【机器学习】机器学习创建算法第1篇：机器学习算法课程定位、目标【附代码文档】

机器学习（算法篇）完整教程（附代码资料）主要内容讲述：机器学习算法课程定位、目标，K-近邻算法，1.1 K-近邻算法简介，1.2 k近邻算法api初步使用定位,目标,学习目标,1 什么是K-近邻算法,1 Scikit-learn工具介绍,2 K-近邻算法API,3 案例,4 小结。K-近邻算法，1.3 距离度量学习目标,1 欧式距离,2 ,3 切比雪夫距离 (Chebyshev Distance)：,4 闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)：,5 标准化欧氏距离 (Standardized EuclideanDistance)：,6 余弦距离(Cosine Distance),7 汉明距离(Hamming Distance)【了解】：,9 马氏距离(Mahalanobis Distance)【了解】。K-近邻算法，1.4 k值的选择学习目标。K-近邻算法，1.5 kd树学习目标,1 kd树简介,2 构造方法,3 案例分析,4 总结。K-近邻算法，1.6 案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍，1.7 特征工程-特征预处理学习目标,1 案例：鸢尾花种类预测,2 scikit-learn中数据集介绍,1 什么是特征预处理,2 归一化,3 标准化。K-近邻算法，1.8 案例：鸢尾花种类预测—流程实现，1.9 练一练，1.10 交叉验证，网格搜索，1.11 案例2：预测facebook签到位置学习目标,1 再识K-近邻算法API,2 案例：鸢尾花种类预测,总结,1 什么是交叉验证(cross validation),2 什么是网格搜索(Grid Search),3 交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API：,4 鸢尾花案例增加K值调优,1 数据集介绍,2 步骤分析,3 代码过程。线性回归，2.1 线性回归简介，2.2 线性回归api初步使用，2.3 数学:求导学习目标,1 线性回归应用场景,2 什么是线性回归,1 线性回归API,2 举例,1 常见函数的导数,2 导数的四则运算,3 练习,4 矩阵（向量）求导 [了解]。线性回归，2.4 线性回归的损失和优化学习目标,1 损失函数,2 优化算法。线性回归，2.6 梯度下降法介绍，2.5 线性回归api再介绍学习目标,1 全梯度下降算法（FG）,2 随机梯度下降算法（SG）,3 小批量梯度下降算法（mini-bantch）,4 随机平均梯度下降算法（SAG）,5 算法比较,6 梯度下降优化算法(拓展)。线性回归，2.7 案例：波士顿房价预测学习目标,1 分析,2 回归性能评估,3 代码。线性回归，2.8 欠拟合和过拟合学习目标,1 定义,2 原因以及解决办法,3 正则化,4 维灾难【拓展知识】。线性回归，2.9 正则化线性模型，2.10 线性回归的改进-岭回归，2.11 模型的保存和加载，逻辑回归，3.1 逻辑回归介绍，3.2 逻辑回归api介绍，3.3 案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测学习目标,1 Ridge Regression (岭回归，又名 Tikhonov regularization),2 Lasso Regression(Lasso 回归),3 Elastic Net (弹性网络),4 Early Stopping [了解],1 API,2 观察正则化程度的变化，对结果的影响？,3 波士顿房价预测,1 sklearn模型的保存和加载API,2 线性回归的模型保存加载案例,学习目标,1 逻辑回归的应用场景,2 逻辑回归的原理,3 损失以及优化,1 分析,2 代码。逻辑回归，3.4 分类评估方法，3.5 ROC曲线的绘制，决策树算法，4.1 决策树算法简介学习目标,1.分类评估方法,2 ROC曲线与AUC指标,3 总结,1 曲线绘制,2 意义解释,学习目标。决策树算法，4.2 决策树分类原理学习目标,1 熵,2 决策树的划分依据一------信息增益,3 决策树的划分依据二----信息增益率,4 决策树的划分依据三——基尼值和基尼指数。决策树算法，4.3 cart剪枝学习目标,1 为什么要剪枝,2 常用的减枝方法。决策树算法，4.4 特征工程-特征提取学习目标,1 特征提取,2 字典特征提取,3 文本特征提取。决策树算法，4.5 决策树算法api，4.6 案例：泰坦尼克号乘客生存预测，集成学习，5.1 集成学习算法简介，5.2 Bagging学习目标,1 泰坦尼克号数据,2 步骤分析,3 代码过程,3 决策树可视化,学习目标,1 什么是集成学习,2 ,3 集成学习中boosting和Bagging,1 Bagging集成原理,2 随机森林构造过程,3 随机森林api介绍,4 随机森林预测案例,5 bagging集成优点。集成学习，5.3 Boosting，聚类算法，6.1 聚类算法简介，6.2 聚类算法api初步使用，6.3 聚类算法实现流程学习目标,1.boosting集成原理,2 GBDT(了解),3.XGBoost【了解】,4 什么是泰勒展开式【拓展】,学习目标,1 认识聚类算法,1 api介绍,2 案例,1 k-means聚类步骤,2 案例练习,3 小结。聚类算法，6.4 模型评估，6.5 算法优化学习目标,1 误差平方和(SSE \The sum of squares due to error)：,2 , — K值确定,3 轮廓系数法（Silhouette Coefficient）,4 CH系数（Calinski-Harabasz Index）,5 总结,1 Canopy算法配合初始聚类,2 K-means++,3 二分k-means,4 k-medoids（k-中心聚类算法）,5 Kernel k-means（了解）,6 ISODATA（了解）,7 Mini Batch K-Means（了解）,8 总结。聚类算法，6.6 特征降维，6.7 案例：探究用户对物品类别的喜好细分降维，6.8 算法选择指导学习目标,1 降维,2 特征选择,3 主成分分析,1 需求,2 分析,3 完整代码。

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机器学习算法课程定位、目标

定位

• 课程以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识
• 作为人工智能领域的提升课程，掌握更深更有效的解决问题技能

目标

• 掌握机器学习常见算法原理
• 应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，
• 结合场景解决实际问题

K-近邻算法

学习目标

• 掌握K-近邻算法实现过程
• 知道K-近邻算法的距离公式
• 知道K-近邻算法的超参数K值以及取值问题
• 知道kd树实现搜索的过程
• 应用KNeighborsClassifier实现分类
• 知道K-近邻算法的优缺点
• 知道交叉验证实现过程
• 知道超参数搜索过程
• 应用GridSearchCV实现算法参数的调优

1.1 K-近邻算法简介

1 什么是K-近邻算法

• 根据你的“邻居”来推断出你的类别

1.1 K-近邻算法(KNN)概念

K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法， 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法

• 定义

如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法

• 距离公式

两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离 ，关于距离公式会在后面进行讨论

1.2 电影类型分析

假设我们现在有几部电影

其中？ 号电影不知道类别，如何去预测？我们可以利用K近邻算法的思想

分别计算每个电影和被预测电影的距离，然后求解

1.2 k近邻算法api初步使用

机器学习流程复习：

• 1.获取数据集
• 2.数据基本处理
• 3.特征工程
• 4.机器学习
• 5.模型评估

1 Scikit-learn工具介绍

• Python语言的机器学习工具
• Scikit-learn包括许多知名的机器学习算法的实现
• Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API
• 目前稳定版本0.19.1

1.1 安装

pip3 install scikit-learn==0.19.1

安装好之后可以通过以下命令查看是否安装成功

import sklearn

• 注：安装scikit-learn需要Numpy, Scipy等库

1.2 Scikit-learn包含的内容

• 分类、聚类、回归
• 特征工程
• 模型选择、调优

2 K-近邻算法API

• sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

  • n_neighbors：int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数

3 案例

3.1 步骤分析

• 1.获取数据集
• 2.数据基本处理（该案例中省略）
• 3.特征工程（该案例中省略）
• 4.机器学习
• 5.模型评估（该案例中省略）

3.2 代码过程

• 导入模块

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

• 构造数据集

x = [[0], [1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1, 1]

• 机器学习 -- 模型训练

  
  
# 实例化API
  
  
estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)
  
  
# 使用fit方法进行训练
  
  
estimator.fit(x, y)

estimator.predict([[1]])

4 小结

• 最近邻 (k-Nearest Neighbors，KNN) 算法是一种分类算法，

• 1968年由 Cover 和 Hart 提出，应用场景有字符识别、文本分类、图像识别等领域。

• 该算法的思想是：一个样本与数据集中的k个样本最相似，如果这k个样本中的大多数属于某一个类别.

• 实现流程

1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离

2）按距离递增次序排序

3）选取与当前点距离最小的k个点

4）统计前k个点所在的类别出现的频率

5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类

• 问题

1.距离公式，除了欧式距离，还有哪些距离公式可以使用？

2.选取K值的大小？

3.api中其他参数的具体含义？

K-近邻算法

学习目标

• 掌握K-近邻算法实现过程
• 知道K-近邻算法的距离公式
• 知道K-近邻算法的超参数K值以及取值问题
• 知道kd树实现搜索的过程
• 应用KNeighborsClassifier实现分类
• 知道K-近邻算法的优缺点
• 知道交叉验证实现过程
• 知道超参数搜索过程
• 应用GridSearchCV实现算法参数的调优

1.3 距离度量

1 欧式距离(Euclidean Distance)：

欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法，我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。

举例:

X=[[1,1],[2,2],[3,3],[4,4]];
经计算得:
d = 1.4142    2.8284    4.2426    1.4142    2.8284    1.4142

2 曼哈顿距离(Manhattan Distance)：

在曼哈顿街区要从一个十字路口开车到另一个十字路口，驾驶距离显然不是两点间的直线距离。这个实际驾驶距离就是“曼哈顿距离”。曼哈顿距离也称为“城市街区距离”(City Block distance)。

举例:

X=[[1,1],[2,2],[3,3],[4,4]];
经计算得:
d =   2     4     6     2     4     2

3 切比雪夫距离 (Chebyshev Distance)：

国际象棋中，国王可以直行、横行、斜行，所以国王走一步可以移动到相邻8个方格中的任意一个。国王从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步？这个距离就叫切比雪夫距离。

举例:

X=[[1,1],[2,2],[3,3],[4,4]];
经计算得:
d =   1     2     3     1     2     1

4 闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)：

闵氏距离不是一种距离，而是一组距离的定义，是对多个距离度量公式的概括性的表述。

两个n维变量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的闵可夫斯基距离定义为：

其中p是一个变参数：

当p=1时，就是曼哈顿距离；

当p=2时，就是欧氏距离；

当p→∞时，就是切比雪夫距离。

根据p的不同，闵氏距离可以表示某一类/种的距离。

小结：

1 闵氏距离，包括曼哈顿距离、欧氏距离和切比雪夫距离都存在明显的缺点:

e.g. 二维样本(身高[单位:cm],体重[单位:kg]),现有三个样本：a(180,50)，b(190,50)，c(180,60)。

a与b的闵氏距离（无论是曼哈顿距离、欧氏距离或切比雪夫距离）等于a与c的闵氏距离。但实际上身高的10cm并不能和体重的10kg划等号。

2 闵氏距离的缺点：

​ (1)将各个分量的量纲(scale)，也就是“单位”相同的看待了;

​ (2)未考虑各个分量的分布（期望，方差等）可能是不同的。

5 标准化欧氏距离 (Standardized EuclideanDistance)：

标准化欧氏距离是针对欧氏距离的缺点而作的一种改进。

思路：既然数据各维分量的分布不一样，那先将各个分量都“标准化”到均值、方差相等。假设样本集X的均值(mean)为m，标准差(standard deviation)为s，X的“标准化变量”表示为：

如果将方差的倒数看成一个权重，也可称之为加权欧氏距离(Weighted Euclidean distance)。

举例:

X=[[1,1],[2,2],[3,3],[4,4]];（假设两个分量的标准差分别为0.5和1）
经计算得:
d =   2.2361    4.4721    6.7082    2.2361    4.4721    2.2361

6 余弦距离(Cosine Distance)

几何中，夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异；机器学习中，借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。

• 二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式：

• 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦为：

即：

夹角余弦取值范围为[-1,1]。余弦越大表示两个向量的夹角越小，余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时余弦取最大值1，当两个向量的方向完全相反余弦取最小值-1。

举例:

X=[[1,1],[1,2],[2,5],[1,-4]]
经计算得:
d =   0.9487    0.9191   -0.5145    0.9965   -0.7593   -0.8107

7 汉明距离(Hamming Distance)【了解】：

两个等长字符串s1与s2的汉明距离为：将其中一个变为另外一个所需要作的最小字符替换次数。

例如:

The Hamming distance between "1011101" and "1001001" is 2. 
  The Hamming distance between "2143896" and "2233796" is 3. 
  The Hamming distance between "toned" and "roses" is 3.

随堂练习：
求下列字符串的汉明距离：

  1011101与 1001001 　

  2143896与 2233796 
　
  irie与 rise

汉明重量：是字符串相对于同样长度的零字符串的汉明距离，也就是说，它是字符串中非零的元素个数：对于二进制字符串来说，就是 1 的个数，所以 11101 的汉明重量是 4。因此，如果向量空间中的元素a和b之间的汉明距离等于它们汉明重量的差a-b。

应用：汉明重量分析在包括信息论、编码理论、密码学等领域都有应用。比如在信息编码过程中，为了增强容错性，应使得编码间的最小汉明距离尽可能大。但是，如果要比较两个不同长度的字符串，不仅要进行替换，而且要进行插入与删除的运算，在这种场合下，通常使用更加复杂的编辑距离等算法。

举例:

X=[[0,1,1],[1,1,2],[1,5,2]]
注：以下计算方式中，把2个向量之间的汉明距离定义为2个向量不同的分量所占的百分比。

经计算得:
d =   0.6667    1.0000    0.3333

8 杰卡德距离(Jaccard Distance)【了解】：

杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient)：两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号J(A,B)表示：

杰卡德距离(Jaccard Distance)：与杰卡德相似系数相反，用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度：

举例:

X=[[1,1,0][1,-1,0],[-1,1,0]]
注：以下计算中，把杰卡德距离定义为不同的维度的个数占“非全零维度”的比例
经计算得:
d =   0.5000    0.5000    1.0000

9 马氏距离(Mahalanobis Distance)【了解】

下图有两个正态分布图，它们的均值分别为a和b，但方差不一样，则图中的A点离哪个总体更近？或者说A有更大的概率属于谁？显然，A离左边的更近，A属于左边总体的概率更大，尽管A与a的欧式距离远一些。这就是马氏距离的直观解释。

马氏距离是基于样本分布的一种距离。

马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个位置样本集的相似度的方法。

与欧式距离不同的是，它考虑到各种特性之间的联系，即独立于测量尺度。

马氏距离定义：设总体G为m维总体（考察m个指标），均值向量为μ=（μ₁，μ₂，… ...，μ_m，）^`,协方差阵为∑=（σ_ij）,

则样本X=（X₁，X₂，… …，X_m，）^`与总体G的马氏距离定义为：

马氏距离也可以定义为两个服从同一分布并且其协方差矩阵为∑的随机变量的差异程度：如果协方差矩阵为单位矩阵，马氏距离就简化为欧式距离；如果协方差矩阵为对角矩阵，则其也可称为正规化的欧式距离。

马氏距离特性：

1.量纲无关，排除变量之间的相关性的干扰；

2.马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的，如果拿同样的两个样本，放入两个不同的总体中，最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的，除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同；

3 .计算马氏距离过程中，要求总体样本数大于样本的维数，否则得到的总体样本协方差矩阵逆矩阵不存在，这种情况下，用欧式距离计算即可。

4.还有一种情况，满足了条件总体样本数大于样本的维数，但是协方差矩阵的逆矩阵仍然不存在，比如三个样本点（3，4），（5，6），（7，8），这种情况是因为这三个样本在其所处的二维空间平面内共线。这种情况下，也采用欧式距离计算。

欧式距离&马氏距离：

举例：

已知有两个类G₁和G₂，比如G₁是设备A生产的产品，G₂是设备B生产的同类产品。设备A的产品质量高（如考察指标为耐磨度X），其平均耐磨度μ₁=80，反映设备精度的方差σ²(1)=0.25;设备B的产品质量稍差，其平均耐磨损度μ₂=75，反映设备精度的方差σ²(2)=4.

今有一产品G₀，测的耐磨损度X₀=78，试判断该产品是哪一台设备生产的？

直观地看，X₀与μ₁（设备A）的绝对距离近些，按距离最近的原则，是否应把该产品判断设备A生产的？

考虑一种相对于分散性的距离，记X₀与G₁，G₂的相对距离为d₁，d₂,则：

因为d₂=1.5 < d₁=4，按这种距离准则，应判断X₀为设备B生产的。

设备B生产的产品质量较分散，出现X₀为78的可能性较大；而设备A生产的产品质量较集中，出现X₀为78的可能性较小。

这种相对于分散性的距离判断就是马氏距离。

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-838578.html

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