从零实现来理解机器学习算法
Python实现机器学习算法的实现方法
Python实现机器学习算法的实现方法机器学习已经成为现代计算机科学中的重要分支之一，而Python成为机器学习开发使用最广泛的编程语言之一。
Python有许多强大的库和工具来支持机器学习，例如NumPy、SciPy、scikit-learn、TensorFlow等等。
在本文中，我们将介绍Python中实现机器学习算法的方法，帮助初学者入门。
1. 数据预处理在进行机器学习之前，需要对原始数据进行预处理。
这个过程包括数据清洗和转换。
数据清洗主要是去除不规则数据、缺失数据等，常用的Python库包括pandas。
数据转换涉及到对数据进行数值化的处理，常用库包括NumPy、scikit-learn等。
2. 数据分类和回归分类是机器学习中最常见的任务之一，它将数据分成不同的类别。
回归是预测数值型变量的值，通常通过建立一个数学模型来实现。
在Python中，scikit-learn是常用的库，它提供了一系列的分类和回归方法供开发者使用。
3. 有监督和无监督学习有监督学习是指在训练阶段中，使用有标签数据来训练模型。
通常，数据集分为输入和输出，模型学习输入和输出的映射关系。
无监督学习是指在训练阶段中使用无标签数据，尝试学习数据集的内在结构和特征。
4. 神经网络神经网络是模拟人脑的神经网络，并通过深度学习实现分类和回归。
Python中TensorFlow是一个有效的神经网络库，绝大多数深度学习算法都可以用TensorFlow来实现。
5. 模型评估模型评估是机器学习中的重要步骤。
通过验证数据来衡量模型的性能和准确性，确保算法对未知数据的泛化性能。
常见的评估方法包括准确度、精确度、召回率和F1得分等。
Python中scikit-learn也提供了常用的评估方法。
6. 模型调整和优化在通过模型评估后，通常需要调整模型参数和特征处理来优化算法性能。
一般采用交叉验证和网格搜索来寻找最佳参数值。
Python中scikit-learn也为模型调整提供了很好的支持。
机器学习算法的原理与应用
机器学习算法的原理与应用机器学习是一种利用计算机程序来训练和优化模型，以实现人工智能的技术手段。
在现代社会中，机器学习已经广泛应用于各个领域，如自然语言处理、图像识别、医疗诊断等。
机器学习靠的是一系列复杂的算法，这些算法可以帮助计算机自动学习从数据中获取规律和知识。
本文将深入探讨机器学习算法的原理和应用。
1. 机器学习的基础机器学习的实现需要三个基本要素：数据、训练算法和模型。
数据：机器学习的全部工作都是在数据基础之上的，所以数据的质量和数量对机器学习的结果至关重要。
为确保数据的质量和数量达到要求，通常需要花费大量时间和人力成本进行数据清洗和预处理。
训练算法：机器学习的训练算法涉及许多数学方法，如统计学、线性代数、最优化等。
目前，机器学习算法主要分为有监督学习、无监督学习和增强学习三个类别。
模型：根据研究问题的不同，需要选择不同的模型，如神经网络模型、决策树模型、支持向量机模型等。
2. 机器学习算法的原理2.1 有监督学习有监督学习是指标注有标签的数据来训练模型，以预测未来的结果。
在有监督学习中，通常将数据集分为训练集和测试集。
训练集用来构建模型，测试集用来测试模型的预测准确率。
有监督学习的主要算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。
2.2 无监督学习无监督学习是不需要标签的数据来训练模型。
在无监督学习中，模型会从数据中学习规律和结构，以便进行降维、聚类以及异常检测等任务。
无监督学习的主要算法包括K均值算法、层次聚类、主成分分析等。
2.3 增强学习增强学习是通过与环境进行交互来学习从而最大化预期收益的一种机器学习算法。
在增强学习中，学习代理通过观察状态、执行行动和接收环境的奖励三个过程来学习和优化与环境的交互。
增强学习的主要算法包括Q学习、蒙特卡罗方法、时序差分学习等。
3. 机器学习算法的应用机器学习算法的应用领域较广，下面简要介绍几个常见的应用3.1 自然语言处理自然语言处理是机器学习算法的常见应用领域之一。
机器学习算法解析
机器学习算法解析机器学习算法是指一类可以从数据中学习模型并进行预测和决策的算法。
这些算法基于统计学原理和数据模式识别，通过训练数据集来对未知数据进行预测和分类。
以下是对几种常见机器学习算法的解析。
一、线性回归算法线性回归算法是一种最简单、最经典的机器学习算法。
它的目标是找到一条直线来最好地拟合数据点。
算法基于输入特征与输出目标之间的线性关系，通过最小二乘法来估计回归模型的参数，从而进行预测和分析。
二、决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的机器学习算法。
它通过一系列的判断条件来对输入数据进行分类和预测。
决策树算法的构建过程中，根据特征的重要性和不纯度来选择最佳的分裂点，从而构建出一棵具有最好分类性能的决策树模型。
三、支持向量机算法支持向量机算法是一种用于分类和回归的机器学习算法。
它通过构建一个或多个超平面来实现对数据的二元分类或多元分类。
支持向量机算法的关键思想是找到能够将不同类别的样本分隔开的最优超平面。
在构建模型的过程中，支持向量机算法会根据样本点与超平面的距离来选择最佳的分割点，从而实现对未知数据的分类。
四、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的机器学习算法。
它通过统计特征之间的条件概率来对数据进行分类。
朴素贝叶斯算法的核心假设是所有特征之间相互独立。
在模型的训练过程中，朴素贝叶斯算法会根据训练数据集来估计不同类别的联合概率分布，从而实现对未知数据的分类。
五、聚类算法聚类算法是一种无监督学习的机器学习算法。
它通过将相似的数据点聚集在一起来实现对数据的分组和分类。
聚类算法的目标是找到数据之间的内在模式和结构，从而对数据进行分组和簇的形成。
常见的聚类算法有K均值聚类算法、层次聚类算法等。
六、神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经网络结构和功能的机器学习算法。
它通过层层连接的神经元和反向传播算法来学习和处理数据。
神经网络算法的核心思想是通过不断调整神经元之间的连接权重来实现对数据的学习和判断。
机器学习之贝叶斯算法原理及实现详解
机器学习之贝叶斯算法原理及实现详解贝叶斯算法是一种基于概率统计的机器学习算法，能够在给定特征和目标变量的情况下，对未知样本进行分类或预测。
它基于贝叶斯定理和条件独立性假设，通过计算后验概率来进行决策。
贝叶斯定理是概率论中的一个重要定理，用于计算在给定其中一事件发生的条件下，另一事件发生的概率。
设A和B是两个事件，P(A)和P(B)分别表示它们独立发生的概率，P(A，B)表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率，则贝叶斯定理可以表示为：P(A，B)=P(B，A)*P(A)/P(B)其中，P(B，A)是条件概率，表示在事件A发生的条件下事件B发生的概率。
P(A，B)是后验概率，表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率。
P(A)是先验概率，表示事件A在考虑事件B前的概率。
P(B)是归一化常量，用于确保概率总和为1在贝叶斯分类中，我们将训练数据集表示为{(x1, y1), (x2,y2), ..., (xn, yn)}，其中xi是特征向量，yi是对应的目标变量。
目标是根据已知的特征向量x，对新的样本进行分类，即找到一个最优的类别y。
根据贝叶斯定理，我们可以将问题转化为计算后验概率P(y，x)，即在给定特征x的情况下，类别y发生的概率。
为了实现这一点，我们需要对类别y进行建模。
贝叶斯算法的核心思想是条件独立性假设，即假设每个特征在给定类别情况下是独立的。
基于这一假设，我们可以将后验概率P(y，x)表示为每个特征的条件概率的乘积。
P(y，x) ∝ P(y) * P(x，y) = P(y) * P(x1，y) * P(x2，y) * ... * P(xn，y)其中，P(y)是先验概率，表示在没有任何特征信息的情况下，类别y发生的概率。
P(xi，y)是条件概率，表示在类别y的条件下，特征xi发生的概率。
实现贝叶斯算法的关键是构建条件概率模型，即统计训练数据集中每个特征在不同类别下的概率分布。
对于离散特征，可以通过计算每个特征值的频率来估计概率。
机器学习算法的原理及应用分析
机器学习算法的原理及应用分析机器学习一直是人工智能研究领域中的热门话题。
随着互联网的发展和智能设备的普及，机器学习的应用范围越来越广泛。
机器学习算法是机器学习的关键组成部分。
本文将介绍机器学习算法的原理和应用分析。
一、机器学习算法的原理机器学习算法指的是用于从数据中提取模式和规律的计算机程序，其基本原理是通过将输入数据与所需输出数据进行比对，找到相应的规律和模式。
机器学习算法主要分为三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。
1.监督学习监督学习是指通过给算法提供已知数据来进行训练，从而让算法能够进行推断和预测。
常见的监督学习算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络等。
决策树是一种基于树状结构进行决策的算法，它的每个节点都表示一个属性，每个叶子节点都表示一个分类。
通过将样本集递归地进行划分，最终得到一个决策树。
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的算法。
它通过统计每个特征的类别和条件概率来计算分类概率。
支持向量机是一种基于间隔最大化的分类算法。
它通过寻找一个最优的超平面将数据进行分类。
神经网络算法是一种模仿人类神经系统进行学习和推断的算法。
它通过一系列神经元的相互连接来实现数据的分类和预测。
2.无监督学习无监督学习是指在没有给定数据的类别标签的情况下，通过对数据的统计特征进行分析，来获取数据内在的结构和模式。
常见的无监督学习算法有聚类和降维等。
聚类算法是一种基于相似度度量的算法，它将数据集划分为若干个簇，每个簇内的数据相似度较高，而簇间的相似度较低。
降维算法是一种将高维数据投影到低维空间的算法，它可以帮助我们在不损失重要信息的前提下，降低计算复杂度。
3.强化学习强化学习是一种通过试错的方法来学习和优化策略的机器学习算法。
它通常工作在环境和智能体的交互中，智能体在环境中采取不同的动作，从而获得奖励或惩罚。
常见的强化学习算法有Q-learning和Deep Q-network等。
什么是机器学习算法
什么是机器学习算法机器学习算法是指在没有明确编程的情况下，从数据中自动获得知识和经验的方法和技术。
它是人工智能的一个分支，旨在通过模拟人类的学习过程，让机器自动地进行知识的获取和组织。
机器学习算法是计算机科学领域的重要研究方向，其应用范围涉及到许多领域，包括自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘等。
机器学习算法的基础是数据，通过对数据的学习和分析，机器可以发现数据中存在的规律，并根据这些规律对未来的情况进行预测和模拟。
在机器学习算法中，数据的预处理和特征提取是非常关键的环节，它们直接决定了机器学习算法的性能和效果。
机器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和半监督学习。
1. 监督学习监督学习是从具有标签的数据中进行学习，学习的目标是建立一个从输入到输出的映射关系。
在监督学习中，数据集中的每个样本都有对应的标签，机器学习算法的任务就是找到输入到输出的映射关系，使得对于新的未标记数据，可以准确地预测其标签。
常用的监督学习算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机等。
2. 无监督学习无监督学习是从没有标签的数据中进行学习，学习的目标是寻找数据中的结构和规律。
在无监督学习中，算法没有预先定义的输出，需要从数据中挖掘出隐藏的结构和规律。
常用的无监督学习算法包括聚类、降维等。
3. 半监督学习半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方式。
在半监督学习中，数据集中只有一部分有标签，而另一部分没有标签。
半监督学习算法的任务就是利用已有的标签样本和未标记样本的数据信息，学习一个尽可能准确的分类模型。
除了以上三类之外，还有增强学习和深度学习等机器学习算法。
1. 增强学习增强学习是一种通过试错学习的方式，让机器在不断地尝试中逐渐学习如何最大化某个累积的奖励。
在增强学习中，机器通过不断的试错和反馈来改进自己的策略，最终实现一个理想的目标。
增强学习常用于控制领域的问题，如机器人控制、游戏智能等。
2. 深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习算法。
了解机器学习的SVD算法
了解机器学习的SVD算法机器学习的SVD算法机器学习是人工智能领域中一个非常重要的分支，其在数据建模、分类与回归、模式识别等领域都有广泛的应用。
其中，矩阵分解是机器学习领域的重要技术之一。
矩阵的分解可以将原始矩阵分解为更多有意义的子矩阵，这些子矩阵可以帮助我们理解和处理数据。
SVD（奇异值分解）算法就是一种矩阵分解的方法，通过将一个大的矩阵分解成三个小的矩阵来实现矩阵的分解。
一、理解SVD算法SVD算法的核心思想是将矩阵分解成三个矩阵的乘积，分别是左奇异矩阵U、奇异值矩阵Σ和右奇异矩阵VT。
其中，U和VT矩阵都是正交矩阵（orthogonal matrix），Σ矩阵是对角矩阵（diagonal matrix）。
下面是SVD算法的数学公式：M=UΣVT其中，M表示原始矩阵，U表示左奇异矩阵，Σ表示奇异值矩阵，VT表示右奇异矩阵。
这个公式的意义是将原始矩阵M分解为三个小矩阵U、Σ和VT的乘积。
在这个分解过程中，U矩阵和VT矩阵都是正交矩阵，Σ矩阵是对角矩阵。
二、SVD算法的应用SVD算法可用于大量机器学习的任务中。
以下是具体应用事例：1. 图像压缩SVD算法是图像压缩中最常用的算法之一。
图像可以表示为一个矩阵，利用SVD算法将一个大的矩阵分解成三个小的矩阵后，可以通过选择奇异值较大的子矩阵来实现图像的压缩。
由于大多数图像中的信息都分布在少数的奇异值中，因此可以大大压缩图像的大小。
2. 推荐系统在推荐系统中，利用SVD算法可以快速计算出用户对物品的评分。
将用户对物品的评分矩阵分解成三个小矩阵后，可以通过计算用户和物品的奇异值矩阵来实现推荐算法。
在实际应用中，SVD算法可以帮助用户发现物品的隐藏特征，从而更好地进行推荐。
3. 协同过滤协同过滤是将用户的偏好关联到其他用户的偏好上，获取物品的推荐评分。
SVD算法可以从偏好矩阵中获取用户的偏好，将原始矩阵分解成三个矩阵，并选择部分奇异值和对应的向量，就可以得到一个低维的奇异向量矩阵。
只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）
只需⼗四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）分享⼀篇来⾃机器之⼼的⽂章。
关于机器学习的起步，讲的还是很清楚的。
原⽂链接在：Python 可以说是现在最流⾏的机器学习语⾔，⽽且你也能在⽹上找到⼤量的资源。
你现在也在考虑从 Python ⼊门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上⼿，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，⾄于后⾯再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你⾃⼰的努⼒了。
本教程原⽂分为两个部分，机器之⼼在本⽂中将其进⾏了整合，原⽂可参阅：和。
本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。
「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，⼀个⼈往往很难下定决定做出选择。
本教程的⽬的是帮助⼏乎没有 Python 机器学习背景的新⼿成长为知识渊博的实践者，⽽且这个过程中仅需要使⽤免费的材料和资源即可。
这个⼤纲的主要⽬标是带你了解那些数量繁多的可⽤资源。
毫⽆疑问，资源确实有很多，但哪些才是最好的呢？哪些是互补的呢？以怎样的顺序学习这些资源才是最合适的呢？⾸先，我假设你并不是以下⽅⾯的专家：机器学习Python任何 Python 的机器学习、科学计算或数据分析库当然，如果你对前两个主题有⼀定程度的基本了解就更好了，但那并不是必要的，在早期阶段多花⼀点点时间了解⼀下就⾏了。
基础篇第⼀步：基本 Python 技能如果我们打算利⽤ Python 来执⾏机器学习，那么对 Python 有⼀些基本的了解就是⾄关重要的。
幸运的是，因为 Python 是⼀种得到了⼴泛使⽤的通⽤编程语⾔，加上其在科学计算和机器学习领域的应⽤，所以找到⼀个初学者教程并不⼗分困难。
你在 Python 和编程上的经验⽔平对于起步⽽⾔是⾄关重要的。
⾸先，你需要安装 Python。
因为我们后⾯会⽤到科学计算和机器学习软件包，所以我建议你安装 Anaconda。
这是⼀个可⽤于 Linux、OS X 和 Windows 上的⼯业级的 Python 实现，完整包含了机器学习所需的软件包，包括 numpy、scikit-learn 和 matplotlib。
机器学习算法
机器学习算法机器学习算法是人工智能领域中的重要组成部分，通过使用大量数据和统计分析方法，让计算机能够从中学习并自主做出决策。
在现代科技的发展中，机器学习算法已经广泛应用于各个领域，如自然语言处理、图像识别、智能推荐等。
本文将从基本概念、常用算法及应用案例等多个方面介绍机器学习算法。
一、基本概念1.1 什么是机器学习算法是一种通过使用大量数据进行训练和学习的方法，以便计算机能够自动分析数据、从中获取知识，并基于该知识做出预测或决策。
它的核心思想是让计算机模仿人类的学习方式，通过从数据中提取特征、建立模型、优化参数等步骤，使计算机能够自主学习并不断提升性能。
1.2 机器学习算法的分类根据机器学习的任务类型，机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。
1.2.1 监督学习监督学习是最常见的机器学习任务，它的目标是通过给定的输入数据和对应的输出标签，让模型学习出一个函数，能够将输入映射到正确的输出。
监督学习算法主要包括回归和分类两种类型，如线性回归、决策树、支持向量机等。
1.2.2 无监督学习无监督学习是指在没有标签的情况下，根据数据本身的特点进行分析和学习。
它的目标是从数据中发现隐藏的结构、关系或模式，进而进行聚类、降维等任务。
无监督学习算法主要包括聚类、关联规则挖掘等，如K-means聚类算法、Apriori算法等。
1.2.3 强化学习强化学习是通过代理与环境进行交互学习的过程，通过试错和奖励机制来优化决策策略。
强化学习算法在模拟实验、自动驾驶、游戏等领域有广泛应用，著名的算法包括Q-learning、策略梯度等。
二、常用算法2.1 线性回归线性回归是一种监督学习算法，适用于解决连续型数值预测问题。
它通过建立一个线性模型，通过最小化残差平方和来拟合数据。
线性回归算法简单且易于理解，但对于非线性问题表现不佳。
2.2 决策树决策树是一种用于分类和回归的监督学习算法，它通过将数据划分成树状结构来做出决策。
机器学习的算法原理
机器学习的算法原理机器学习是一门研究如何让计算机通过学习从数据中获取知识和经验的学科。
它的核心是算法，通过算法实现对数据的分析和模式的发现。
本文将介绍几种常见的机器学习算法原理。
一、监督学习算法1. 线性回归算法线性回归算法是一种基本的监督学习算法，它通过拟合数据集中的线性模型来预测连续数值。
该算法的原理是最小化预测值与真实值之间的平方差。
2. 逻辑回归算法逻辑回归算法是一种用于分类问题的监督学习算法。
它通过拟合数据集中的逻辑模型来预测样本的类别。
该算法的原理是通过将线性回归的输出映射到一个概率上，根据阈值判断样本的类别。
3. 决策树算法决策树算法是一种基于树结构进行决策的算法。
它通过选择最优特征进行划分，构建一个树形的决策模型。
该算法的原理是通过一系列的判断条件对样本进行分类。
二、无监督学习算法1. K均值聚类算法K均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，它将数据集中的样本划分为K个簇，以使得同一簇内的样本相似度最高，不同簇间的样本相似度最低。
该算法的原理是通过迭代优化簇的中心位置，使得样本与所属簇中心的距离最小。
2. 主成分分析算法主成分分析算法是一种降维技术，它通过线性变换将高维数据映射到低维空间。
该算法的原理是找到数据中方差最大的方向作为第一主成分，然后找到与第一主成分正交且方差次大的方向作为第二主成分，依次类推。
三、增强学习算法1. Q学习算法Q学习算法是一种强化学习算法，它通过学习一个动作值函数Q来进行决策。
该算法的原理是在一个环境中，智能体通过不断尝试和观察反馈来更新动作值函数，并选择能够最大化总回报的动作。
2. 蒙特卡洛树搜索算法蒙特卡洛树搜索算法是一种用于决策的强化学习算法，它通过模拟对未来可能的情况进行评估，并选择最优的行动。
该算法的原理是基于蒙特卡洛方法，利用随机采样和策略评估来搜索决策空间。
总结：机器学习的算法原理涵盖了监督学习、无监督学习和增强学习等多个领域。
不同的算法适用于不同的问题和数据类型。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
从零实现来理解机器学习算法：书籍推荐及障碍的克服发表于2015-09-1016:16|3421次阅读|来源Machine Learning Mastery|3条评论|作者Jason Brownlee机器学习编程语言RubyPythonAPI【编者按】并非所有的开发者都有机器学习算法的基础知识，那么开发者如何从零入门来学习好机器学习算法呢？本文总结推荐了一些从零开始学习机器学习算法的办法，包括推荐了一些合适的书籍，如何克服所面临的各种障碍，以及快速获得更多知识的窍门。
从零开始实现机器学习算法似乎是开发者理解机器学习的一个出色方式。
或许真的是这样，但这种做法也有一些缺点。
在这篇文章中，你会发现一些很好的资源，可以用来从零开始实现机器学习算法。
你也会发现一些看似完美的方法的局限性。
你已经从零开始实现机器学习算法并努力学习留下的每一条评论了么？我很乐意听到关于你的经验。
从零开始实现机器学习算法！图片来自Tambako The Jaguar从零开始实现机器学习算法的好处我推广了从零开始实现机器学习算法的观念。
我认为你可以学到很多关于算法是如何工作的。
我也认为，作为一名开发者，它提供了一个学习用于机器学习的数学符号、描述以及直觉的桥梁。
在“从零开始实现机器学习算法的好处”这篇文章里，我已经讨论了从零实现机器学习算法的好处。
在那篇文章，我列出的好处如下：1.你获取了知识；2.它提供了一个起点；3.拥有算法和代码的所属权。
在这篇文章中，我对如何利用现有的教程和书籍来缩短这个学习过程表达了一些个人看法。
有一些用于初学的丰富资源，但也要堤防一些绊脚石。
下一节，我指出了三本书，你可以照着书籍从零开始实现机器学习算法。
在过去的几年里，我已经在机器学习入门中帮助了许多程序员。
根据我的经验，我列出了五项曾困扰过程序员的最常见的障碍，以及你可以用来克服它们的技巧。
最后，你会发现3个快速技巧，用以从代码教程中获得更丰富的知识，并从一个复制粘贴的程序员（如果你碰巧是其中一个）到一个真正深入机器学习算法的学者。
用于实现算法的优秀书籍我从零实现过许多算法，这些算法直接来自研究论文。
这个过程可能非常困难。
跟着别人的教程来做是一个非常温和的开始。
有很多优秀的资源，可以让你用来从零开始实现机器学习算法。
也许最具权威性的是能指导你完成整个教程的书籍。
从啃书本开始学习有很多好处。
例如：∙其他人已经研究出了该算法并把它转换成了代码；∙你可以使用它作为一个用于修改和实验的已知工作起点。
那么，一步一步引导你完成机器学习算法实现的出色书籍有：Data Science from Scratch:First Principles with Python by Joel Grus这本书的确是从零开始，贯穿可视化操作、统计、概率、数据处理，然后是大约12个不同的机器学习算法。
这本书是我今年最喜欢的机器学习初学者书籍之一。
Machine Learning:An Algorithmic Perspective by Stephen Marsland这本书是我期待已久的这本流行书籍的第二版。
它涵盖了大量的不同种类的机器学习算法实现。
我喜欢它既给出了数学描述和伪代码，又包含了能执行的源代码。
Machine Learning in Action by Peter Harrington 该书贯穿了10个最受欢迎的机器学习算法，提供了案例研究问题并用Python代码实例来解决。
我喜欢它用符号和箭头把代码和描述紧密联系在一起的形式。
我是否有漏掉一本从零开始实现机器学习算法的编程教程书籍呢？如果有，请在评论中指出！从零实现机器学习算法的5个障碍（以及如何克服它们）根据教程从零开始实现机器学习算法是很有趣的。
但也有可能会成为绊脚石，而且如果你不小心，他们可能会绊倒你并抹杀你的学习动机。
在这一节中，我想指出我所看到的五个常见的绊脚石，以及如何与它们共存，而不是让它们阻碍你。
我的目的是让你完全摆脱它并且破浪前行（或是转移到另一个教程）。
用来避免下面障碍的一些好的常规建议是在你深入一个教程之前，仔细检查书籍的评论（或博客帖子的评论）。
你要确保代码是能够工作的并且保证你不是在浪费时间。
另一个常规策略是，无论深入的是什么，找出不工作的那部分，并自己去重新实现他们。
这是一个强行理解的出色解决方法，但它可能不适合初学者，并且你可能需要一个很好的技术参考资料放在手边。
无论如何，让我们从零开始机器学习教程，深入研究这5个常见的障碍：1）代码不能正常工作最糟糕并且最常见的障碍就是实例当中的代码不能正常工作。
事实上，如果你花一些时间浏览亚马逊网站的一些书籍评论或博文评论，很显然，这个问题比你想象的更为普遍。
这是怎么发生的呢？有几个原因可能会给你提供一些线索，可以应用到你自己的修改中并继续使用：∙代码从不工作。
这意味着，这本书没有经过精心编辑就出版了。
在这种情况下，你能做的并不多，除非是进入作者的大脑，并试图推测出他们的想法。
或许还可以尝试联系作者本人或是出版商。
∙语言已变动。
这种情况可能会发生，特别是如果该文章是发布已久的或者该书已印刷了很长一段时间。
两个很好的例子是Ruby 从1.x版本到2.x版本和Python从2.x版本到3.x版本。
∙第三方库已变动。
这通常发生在那些情况下，即实现不完全是从零开始并且使用了一些有用的库，如用于绘图的库。
这通常不会那么糟糕。
你可以通过经常更新代码来使用最新版本的库以及修改参数来满足API的修改。
甚至可以安装一个旧版本的库（如果版本很少或是几乎不需要可能破坏开发环境的其它依赖库）。
∙该数据集已变动。
如果数据文件是一个下载链接，并且已经失效（也许你可以在其它地方找到该文件），这种情况下就有可能会发生。
如果这个例子是针对第三方API数据来源，比如Facebook或Twitter，该情况会更加糟糕。
这些APIs可以迅速地改变很多。
如果可能的话，你最好的办法是了解最新版本的API，并改写代码中的实例。
如果它是一本书、GitHub库、代码下载或者类似的，如果代码不工作，一个好的常规策略是寻找相关的勘误表。
有时这些问题已经在书上或作者的网站上修正了。
一些简单的谷歌搜索就能找到它们。
2)代码不规范描述当从零开始实现算法时，我认为第二个糟糕的绊脚石是提供的代码描述很糟糕。
对于初学者来说，这类问题特别不好，因为你正在努力维持积极性，而实际上你是从练习中学习一些东西。
如果代码和文本不一致，所有的这些都会在烟雾中渐渐消失。
我（或许比较温和）把他们称为“糟糕的描述”，因为可能有很多的症状和原因。
例如：∙代码和描述之间的不匹配。
这可能是由于代码和文本在不同时间准备而造成的，并且不能正确地编辑起来。
它可能是一些小的，如一个变量名称的变化，或者它可能是整个函数名或函数本身的变化。
∙缺失的解释。
有时，你会得到你所期望获得的大量代码。
这是令人沮丧的，特别是书中连篇累牍的代码，可能在屏幕上更容易理解。
如果是这样的话，最好的方法是找到在线下载的代码并直接使用它来工作。
∙过于简洁的解释。
有时你会对代码进行解释，但它们可能过于简单，如“使用信息增益”或任何其它的。
令人沮丧！你可能还要花更多的时间来研究这个术语，但如果作者在上下文中包含了一个该术语的解释以及相关的实例，那么这就会显得更简单。
一个好的常规方法是在其它的资源里寻找算法的描述，并尝试将它们映射到你所使用的代码中。
从本质上讲，是尝试建立你自己的代码描述。
这对初学者来说可能不是一个好的选择，你可能需要转到另一个资源上。
3）代码不符合语言习惯我们程序员可以对我们语言的“正确”使用咬文嚼字（如Python代码不是Pythonic）。
这其实是一件好事，它显示了对细节和最佳实践的充分关注。
当实例代码不符合语言编写习惯时，它可能会让人排斥。
有时它会使代码零散以至于难以理解。
这种情况有许多原因，例如：∙来自另一种语言的接口。
实例代码可能是另一种编程语言的接口。
如在Java中调用FORTRAN或在Python中调用C。
在老手眼里，这会很显眼。
∙作者正在学习语言。
有时，作者可能使用一本书或一个教程项目来学习语言。
在整个代码示例中，可能会不一致。
当实例多次使用难以理解的语言特征和API时，这可能会让人失望甚至分散注意力。
∙作者没有使用专业语言。
这可能是更加微妙的一点，可以通过使用深奥的语言功能和APIs来体现。
当你必须研究或解读奇怪的代码时，这可能会让你混淆。
如果你惯用的代码对你非常重要，这些障碍可能会是一个机会。
你可以把接口代码从“Java-Python”混合体（或别的什么）化为一个纯Python的实现。
这么做之后，你将得到一个更深层次的算法理解以及更多的代码所属权。
4）代码和数学无关一个很好的代码示例或教程将提供一个从数学描述到代码的桥梁。
这很重要，因为它允许你跨越代码和数学，并开始为符号和简明的数学描述形成一个直觉。
问题是，有时候这个桥梁可能会被彻底破坏或是丢失。
∙数学上的错误。
这对初学者来说是潜在的，因为建立从数学到代码的关联已经很紧张了。
不正确的数学可能会误导或者严重地消耗大量的时间，并且还没有回报。
知道这个可能会发生，就是一个很好的开始。
∙简明的数学描述。
方程可以在示例代码中四处散落，让你去弄清楚它究竟是什么，以及它是如何与代码相关联的。
你的选择不多，你可以把它当做是一个与数学无关的例子，并参考一个不同的更加完整的参考文本，或者你可以努力把数学与自己的代码关联起来。
这更有可能的是作者本身就不熟悉算法的数学描述，而且似乎是事后才添加到文章里的。
∙缺失的数学。
有些参考文献在描述数学时是自由的。
在这种情况下，你可能需要找到自己的参考文本，并建立自己的桥梁。
这可能不适合初学者，但这是一个技能，很值得去投入时间。
一个初学者可能会坚持代码而忽略数学，建立信心和动力。
之后，它将为一个高质量的参考文本以及关联代码和数学付出代价。
你想要擅长于关联代数和标准代码，并为有关过程建立一个直觉。
这是一个应用技巧。
需要你投入工作与实践。
5）不完整的代码列表我们在2）中看到，你可以有不带任何描述和长列表的代码。
然而，当你没有大量代码的时候，这个问题会逆转。
这也就是代码列表不完整时的情况。
事实上，我是一个完整代码列表的忠实信徒。
我认为代码列表应该给你所需要的，给你一个“完整”的代码和工作实现，即使它是最简单的情况。
你可以建立一个简单的实例，但你不能运行一个不完整的例子。
你必须把它放在工作中并把所有的都联系在一起。
这个障碍可能成为事实的一些原因是：∙冗长的描述。
冗长的编写可能是一个不完整思维的标志。
但有时候，也不一直都是这样。
如果理解的不是很好，可能会在潜意识里试图用一堆词来掩饰。
如果没有任何代码，你可以把它当作是一个挑战，根据描述来设计算法，并从其它描述和资源来证实它。