Python的机器学习
Python与机器学习算法的应用
Python与机器学习算法的应用随着时代的发展和科技的进步，机器学习已经成为了许多行业中应用最为广泛的一种技术。
而Python作为一种易于上手、开发快速且功能强大的编程语言，也被越来越多的人应用于机器学习领域。
Python与机器学习算法的应用，成为了当前热门话题之一。
本文将会从机器学习的基础知识开始，探讨Python在机器学习算法应用中的作用、Python的优势及机器学习算法应用案例分析等方面，以此为读者提供有价值的参考。
一、机器学习的基础知识机器学习，是一种通过计算机模拟人脑的学习方式来获取知识并进行预测的技术。
可以简单地理解为将数据输入到算法中，通过算法的训练自动学习知识并进行预测。
机器学习算法通常分为无监督学习、监督学习和半监督学习三种方式。
1.无监督学习无监督学习，是指机器学习的过程没有标签，也就是无法知道数据的正确答案。
在这种情况下，机器学习算法会通过数据特征的相似性，对数据进行自身分组。
常用的无监督学习算法有聚类、异常检测和关联规则等。
2.监督学习监督学习，是指机器学习过程中，数据集有已知的标签，例如，将图片分为猫和狗，猫和狗就是已知的标签。
在监督学习中，机器学习算法需要学习每个标签和数据特征之间的关系，并将这种关系进行推广到新的数据中。
监督学习算法主要包括回归、分类、和神经网络等。
3.半监督学习半监督学习，是指分类问题中某些样本没有标签，而有一些具有标签。
通常情况下，我们会优先使用已知的标签来训练模型，并通过已知标签的特征来预测未知标签的特征。
二、Python在机器学习中的应用Python一直以来都是一种流行的开源编程语言，广泛应用于数据科学和机器学习领域。
作为一种非常容易上手的编程语言，Python通过其众多有用的库和模块，使得机器学习开发变得更加简单和快速、可靠。
1.优秀的数据处理能力Python提供了许多特定领域的库，如Numpy、Pandas和Scipy等，使数据处理和处理成为Python平台的一项主要操作。
python解释模型库Shap实现机器学习模型输出可视化
python解释模型库Shap实现机器学习模型输出可视化⽬录安装所需的库导⼊所需库创建模型创建可视化1、Bar Plot2、队列图3、热图4、瀑布图5、⼒图6、决策图解释⼀个机器学习模型是⼀个困难的任务，因为我们不知道这个模型在那个⿊匣⼦⾥是如何⼯作的。
解释是必需的，这样我们可以选择最佳的模型，同时也使其健壮。
我们开始吧…安装所需的库使⽤pip安装Shap开始。
下⾯给出的命令可以做到这⼀点。
pip install shap导⼊所需库在这⼀步中，我们将导⼊加载数据、创建模型和创建该模型的可视化所需的库。
df = pd.read_csv('/content/Diabetes.csv')features = ['Pregnancies', 'Glucose','BloodPressure','SkinThickness','Insulin','BMI','DiabetesPedigreeFunction','Age']Y = df['Outcome']X = df[features]X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 1234)xgb_model = xgb.XGBRegressor(random_state=42)xgb_model.fit(X_train, Y_train)创建模型在这⼀步中，我们将创建机器学习模型。
在本⽂中，我将创建⼀个XGBoost模型，但是你可以选择任何模型。
我们将⽤于此模型的数据集是著名的糖尿病数据集，可从Kaggle下载。
df = pd.read_csv('/content/Diabetes.csv')features = ['Pregnancies', 'Glucose','BloodPressure','SkinThickness','Insulin','BMI','DiabetesPedigreeFunction','Age']Y = df['Outcome']X = df[features]X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 1234)xgb_model = xgb.XGBRegressor(random_state=42)xgb_model.fit(X_train, Y_train)创建可视化现在我们将为shap创建解释程序，找出模型的shape值，并使⽤它们创建可视化效果。
机器学习：Python实现聚类算法（二）之AP算法
机器学习：Python实现聚类算法（⼆）之AP算法1.算法简介AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和⼒传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的⼀种新的聚类算法。
AP 算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中⼼(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成⼀个⽹络(相似度矩阵)，再通过⽹络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类中⼼。
2.相关概念(假如有数据点i和数据点j)（图1）（图2）（图3）1）相似度：点j作为点i的聚类中⼼的能⼒，记为S(i,j)。
⼀般使⽤负的欧式距离，所以S(i,j)越⼤，表⽰两个点距离越近，相似度也就越⾼。
使⽤负的欧式距离，相似度是对称的，如果采⽤其他算法，相似度可能就不是对称的。
2）相似度矩阵：N个点之间两两计算相似度，这些相似度就组成了相似度矩阵。
如图1所⽰的黄⾊区域，就是⼀个5*5的相似度矩阵(N=5) 3) preference：指点i作为聚类中⼼的参考度(不能为0)，取值为S对⾓线的值(图1红⾊标注部分)，此值越⼤，最为聚类中⼼的可能性就越⼤。
但是对⾓线的值为0，所以需要重新设置对⾓线的值，既可以根据实际情况设置不同的值，也可以设置成同⼀值。
⼀般设置为S相似度值的中值。
(有的说设置成S的最⼩值产⽣的聚类最少，但是在下⾯的算法中设置成中值产⽣的聚类是最少的)4）Responsibility(吸引度):指点k适合作为数据点i的聚类中⼼的程度，记为r(i,k)。
如图2红⾊箭头所⽰，表⽰点i给点k发送信息，是⼀个点i 选点k的过程。
5）Availability(归属度):指点i选择点k作为其聚类中⼼的适合程度，记为a(i,k)。
如图3红⾊箭头所⽰，表⽰点k给点i发送信息，是⼀个点k 选diani的过程。
6）exemplar：指的是聚类中⼼。
7）r (i, k)加a (i, k)越⼤,则k点作为聚类中⼼的可能性就越⼤,并且i点⾪属于以k点为聚类中⼼的聚类的可能性也越⼤3.数学公式1）吸引度迭代公式:（公式⼀）说明1：R t+1(i,k)表⽰新的R(i,k)，R t(i,k)表⽰旧的R(i,k)，也许这样说更容易理解。
深入浅出Python机器学习
15.3.1 Kaggle算法大赛平台和OpenML平台 15.3.2在工业级场景中的应用 15.3.3对算法模型进行A/B测试
作者介绍
这是《深入浅出Python机器学习》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
精彩摘录
这是《深入浅出Python机器学习》的读书笔记模板，可以替换为自己的精彩内容摘录。
感谢观看
读书笔记
看过纸质书，单从初步理解和运用机器学习的角度来说还是比较好的，适合新手入门。
目录分析
1.1什么是机 1
器学习——从 一个小故事开 始
1.2机器学习 2
的一些应用场 景——蝙蝠公 司的业务单元
3 1.3机器学习
应该如何入 门——世上无 难事
4 1.4有监督学
习与无监督学 习
5 1.5机器学习
13.2.1使用n-Gram改善词袋模型 13.2.2使用tf-idf模型对文本数据进行处理 13.2.3删除文本中的停用词
14.1简单页面的爬 取
14.2稍微复杂一点 的爬取
14.3对文本数据进 行话题提取
14.4小结
14.1.1准备Requests库和User Agent 14.1.2确定一个目标网站并分析其结构 14.1.3进行爬取并保存为本地文件
7.3.1初步了解数据集 7.3.2使用SVR进行建模
8.1神经网络的前世 今生
8.2神经网络的原理 及使用
8.3神经网络实例— —手写识别
8.4小结
8.1.1神经网络的起源 8.1.2第一个感知器学习法则 8.1.3神经网络之父——杰弗瑞·欣顿
8.2.1神经网络的原理 8.2.2神经网络中的非线性矫正 8.2.3神经网络的参数设置
11.2使用网格搜索 优化模型参数
Python机器学习中的PyTorch技巧
Python机器学习中的PyTorch技巧随着计算机性能的提升和数据科学的快速发展，机器学习成为了一种热门的技术领域，并推动着AI应用不断向前。
在机器学习中，深度学习是一种非常流行的技术，PyTorch也成为了深度学习领域中最重要的工具之一。
本文将着重介绍Python机器学习中的PyTorch技巧。
1. PyTorch简介PyTorch是一个开源的Python机器学习库，是Torch的Python版本。
它提供了许多用于构建神经网络的模块和函数，是许多AI研究人员、数据科学家和工程师的首选平台。
PyTorch提供了一个强大的自动微分系统，这意味着每次向网络传递数据时，梯度都会自动计算并更新。
同时，它也提供了一个易于使用的接口，可以轻松地处理复杂的计算需求。
PyTorch还可以运行在GPU上，使神经网络训练和推理变得更快。
PyTorch的主要特点包括：-动态计算图：PyTorch使用动态计算图来跟踪每个数据点的计算历史，使得在运行时进行深度学习操作变得更加灵活。
-自动微分系统：PyTorch的自动微分系统可以自动计算梯度，并将其添加到计算图中。
这使得训练神经网络时变得更加容易。
- GPU支持：PyTorch可以使用GPU运行，从而提高了训练和推理神经网络的速度。
2. PyTorch的优势2.1灵活性PyTorch具有动态计算图的特性，使运算更加灵活，可以根据具体的问题进行选择，在运行期间，可以重新调整计算图，这使得深度学习的实验变得非常容易。
该灵活性允许开发者使用Python语言和常规编程技巧来解决各种不同的机器学习任务。
2.2易于使用PyTorch提供了简单明了的接口，是一个功能丰富、易于使用的Python库。
它可以处理复杂的计算需求，并提供了用于深度学习的许多模块和函数，从而使构建和训练神经网络变得更加容易。
PyTorch也提供了用于数据加载、数据处理和模型保存的标准接口，使开发者可以轻松地处理数据和模型。
python机器学习库xgboost的使用
python机器学习库xgboost的使⽤1.数据读取利⽤原⽣xgboost库读取libsvm数据import xgboost as xgbdata = xgb.DMatrix(libsvm⽂件)使⽤sklearn读取libsvm数据from sklearn.datasets import load_svmlight_fileX_train,y_train = load_svmlight_file(libsvm⽂件)使⽤pandas读取完数据后在转化为标准形式2.模型训练过程1.未调参基线模型使⽤xgboost原⽣库进⾏训练import xgboost as xgbfrom sklearn.metrics import accuracy_scoredtrain = xgb.DMatrix(f_train, label = l_train)dtest = xgb.DMatrix(f_test, label = l_test)param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':0, 'objective':'binary:logistic' }num_round = 2bst = xgb.train(param, dtrain, num_round)train_preds = bst.predict(dtrain)train_predictions = [round(value) for value in train_preds] #进⾏四舍五⼊的操作--变成0.1(算是设定阈值的符号函数)train_accuracy = accuracy_score(l_train, train_predictions) #使⽤sklearn进⾏⽐较正确率print ("Train Accuary: %.2f%%" % (train_accuracy * 100.0))from xgboost import plot_importance #显⽰特征重要性plot_importance(bst)#打印重要程度结果。
机器学习之python---Python实现逻辑回归（LogisticRegression）
机器学习之python---Python实现逻辑回归（LogisticRegression）⼀. 逻辑回归在前⾯讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建⽴的模型描述是因变量的期望与⾃变量之间的线性关系。
⽐如常见的线性回归模型：⽽在采⽤回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量⽽是顺序变量或属性变量，⽐如⼆项分布问题。
通过分析年龄、性别、体质指数、平均⾎压、疾病指数等指标，判断⼀个⼈是否换糖尿病，Y=0表⽰未患病，Y=1表⽰患病，这⾥的响应变量是⼀个两点（0-1）分布变量，它就不能⽤h函数连续的值来预测因变量Y（只能取0或1）。
总之，线性回归模型通常是处理因变量是连续变量的问题，如果因变量是定性变量，线性回归模型就不再适⽤了，需采⽤逻辑回归模型解决。
逻辑回归（Logistic Regression）是⽤于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是⼆分类或⼆项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于⼀种分类⽅法。
⼆分类问题的概率与⾃变量之间的关系图形往往是⼀个S型曲线，如图所⽰，采⽤的Sigmoid函数实现。
这⾥我们将该函数定义如下：函数的定义域为全体实数，值域在[0,1]之间，x轴在0点对应的结果为0.5。
当x取值⾜够⼤的时候，可以看成0或1两类问题，⼤于0.5可以认为是1类问题，反之是0类问题，⽽刚好是0.5，则可以划分⾄0类或1类。
对于0-1型变量，y=1的概率分布公式定义如下：y=0的概率分布公式定义如下：其离散型随机变量期望值公式如下：采⽤线性模型进⾏分析，其公式变换如下：⽽实际应⽤中，概率p与因变量往往是⾮线性的，为了解决该类问题，我们引⼊了logit变换，使得logit(p)与⾃变量之间存在线性相关的关系，逻辑回归模型定义如下：通过推导，概率p变换如下，这与Sigmoid函数相符，也体现了概率p与因变量之间的⾮线性关系。
以0.5为界限，预测p⼤于0.5时，我们判断此时y更可能为1，否则y为0。
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。
Python机器学习之旅｜手把手带你探索IRIS数据集
Python机器学习之旅｜⼿把⼿带你探索IRIS数据集系列导读前⾔⼤家好，关于数据挖掘或者机器学习的理论我想⼤家应该都已经了解很多，⽽数据挖掘的⼯具例如Pandas、NumPy、Sklearn等在历史⽂章都有所介绍，因此今天我们将开始第⼆个案例实战也是使⽤⾮常多的IRIS数据集：根据花瓣和花萼的长宽预测鸢尾花的种类。
加载数据⾸先我们打开Jupyter Notebook导⼊相关库import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import model_selectionfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.svm import SVCfrom pandas.plotting import scatter_matrix接下来就是加载数据集，虽然在Sklearn库中内置了IRIS数据集，但是在这我使⽤处理好的数据可以看到我们⼀共有150条数据，每条数据的前四列对应是花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度，最后⼀列就是花的种类，现在我们就需要通过这4个特征预测鸢尾花卉属于(iris-setosa/iris-versicolor/iris-virginica)中的哪⼀品种。
探索性分析本节对数据集进⾏⼀些探索性分析，⾸先查看每⼀类的情况可以看到我们的数据很完整，⼀共150条数据每类50条，再查看数据的描述统计接着我们通过箱线图与直⽅图来观察数据的最值，中位数和偏差与数据分布进⼀步，我们可以绘散点图来观察四个变量之间的关联可以看到有些变量之前有着明显的相关性，因此我们可以进⾏预测建模分类现在开始建模分类，和之前的例⼦⼀样，我们将数据集划分为训练集和测试集。
用Python实现机器学习算法——Softmax回归算法
⽤Python实现机器学习算法——Softmax回归算法Anna-Lena Popkes，德国波恩⼤学计算机科学专业的研究⽣，主要关注机器学习和神经⽹络。
编译 | 林椿眄出品 | ⼈⼯智能头条导读：Python 被称为是最接近 AI 的语⾔。
最近⼀位名叫Anna-Lena Popkes的⼩姐姐在GitHub上分享了⾃⼰如何使⽤Python（3.6及以上版本）实现7种机器学习算法的笔记，并附有完整代码。
所有这些算法的实现都没有使⽤其他机器学习库。
这份笔记可以帮⼤家对算法以及其底层结构有个基本的了解，但并不是提供最有效的实现。
Softmax 回归算法，⼜称为多项式或多类别的 Logistic 回归算法。
给定：数据集是d-维向量是对应于的⽬标变量，例如对于K=3分类问题，Softmax 回归模型有以下⼏个特点：对于每个类别，都存在⼀个独⽴的、实值加权向量这个权重向量通常作为权重矩阵中的⾏。
对于每个类别，都存在⼀个独⽴的、实值偏置量b它使⽤ softmax 函数作为其激活函数它使⽤交叉熵( cross-entropy )作为损失函数训练 Softmax 回归模型有不同步骤。
⾸先(在步骤0中)，模型的参数将被初始化。
在达到指定训练次数或参数收敛前，重复以下其他步骤。
第 0 步：⽤ 0 (或⼩的随机值)来初始化权重向量和偏置值第 1 步：对于每个类别k，计算其输⼊的特征与权重值的线性组合，也就是说为每个类别的训练样本计算⼀个得分值。
对于类别k，输⼊向量为,则得分值的计算如下：其中表⽰类别k的权重矩阵，·表⽰点积。
我们可以通过⽮量化和⽮量传播法则计算所有类别及其训练样本的得分值：其中 X 是所有训练样本的维度矩阵，W 表⽰每个类别的权重矩阵维度，其形式为；第 2 步：⽤ softmax 函数作为激活函数，将得分值转化为概率值形式。
属于类别 k 的输⼊向量的概率值为：同样地，我们可以通过⽮量化来对所有类别同时处理，得到其概率输出。
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Python的机器学习
机器学习（Machine Learning）是人工智能领域的一个重要分支，
它利用计算机算法和数据模型，使计算机能够从经验数据中学习，并
利用学习结果进行自主决策和预测。Python作为一种简洁而强大的编
程语言，成为了机器学习领域的首选工具之一。本文将介绍Python在
机器学习中的应用及其相关的工具和库。
一、Python在机器学习中的应用
Python在机器学习中具有广泛的应用，涵盖了数据预处理、模型训
练、模型评估等各个环节。下面将分别介绍Python在这些环节中的应
用。
1. 数据预处理
在进行机器学习之前，常常需要对原始数据进行预处理，以便将其
转化为适合机器学习算法处理的形式。Python提供了一系列库和工具，
如NumPy、Pandas和Scikit-learn，可以方便地进行数据清洗、数据变
换和特征选择等预处理工作。例如，使用Pandas可以对数据进行清洗
和转换，使用NumPy可以进行数值计算和矩阵操作，使用Scikit-learn
可以进行特征选择和降维操作。
2. 模型训练
在机器学习中，模型训练是一个核心环节。Python提供了多个流行
的机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch，可以帮助开发
者快速构建和训练机器学习模型。Scikit-learn是一个功能强大且易于
学习的机器学习库，包含了各种经典的机器学习算法，如线性回归、
决策树和支持向量机等。TensorFlow和PyTorch则是深度学习框架，
提供了丰富的深度学习模型和算法，可以用于解决更复杂的问题。
3. 模型评估
在训练完机器学习模型后，需要对其进行评估，以了解模型的性能
和准确度。Python提供了多种方法和度量指标，用于评估模型在不同
任务上的表现。在分类问题中，可以使用准确率、精确率和召回率等
指标进行评估；在回归问题中，可以使用均方误差和决定系数等指标
进行评估。Scikit-learn库中提供了各种评估函数和工具，方便用户进
行模型评估和比较。
二、Python机器学习相关工具和库
除了上述提到的NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow和
PyTorch等工具和库外，Python还有其他一些强大的机器学习工具和库，
可以帮助开发者更好地进行机器学习任务。
1. Keras
Keras是一个高级神经网络API，可以在多个深度学习框架（如
TensorFlow、Theano和CNTK）之上进行快速实验。它提供了简洁、
一致和易于使用的接口，可以方便地构建各种神经网络模型。
2. OpenCV
OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了大量的图像处理和计算
机视觉算法。在机器学习任务中，使用OpenCV可以方便地进行图像
处理、特征提取和目标检测等操作。
3. NLTK
NLTK（Natural Language Toolkit）是一个自然语言处理库，提供了
各种文本处理和分析工具。在自然语言处理和文本分类等任务中，使
用NLTK可以方便地进行文本分词、词性标注和情感分析等操作。
三、结论
Python作为一种简洁而强大的编程语言，提供了丰富的机器学习工
具和库，方便开发者进行各种机器学习任务。从数据预处理到模型训
练和模型评估，Python都有相应的工具和方法。NumPy、Pandas、
Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、Keras、OpenCV和NLTK等工具
和库都是Python机器学习中常用且强大的工具，可以帮助开发者更好
地进行机器学习任务。在未来，Python在机器学习领域的应用将进一
步扩展和深化，为人工智能的发展提供更多的可能性和机遇。