• AI（人工智能）包含机器学习，机器学习包含深度学习

• 解决问题的过程

什么是机器学习

• 机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测（分类，回归）

  机器学习应用场景

1. 自然语言处理
2. 无人驾驶
3. 计算机视觉

4. 推荐系统

   数据

   数据类型

5. 离散型数据

6. 连续型数据

数据的类型将是机器学习模型不同问题不同处理的依据

可用数据集

1. Kaggle网址：https://www.kaggle.com/datasets
   1. 大数据竞赛平台
   2. 80万科学家
   3. 真实数据
   4. 数据量巨大
2. UCI数据集网址： http://archive.ics.uci.edu/ml/
   1. 收录了360个数据集
   2. 覆盖科学、生活、经济等领域
   3. 数据量几十万
3. scikit-learn网址：https://scikit-learn.org/stable/datasets
   1. 数据量较小
   2. 方便学习
4. 阿里天池

   常用数据集数据的结构组成

• 结构：特征值+目标值

注：有些数据集可以没有目标值

sklearn数据集

数据集划分

1. 机器学习一般的数据集会划分为两个部分：
   • 训练数据：用于训练，构建模型
   • 测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效
2. 两部分占比通常是：70%+30% 80%+20% 75%+25%

3. sklearn.model_selection.train_test_split(arrays,*options) 可以对数据集进行自动划分

   1. 参数介绍：
      1. x 数据集的特征值
      2. y 数据集的标签值
      3. test_size 测试集的大小，一般为 float
      4. random_state 随机数种子,不同的种子会造成不同的随机 采样结果。相同的种子采样结果相同。
   2. return 训练集特征值，测试集特征值，训练标签，测试标签
      

      数据集接口介绍

4. sklearn.datasets ：加载获取流行数据集

5. datasets.load_*() ： 获取小规模数据集，数据包含在 datasets
6. datasets.fetch_*(data_home=None) ： 获取大规模数据集，需要从网络上下载，函数的第一个参数是 data_home， 表示数据集下载的目录

• load*和 fetch*返回的数据类型 datasets.base.Bunch(字典格式 )
  • data：特征数据数组，是 [n_samples * n_features] 的二维 numpy.ndarray 数组
  • target：标签数组，是 n_samples 的一维 numpy.ndar
  • DESCR：数据描述
  • feature_names：特征名,新闻数据，手写数字、回归数据集没有
  • target_names：标签名,回归数据集没有
    

    分类数据集

1. sklearn.datasets.load_iris() 加载并返回鸢尾花数据集
2. sklearn.datasets.load_digits() 加载并返回数字数据集

3. sklearn.datasets.fetch_20newsgroups(data_home=None,subset=‘train’)

   1. subset: ‘train’或者’test’,’all’，可选，选择要加载的数据集.
   2. datasets.clear_data_home(data_home=None) 清除目录下的数据
      

      回归数据集

4. sklearn.datasets.load_boston() 加载并返回波士顿房价数据集

5. sklearn.datasets.load_diabetes() 加载和返回糖尿病数据集
   

   转换器（ Transformer ）

   

• fit是适应数据，但不对数据做改变，transform是对数据做改变；fit_transform是fit和transform的结合

  估计器（ estimator ）

• 在 sklearn 中，估计器(estimator)是一个重要的角色，分类器和回归器都属于 estimator，是一类实现了算法的 API

1. 用于分类的估计器：
   1. sklearn.neighbors k-近邻算法
   2. sklearn.naive_bayes 朴素贝叶斯
   3. sklearn.linear_model.LogisticRegression 逻辑回归
   4. sklearn.tree 决策树与随机森林
2. 用于回归的估计器
   1. sklearn.linear_model.LinearRegression 线性回归
   2. sklearn.linear_model.Ridge 岭回归
3. 估计器的工作流程