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一、机器学习Machine Learning(ML)

1.1 概念

人工智能Artificial Intelligence(AI)、机器学习Machine Learning(ML)和深度学习Deep Learning(DL)

（1）Artificial Intelligence：Artificial就意味着由人开发或本来不存在的东西构成。Intelligence意味着它有自主理解和思考的能力。一个系统能获取外部数据并从这些数据中学习，并能利用学习到的知识来灵活适应特定的目标和任务的能力。技术层主要分为三个领域：机器学习、语音识别和自然语言处理、以及计算机视觉

（2）Machine Learning：机器学习可以认为是一种数据驱动的决策方法，是人工智能的一种应用，为AI提供了一种自学习的能力。一般在机器学习任务中，我们都会定义具体的目标Goal和评估标准Metrics。机器学习可以不断地学习数据和计算评估标准并迭代来达到Goal。

（3）**Deep Learning：**深度学习是一种机器学习方法，隶属于机器学习中增强学习的范畴。

1.2 机器学习ML发展

推理期（20世纪50-70年代初）

• 认为只要给机器赋予逻辑推理能力，机器就具有智能
• A.Newell和H.Simon的“逻辑理论家”“通用问题求解”程序，获得1975年图灵奖

知识期（20世纪70年代中期）

• 认为要使机器具有智能，就必须设法使机器拥有知识
• E.A.Feigenbaum作为“知识工程”之父获得1994年图灵奖

学科形成（20世纪80年代）

• 机器学习成为一个独立学科领域并快速发展，各种机器学习技术百花齐放

繁荣期（20世纪80年代至今）

• 20世纪90年代后，统计学方法占主导，代表为SVM

• 数据即算法？——开启大数据时代

  • 在2001年发表的一篇著名论文中，微软研究员 Michele Banko 和 Eric Brill 表明，截然不同的机器学习算法，包括相当简单的算法，在自然语言歧义消除这个复杂问题上，表现几乎完全一致。 也就是说，只要给机器足够多的数据，无论什么样的算法，最后都是殊途同归

• 2006年至今，基于大数据分析的需求，神经网络又被重现，成为深度学习理论的基础

• 算法为王？——算法再次被人们重视

  • 2017年10月19日凌晨，在国际学术期刊《自然》（Nature）上发表的一篇研究论文中，谷歌下属公司Deepmind报告新版程序AlphaGo Zero：从空白状态学起，在无任何人类输入的条件下，它能够迅速自学围棋，并以100:0的战绩击败“前辈”。

1.2 机器学习ML的分类

机器学习可以在与数据交互层面、任务处理层面、学习模式层面等不同角度有很多分类，较常见的是与数据交互层面的分类。

（1）监督学习：特点就是喂给机器的数据都是有标记与答案的，机器根据这些标记或者说是特征feature进行分类处理，比如分类算法KNN

（2）非监督学习：无标记情况下，通过对特征提取、数据压缩或者PCA降维等方式进行的分类聚合，后期随着数据量增大逐渐呈现一定的分类特征，最终转为监督学习，比如用户画像

（3）增强学习：根据环境的反馈自我调整，自我学习，深度学习隶属于此范畴，比如阿尔法狗Zero

1.3 机器学习的整体流程

机器学习的宏观流程

二、数据集dataSet

2.1 概念

每个样本sample都是一个数据集dataset。样本的特征feature构成了特征矩阵，样本的类别（或者说是标签）Label构成了一维向量。

在机器学习中，操作最多的就是矩阵和向量，矩阵就是一个二维或者多维的数组，向量一般为一维的数组，用于表示每个样本的类别

$$feature矩阵=\left[\begin{array}{cccccccc}23& 12& 151& 954& 0.143& 0.278& 0.242& 0.079\\ 9& 13& 133& 1326& 0.143& 0.079& 0.181& 0.057\\ 21& 27& 130& 1203& 0.125& 0.16& 0.207& 0.06\end{array}\right]label标签=[1,0,1]$$

在数据处理时，往往需要将矩阵和向量拆开。

2.2 数据归一化处理

在肿瘤数据集dataSet中，各特征指标之间的值相差很大，主要原因就是量纲（单位）不同导致的，而各个数据的量纲维度又没有换算关系。

数据集里的大数在我们进行算法处理的时候，会处于主导地位，而小数则往往会被忽略，从而导致预测结果不准确，所以我们要统一化量纲。

归一化原则就是将所有数据等比压缩到一个 [0，1] 的区间中

两种常用的归一化方法：最值归一化 和 均值方差归一化

1、最值归一化，将所有数据映射到同一个尺度中

$$x_{scale}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}$$

这种方法适用于分布有明显边界的情况

2、均值方差归一化，将所有数据归一到一个均值为0，方差为1的正态分布中

$$x_{scale}=\frac{x-x_{mean}}{S}$$

2.3 数据分类的二八原则

机器学习的整体流程中，会在训练阶段和测试阶段喂给机器数据，所以我们需要将整体的数据集分为两个部分：训练数据集train_dataset 和 测试数据集test_dataset

一般的训练数据占总体数据的80%，测试数据占总体数据的20%

数据的二八分类原则

三、KNN算法

3.1 概念

KNN的全称是K Nearest Neighbors（最值临近），意思是K个最近的邻居，是最简单且最常用的算法，属于监督学习中的分类算法范畴。

原理：选举投票原则，当传入一个新的参数方块的时候，找到离方块最近的k(k=3)个点，然后投票，如果这三个点中lable=三角的个数最多，则说明参数方块属于三角类的标签

3.2 调参——超参数的选取

机器学习中的参数主要有两种：超参数和模型参数。

超参数：算法在运行之前决定的参数，比如KNN算法中的k值大小。在算法工程中，更多时候都是在调校超参数。

模型参数：算法运行过程中机器学习的参数。

在KNN算法中，根据我们的需求会对1个或者多个超参数进行校准，随着超参数越多，效率也会越慢。

3.2.1 超参数——k的最佳值

KNN算法中，对于k的选择依据一共有三种：

（1）领域知识

（2）经验数值

（3）实验搜索，即不断对机器进行训练和测试，以谋求最佳的k值

3.2.2 超参数——距离权重

选举投票过程中，票数最多的类并不一定距离新参更近，所以我们需要计算k个点到新参之间的距离，取倒数求得权重，距离越近权重越大。

距离的计算公式：

明可夫斯基距离

$$\begin{gathered} distance=(\sum _{i=1}^n|X_i^{(a)}-X_i^{(b)}{|}^p{)}^{\frac{1}{p}} \\ 说明：a和b表示两个点，n表示数据维度（即特征feature） \end{gathered}$$

（1）当p=1的时候是曼哈顿距离，计算的是各个数据维度的差值，再求和

（2）当p=2的时候是欧拉距离，即各个维度坐标值差的平方和再开根号

曼哈顿距离	欧拉距离

3.2.3 超参数——p的最佳值

如果引入了明可夫斯基距离，就不可避免的要考虑随之而来的另一个超参数p，同样p的取值依据与k一样，根据知识、经验、试验验证方式进行选择，但此时，KNN算法的计算量非常巨大。

3.2.4 超参数——距离计算方法的类型选择

除了明可夫斯基距离、曼哈顿距离以及欧拉距离以外，还有四种距离计算的方法

（1）向量空间余弦相似度Cosine Similarity

（2）调整余弦相似度 Adjusted Cosine Similarity

（3）皮尔森相关系数 Pearson Correlation Coefficient

（4）Jaccard相似系数 Jaccard Coefficient

四、KNN算法的优缺点

4.1 优点

1. 可以处理分类问题，同时天然可以处理多分类问题

2. KNN还可以处理回归问题，也就是预测

3. 简单，易于理解，易于实现

4. 不易受小错误概率的影响

5. 在手写识别领域应用很广，采集多人的手写字数据，根据每个像素块对应的灰度值特征进行分类，预测准确率高

4.2 缺点

1. 效率低，m个样本，n个维度，时间复杂度达到了O(m,n)
2. 高度的数据相关，会因为某一个异常数据导致结果不准确，所以除了进行归一处理，还要进行异常数据检测处理
3. 维数灾难，经计算，随着维数的增加，看似相近的两个点之间的距离越来越大，就会越来越“不像，最终影响准确率。所以在对高维数据进行处理的时候，需要使用PCA算法降维

案例

我们这里选择从scikit-learn中获取的关于肿瘤的诊断数据进行案例演示，代码如下，感兴趣的伙伴可以试着玩玩：

"""运行的main函数"""import dataset as dsimport model_selection as msimport model_picture as mpimport model_knn as mk# 读取csv文件获取数据集tumourData = ds.tumourDataSet("E:\\tumor.csv")# 获取feature_names特征名称feature_names = tumourData.feature_names# 获取特征数据矩阵X = tumourData.data# 获取target标签名称target_names = tumourData.target_names# 获取target标签向量y = tumourData.target# 输出显示print('feature_names\n', feature_names, '\n\n', 'data\n', X,           '\n\n', 'target_names\n', target_names, '\n\n', 'target\n', y)# 分为80%训练集和20%测试集X_train, X_test, y_train, y_test = ms.train_test_split(X, y, seed=100)print(X_train.shape, "\n", X_train, "\n\n")print(y_train.shape, "\n", y_train)# 二维散点图# 1-纹理；3-面积；4-平滑度；5-致密性；6-对称性；7-分型维度mp.picture2D(X_train[:, 5], X_train[:, 6], y_train, feature_names[5], feature_names[6])# 测试预测准确率mk.normal_knn(X_train, y_train, X_test, y_test)# # 寻找最佳k值mk.bestOfk_knn(X_train, y_train, X_test, y_test, 11)# 寻找最佳距离mk.best_k_p_knn(X_train, y_train, X_test, y_test, 11, 6)# 网格交叉搜索mk.best_grid_search(X_train, y_train, X_test, y_test, 11, 6)"""读取文件，并转为标准的数据集tumourDataSet函数"""import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerclass Tumour:    def __init__(self, feature_names, data, target_names, target):        self.feature_names = feature_names        self.data = data        self.target_names = target_names        self.target = target# 数据集处理函数def tumourDataSet(url):    # 读取文件为dataFrame:"E:\\周会分享\\机器学习之knn算法\\tumor.csv"    dataFrame = pd.read_csv(url)    # 转为数据矩阵    csv_matrix = dataFrame.values    # 数据的拆分为如下形式: 特征名称，特征矩阵，标签名称，标签向量    # feature_names 特征名称(表头)    feature_names = dataFrame.columns.values[:-1]    # data 特征数据矩阵    data = csv_matrix[:, :-1]    # 数据归一化处理    minmaxScaler = MinMaxScaler()    minmaxScaler.fit(data)    data = minmaxScaler.transform(data)    data = np.around(data, decimals=2)    # target_names 标签名称    target_names = np.array(['Benign:0', 'Malignant:1'])    # target 标签数据向量,0表示Benign良性,1表示Malignant恶性    target = csv_matrix[:, -1]    target[target == 'M'] = 1    target[target == 'B'] = 0    # 这里必须规定转化的基本数据类型，否则无法预测    target = target.astype(int)    # 返回Tumour对象    return Tumour(feature_names, data, target_names, target)"""分为80%训练集和20%测试集"""import numpy as np# 定义切分函数，传入特征矩阵和类别向量，test_ratio表示测试数据占比def train_test_split(X, y, test_ratio = 0.2, seed = None):    assert X.shape[0] == y.shape[0], \        "the size of X must be equal to the size of y"    assert 0.0 <= test_ratio <= 1.0, \        "test_ratio must be valid"    if seed:        np.random.seed(seed)    # 打乱样本索引，使用索引可以保证向量和特征矩阵一一对应    shuffle_index = np.random.permutation(len(X))    # 获取测试和训练数据集的索引    test_size = int(len(X) * test_ratio)    test_index = shuffle_index[:test_size]    train_index = shuffle_index[test_size:]    # 训练样本特征矩阵和测试样本特征矩阵    X_train = X[train_index]    X_test = X[test_index]    # 训练和测试的标签向量    y_train = y[train_index]    y_test = y[test_index]    return X_train, X_test, y_train, y_test"""绘制散点图"""import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport mpl_toolkits.mplot3d.axes3dimport numpy as npdef picture3D(X_train_x, X_train_y, X_train_z, y_train):    # 定义坐标轴    ax1 = plt.axes(projection='3d')    ax1.scatter3D(X_train_x[y_train == 0], X_train_y[y_train==0], X_train_z[y_train==0], color='green', marker='o')    ax1.scatter3D(X_train_x[y_train == 1], X_train_y[y_train==1], X_train_z[y_train==1], color='red', marker='o')    plt.show()def picture2D(X_train_x, X_train_y, y_train, x_label, y_label):    plt.scatter(X_train_x[y_train == 0], X_train_y[y_train == 0], color='green', marker='x', label="Benign")    plt.scatter(X_train_x[y_train == 1], X_train_y[y_train == 1], color='red', marker='o', label="Malignant")    plt.xlabel(x_label)    plt.ylabel(y_label)    plt.legend()    plt.show()"""各种knn超参数的调节"""from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as knnClassifierimport timefrom sklearn.model_selection import GridSearchCV# 普通的knn算法def normal_knn(X_train, y_train, X_test, y_test):    # 使用KNN算法,n_neighbors为k值,X_train训练数据集存入，进行拟合；X_test作为测试    kNN_classifier = knnClassifier(n_neighbors=6)    # 传入训练集    kNN_classifier.fit(X_train, y_train)    # 传入测试集，打印预测准确率    score = kNN_classifier.score(X_test, y_test)    print(score)# 寻找最佳k值def bestOfk_knn(X_train, y_train, X_test, y_test, max_range):    best_score = 0.0    best_k = -1    for k in range(1, max_range):        kNN_classifier = knnClassifier(n_neighbors=k)        kNN_classifier.fit(X_train, y_train)        score = kNN_classifier.score(X_test, y_test)        if score > best_score:            best_k = k            best_score = score    print("best_k = ", best_k)    print("best_score", best_score)# 寻找明可夫斯基公式最佳p值def best_k_p_knn(X_train, y_train, X_test, y_test, max_k_range, max_p_range):    start = time.time()    best_score = 0.0    best_k = -1    best_p = -1    for k in range(1, max_k_range):        for p in range(1, max_p_range):            kNN_classifier = knnClassifier(n_neighbors=k, weights="distance", p = p)            kNN_classifier.fit(X_train, y_train)            score = kNN_classifier.score(X_test, y_test)            if score > best_score:                best_k = k                best_score = score                best_p = p    end = time.time()    print("best_k = ", best_k)    print("best_p = ", best_p)    print("best_score", best_score)    print("best_k_p_knn_code run-time：", end-start, " seconds")# 网格搜索，交叉处理：在只考虑k和考虑k&p两种情况下进行择优def best_grid_search(X_train, y_train, X_test, y_test, max_k_range, max_p_range):    start = time.time()    param_grid = [        {
               'weights':['uniform'],            'n_neighbors':[i for i in range(1, max_k_range)]        },{
               'weights': ['distance'],            'n_neighbors': [i for i in range(1, max_k_range)],            'p':[i for i in range(1, max_p_range)]        }    ]    knn_clf = knnClassifier()    # 将网格参数和KNeighborsClassifier传入网格，告诉网格进行knn算法处理, n_jobs表示处理器，verbose表示打印详细信息    grid_search = GridSearchCV(knn_clf, param_grid, n_jobs=-1, verbose=2)    # 训练数据集存入    grid_search.fit(X_train, y_train)    # 选择出最佳模型    knn_clf = grid_search.best_estimator_    score = knn_clf.score(X_test, y_test)    end = time.time()    print("Best-model：", knn_clf, "\n", "Best-score：", score, "\n", "best_grid_search-runTime：", end-start)

参考文章：

转载地址：http://wtgzi.baihongyu.com/