量的成倍增加，通过特征进行定量分析成为科学发展的必然趋势，其中聚类分析（Cluster Analysis）就是一种针对特征进行定量无监督学习分类的方法。

聚类分析是一类将数据所对应研究对象进行分类的统计方法，它是将若干个个体，按照某种标准分成若干个簇，并且希望簇内的样本尽可能相似，而簇与簇之间要尽可能不相似。由于数据之间的复杂性，所以众多的聚类算法被提出，因此在相同的数据集上，使用不同的聚类算法，可能会产生不同的聚类结果。因为聚类分析在分为不同的簇时，不需要提前知道每个数据的类别标签，所以整个聚类过程是无监督的。

聚类分析已经在许多领域得到了广泛的应用，包括商务智能、图像模式识别、Web搜索等。尤其是在商务领域中，聚类可以把大量的客户划分为不同的组，其各组内的客户具有相似的特性，这对商务策略的调整、产品的推荐、广告的投放等都是很有利的。

现有的聚类算法有很多种，如基于划分方法的K-均值聚类、K-中值聚类；基于层次方法的层次聚类、概率层次聚类；基于密度划分方法的高密连通区域算法（DBSCAN算法）、基于密度分布的聚类等。

图1-2展示了在二维空间中，聚类算法下每个样本的簇归属情况。图中的数据点被分成了3个簇，分别使用红色、绿色、蓝色进行表示，线表示每个样本与簇中心位置的连接情况。

（2）利用数据降维算法减少数据的维度。

随着数据的积累，数据的维度越来越高，高维的数据在带来更多信息的同时，也带来了信息冗余、计算困难等问题，尤其是维数灾难，所以对数据进行合理的降维，并保留主要信息非常重要。

在机器学习中，数据降维是无监督学习中的另一个领域。数据降维是指在某些限定条件下，降低数据集特征的个数，得到一组新特征的过程。在大数据时代，通常数据都是高维的（每一个样例都会有很多特征），高维数据往往会带有冗余信息，而数据降维的一个重要作用就是去除冗余信息，只保留必要的信息；如果数据维度过高，会大大拖慢算法的运行速度，此时就体现出了数据降维的重要性。数据降维的算法有很多，如主成分分析（PCA）是通过正交变换，将原来的特征进行线性组合生成新的特征，并且只保留前几个主要特征的方法；核主成分分析（KPCA）则是基于核技巧的非线性降维的方法；而流形学习则是借鉴拓扑结构的数据降维方式。

数据降维对数据的可视化有很大的帮助，高维数据很难发现数据之间的依赖和变化，通过数据降维可以将数据投影到二维或三维空间中，从而更加方便地观察数据之间的变化趋势。如图1-3所示，手写字体图像经过降维到二维空间后，通过图像在空间中的位置分布，可以发现不同类型的图片在空间中的分布是有规律的。通过降维可视化，发现这种规律，会让后续对数据的建模与研究更加方便。

2．有监督学习

有监督学习的主要特性是：使用有标签的训练数据建立模型，用来预测新的未知标签的数据。用来指导模型建立的标签可以是类别数据或连续数据。相应地，当标签是可以分类的，如0～9手写数字的识别、判断是否为垃圾邮件等，这样的有监督学习称为分类；当标签是连续的数据，如身高、年龄、商品的价格等，这样的有监督学习称为回归。

（1）分类。分类是常见的监督学习方式之一。如果数据的类别只有两类：是或否（0或1），则这类问题称为二分类问题。常见的情况有是否存在欺诈、是否为垃圾邮件、是否患病等问题。二分类常用的算法有朴素贝叶斯算法（常用于识别是否为垃圾邮件）、逻辑斯蒂回归算法等。如果数据的标签多于两类，这类情况常常称为多分类问题，如人脸识别、手写字体识别等问题。在多分类中常用的方法有神经网络、K-近邻、随机森林、深度学习等算法。图1-4展示的是二维空间中，6类数据被多个空间曲线分为对应类的示例。如果有新的数据被观测到，可以根据它所在平面中的位置，确定它应属的类别。

（2）回归。回归主要针对连续性标签值的预测，是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测或控制研究者感兴趣的变量，它是一种典型的有监督学习方法。在回归分析中，通常会有多个自变量和一个因变量，回归分析就是通过建立自变量和因变量之间的某种关系，来达到对因变量进行预测的目的。

在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，也是统计理论中非常重要的方法之一，它主要解决目标特征为连续性的预测问题。例如，根据房屋的相关信息，预测房屋的价格；根据销售情况预测销售额；根据运动员的各项指标预测运动员的水平等。在回归分析中，通常将需要预测的变量称为因变量（或被解释变量），如房屋的价格，而用来预测因变量的变量称为自变量（或解释变量），如房子的大小、占地面积等信息。图1-5是因变量y和自变量x建立的回归模型。

3．半监督学习

半监督学习和前面两种学习方式的主要区别是：学习器能够不依赖外界交互，自动地利用未标记样本来提升学习的性能。也就是说，使用的数据集有些是有标签的，有些是没有标签的，但是算法不会浪费大量无标签数据集的信息，所以利用没标签的数据集和有标签的数据集来共同训练，以得到可用的模型，用于预测新的无标签数据。半监督学习在现实中的需求是很明显的，因为现在可以容易地收集到大量无标签数据，然而对所有数据打标签是一项很耗时、费力的工作，所以可以通过部分带标签的数据及大量无标签的数据来建立可用的模型。本书主要关注Python在无监督学习和有监督学习中的应用。