Python实现机器学习（上）— 基础知识介绍及环境部署

前言：Hello大家好，我是小哥谈。本门课程将介绍人工智能相关概念，重点讲解机器学习原理机器基本算法（监督学习及非监督学习）。使用python，结合sklearn、Pycharm进行编程，介绍iris（鸢尾花）数据集，建立AI模型并评估其表现。本节课主要面向刚毕业高中生、大学生、硕士生等对AI行业充满向往的同学们！🌈

     目录

🚀1.人工智能是什么？

🚀2.如何入门人工智能？

🚀3.机器学习的主要类别有哪些？

💥💥3.1 监督式学习

💥💥3.2 非监督式学习

💥💥3.3 强化学习

🚀4.开发环境介绍及部署

💥💥4.1 Python介绍

💥💥4.2 scikit-learn介绍

💥💥4.3 jupyter notebook介绍

💥💥4.4 开发环境准备

🚀1.人工智能是什么？

人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称机器智能，指由人制造出来的可以表现出智能的机器。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。🌱

AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后可能会演变为机器替换人类。💞

🍀领域

人工智能行业所涵盖的领域，主要有：机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、数据挖掘、推荐系统等等...🍉 🍓 🍑 🍈 🍌 🍐

🍀分类 

人工智能主要分弱人工智能、强人工智能和超人工智能三类，其含义分别解释如下：

• 弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence(ANI)）：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。
• 强人工智能（Artificial General Intelligence(AGI)）：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。
• 超人工智能（Artificial Super Intelligence(ASI)）：知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能等”。

总结：♨️♨️♨️

人工智能即让机器模拟人的各种能力，包括：感知、推理、创造、理解、语言、逻辑、社交、情感等等。

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🚀2.如何入门人工智能？

人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支，旨在理解智能的实质，并生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。🌴

如果你想入门人工智能，你需要了解机器学习和深度学习这两种实现人工智能的方法。机器学习是一种通过让计算机从数据中学习并自动改进算法的方法，从而使计算机能够解决一些复杂的问题。而深度学习是机器学习的一个分支，它模仿人脑神经网络的工作原理，通过构建深层次的神经网络来实现更加复杂的任务。🌴

总结：♨️♨️♨️

机器学习是一种实现人工智能的方法，而深度学习是一种实现机器学习的技术。

机器学习：使用算法来解析数据并从中学习，然后对真实世界中的事件作出决策和预测，比如：垃圾邮件检测、房价预测等。

深度学习：模仿人类神经网络建立模型并进行数据分析，比如：人脸识别、语义理解、无人驾驶等。

要入门人工智能，你可以从学习机器学习算法开始，了解常见的机器学习算法和它们的应用。你还可以学习编程语言和工具，如Python和TensorFlow，来实现机器学习和深度学习模型。同时，你可以通过参加在线课程、阅读相关书籍和论文，以及参与项目实践来提升自己的人工智能技能。📚

总结来说，人工智能入门涉及学习机器学习和深度学习的基本概念和方法，掌握相关的编程语言和工具，以及通过实践项目来应用所学知识。这将帮助你逐步了解和掌握人工智能的基础，并为进一步深入研究奠定基础。📚

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🚀3.机器学习的主要类别有哪些？

💥💥3.1 监督式学习

监督式学习是一种机器学习方法，其中算法通过使用带有标签的训练数据集来学习模式和规律。在监督式学习中，我们有一个包含输入特征和对应标签的训练数据集，算法通过学习输入与标签之间的关系，从而能够对新的输入进行预测或分类。🐳

具体来说，监督式学习的目标是通过找到一个函数，将输入映射到输出。这个函数被称为模型，它可以是线性模型、决策树、支持向量机、神经网络等等。在训练阶段，模型使用训练数据集来调整自身的参数，使其能够最好地拟合训练数据中的特征和标签之间的关系。然后，在预测阶段，模型可以根据已学习到的规律对新的输入进行预测或分类。🐳

举个例子，如果我们想构建一个垃圾邮件过滤器，我们可以使用监督式学习。我们会收集一批已经标记好的电子邮件（训练数据集），其中包含了垃圾邮件和非垃圾邮件，并提取出一些特征，比如邮件中的单词、发件人信息等。然后，我们使用这些特征和标签进行训练，让模型学会识别垃圾邮件和非垃圾邮件之间的模式和规律。最后，当我们有一个新的未标记的电子邮件时，模型可以根据已学习到的规律预测它是垃圾邮件还是非垃圾邮件。🐳

总结来说，监督式学习是一种常用的机器学习方法，通过使用带有标签的训练数据集来训练模型，并用于预测或分类新的输入数据。🍃

监督式学习核心步骤：

🍀（1）使用标签数据训练机器学习模型

• “标签数据”是指由输入数据对应的正确的输出结果。
• “机器学习模型”将学习输入数据与之对应的输出结果间的函数关系。

🍀（2）调用训练好的机器学习模型，根据新的输入数据预测对应的结果。

💥💥3.2 非监督式学习

非监督式学习是机器学习的一种方法，其目标是从无标签的数据中发现隐藏的结构、模式或关系。与监督式学习不同，非监督式学习不需要预先提供标签或目标变量。相反，它通过对数据进行聚类、降维或异常检测等技术来发现数据的内在结构。🚵

在非监督式学习中，算法主要关注数据本身的特征和相似性，以便从中提取有用的信息。常见的非监督式学习算法包括聚类算法（如K-means、层次聚类）、降维算法（如主成分分析、独立成分分析）和关联规则挖掘算法（如Apriori算法）等。🚵

非监督式学习在许多领域都有广泛的应用，例如推荐系统、市场分割、图像分割、异常检测等。它可以帮助我们发现数据中的隐藏模式，从而提供洞察力和决策支持。🚵

相比于监督式学习，非监督式学习不需要标签数据，而是通过引入预先设定的优化准则进行模型训练，比如自动将数据分为三类。👇

💥💥3.3 强化学习

强化学习是一种机器学习的方法，它通过与环境的交互来学习如何做出最优决策。在强化学习中，一个智能体从环境中观察到一系列状态，并通过采取不同的行动来影响环境。智能体通过接收环境反馈的奖励或惩罚来评估自己的行动，并利用这些信息来调整策略，以最大化长期累积的奖励。🌾

强化学习的核心思想是基于试错学习。智能体通过尝试不同的行动并观察结果，逐步调整策略以获得更好的结果。这种学习方式类似于人类学习的方式，通过不断实践和反馈来提高自己的技能。🌾

强化学习在许多领域都有广泛应用，包括机器人控制、游戏玩法、自动驾驶等。它能够处理复杂的决策问题，并能够在没有明确标签的情况下进行学习。🌾

强化学习的例子有：马尔可夫决策过程（Markov Decision Process）。🌹

总结：♨️♨️♨️

监督式学习：基于数据及结果进行预测

非监督式学习：从数据中挖掘关联性

强化学习：通过与环境的交互来学习如何做出最优决策

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🚀4.开发环境介绍及部署

💥💥4.1 Python介绍

Python是一种高级、通用的编程语言，它具有简单易学、可读性强的特点。Python语言的设计注重代码的简洁和可读性，使得开发者能够更快速地编写清晰、可维护的代码。它广泛应用于数据分析、人工智能、网络开发、科学计算等领域。Python有丰富的第三方库和工具生态系统，例如NumPy、Pandas、Django等，这些库大大提高了开发效率。同时，Python也是一种跨平台的语言，可以在多个操作系统上运行。📚

Python语言特点：

🍀（1）解释性：不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行。

🍀（2）面向对象：Python既支持面向过程的编程，也支持面向对象的编程。

🍀（3）可移植性：由于它的开源本质，可以在不同平台进行开发。

🍀（4）高层语言：无须考虑诸如如何管理程序使用的内存一类的底层细节

说明：♨️♨️♨️

Python官网：Welcome to Python.org

💥💥4.2 scikit-learn介绍

Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，它提供了许多用于数据预处理、建模和评估的工具和算法。它包含了各种常用的机器学习算法，例如分类、回归、聚类、降维等。通过使用Scikit-learn，你可以轻松地构建和训练机器学习模型，并对其进行评估和优化。它还提供了丰富的功能，例如特征提取、特征选择和模型选择等，以帮助你更好地处理和分析数据。无论你是机器学习初学者还是专业人士，Scikit-learn都是一个非常有用的工具。🌻

Scikit-learn特点：

🍀（1）集成了机器学习中各类成熟的算法，容易安装和使用，样例丰富，教程和文档也非常详细。

🍀（2）不支持Python之外的语言，不支持深度学习和强化学习。

说明：♨️♨️♨️

Scikit-learn中文社区：scikit-learn中文社区

Scikit-learn官方文档（中文版）：scikit-learn (sklearn) 官方文档中文版

💥💥4.3 jupyter notebook介绍

Jupyter Notebook是一个开源的交互式计算环境，可以让你创建和共享实时代码、方程式、可视化和文本。它支持多种编程语言，包括Python、R和Julia等，并且可以在Web浏览器中运行。

Jupyter Notebook的主要特点是所见即所得的编辑和执行代码的能力。它以一种笔记本的形式组织代码和文本，并且你可以在笔记本中编写和运行代码块，同时还可以添加文本、图像、数学公式和交互式图表等内容。🍄

Jupyter Notebook还具有代码自动补全、语法高亮、代码调试和丰富的展示功能等特性，使得它成为数据分析、机器学习、科学研究和教学等领域中广泛使用的工具。🍄

Jupyter Notebook特点：

🍀（1）允许把代码写入独立的cell中，然后单独执行。用户可以在测试项目时单独测试特定代码块，无需从头开始执行代码。

🍀（2）基于web框架进行开发，非常方便。

说明：♨️♨️♨️

Jupyter Notebook官网：Project Jupyter | Home

💥💥4.4 开发环境准备

说明：♨️♨️♨️

安装Python：史上最详细的Python安装教程，小白建议收藏！

安装Pycharm：史上最详细的PyCharm安装教程，小白建议收藏！

安装Anaconda：PyTorch基础知识（1）— PyTorch框架介绍和安装步骤

Jupyter Notebook教程：手把手教你安装Jupyter Notebook(保姆级教程)

新建开发环境，安装numpy、Scikit-learn库。👇

conda create -n env_name（环境名）
 
pip（conda）install package_name（包名）

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