走进机器学习：新手必看的完整入门指南

🏠大家好，我是Yui_💬
🍑如果文章知识点有错误的地方，请指正！和大家一起学习，一起进步👀
🚀如有不懂，可以随时向我提问，我会全力讲解~
🔥如果感觉博主的文章还不错的话，希望大家关注、点赞、收藏三连支持一下博主哦~！
🔥你们的支持是我创作的动力！
🧸我相信现在的努力的艰辛，都是为以后的美好最好的见证！
🧸人的心态决定姿态！
💬欢迎讨论：如有疑问或见解，欢迎在评论区留言互动。
👍点赞、收藏与分享：如觉得这篇文章对您有帮助，请点赞、收藏并分享！
🚀分享给更多人：欢迎分享给更多对编程感兴趣的朋友，一起学习！

1. 什么是机器学习

以维基百科为例：机器学习
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径之一，即以机器学习为手段，解决人工智能中的部分问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域科际集成，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。
机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法（要防止错误累积）。很多推论问题属于非程序化決策，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
用一句话来概况就是：机器学习（Machine Learning，简称 ML）是人工智能（AI）的一个子领域，关注于研究如何通过数据来使计算机系统自动改进和学习。与传统的编程方式不同，机器学习通过输入数据来训练模型，模型能够从数据中识别模式，并根据这些模式做出预测或决策，而不需要显式地编程规则。

1.1 机器学习的基本类型

1. 监督学习
   • 在监督学习中，模型使用一组标注的数据进行来进行训练，也就是数据中的每个输入都有对应的目标输出（标签）。模型学习这些输入和输出之间的关系，然后用于预测新的、未标记的数据。
   • 常见的任务：分类（识别图片中的物体类别）、回归（预测房价）。
   • 示例算法：线性回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等。
2. 无监督学习
   • 无监督学习的训练数据没有标签，模型需要自己找出数据中的结构和规律。常用于探索性数据分析，聚类和降维任务。
   • 常见的任务：聚类（例如将客户分为不同群体）、降维（减少数据的维度）。
   • 示例算法：K-means聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）、自编码器等等。
3. 半监督学习
   • 半监督学习介于监督学习和无监督学习之间，使用了少量标注数据和大量未标注数据。通过适用于标注数据稀缺且成本高昂的情况。
   • 常见任务：图形分类，语言识别等等。
4. 强化学习
   • 强化学习是基于于环境交互的过程中获得反馈来学习的算法。在这个过程中，智能体通过执行动作获得奖励或者惩罚，并以此调整行为以达到长期目标。
   • 常见任务：自动驾驶，游戏中的AI（AIphaGo），机器人控制等等。
   • 示例算法：Q-learning、Deep Q Network（DAN）、Proximal Policy Optimization(PPO).

1.2 机器学习的核心步骤

如果说人类的学习是先观察在学习最后转化为技能，那么计算机就是给数据给它，然后它再继续机器学习，最后转化为技能。

1. 数据收集和准备：
   • 数据是机器学习的基础，质量高且标注好的数据可以显著提高模型的性能。数据预处理（如清洗、去噪、填补缺失值等）是至关重要的。
2. 选择模型和算法：
   • 根据任务的特点选择合适的模型和算法，例如监督学习的分类问题可以使用逻辑回归、决策树等算法，无监督学习的聚类问题可以选择K-means等。
3. 训练模型：
   • 通过输入数据和目标输出，模型逐步调整参数（如权重和偏置）以尽可能地拟合数据。
4. 评估和优化：
   • 使用评估指标（如准确率、F1分数、均方误差等）评估模型性能，并通过交叉验证、调整超参数等方式优化模型。
5. 部署和应用：
   • 将训练好的模型应用到实际环境中，例如将其嵌入到应用程序中，进行实时预测或分析。

1.3 常见的机器学习算法：

• 线性回归（Linear Regression）：用于回归任务，通过拟合一条直线来预测数值输出。
• 决策树（Decision Trees）：通过一系列的判断条件进行决策，常用于分类和回归问题。
• 支持向量机（SVM）：通过找到一个最大化类别间隔的超平面，适用于分类问题。
• 随机森林（Random Forest）：集成多个决策树的结果，减少过拟合，提高预测准确性。
• 神经网络（Neural Networks）：模仿大脑神经元的工作原理，能够处理复杂的任务，广泛应用于图像处理、自然语言处理等领域。

2. 准备阶段

在学习机器学习前，我们也需要掌握些基础知识：

• 数学基础
• 基础编程技能
• 常见算法学习

2.1 数学基础

机器学习涉及到许多数学概念，特别是线性代数、概率论、统计学和微积分。以下是你需要关注的数学领域：

• 线性代数：向量、矩阵运算、特征值与特征向量、奇异值分解（SVD）等。
• 概率论与统计学：概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计、假设检验等。
• 微积分：梯度、偏导数、链式法则等，用于理解优化算法（如梯度下降）。
• 优化理论：了解如何通过优化算法（如梯度下降）来训练模型。

2.2 掌握编程技能

虽然机器学习并没有太大的语言上的限制，但是我还是主推Python的，后续的代码也都是以Python的形式给出的。
因为Python是机器学习领域的主流语言，拥有丰富的库和工具（如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等）。
对应这些库我们要学会的就是Python中的科学计算与数据处理。

• NumPy：掌握NumPy库，学会使用其高效的数组操作、矩阵运算、线性代数等功能，很多机器学习算法都依赖于NumPy。
• Pandas：学习如何使用Pandas处理和分析数据，特别是如何使用DataFrame结构来加载、清洗、分析和操作数据。
• Matplotlib/Seaborn：掌握数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn等），能够清晰地展示数据分布、关系、模型性能等。

2.3 学习机器学习基础

掌握机器学习的核心概念、常见算法和实际应用：

• 基础算法：了解线性回归、逻辑回归、决策树、K-means聚类、支持向量机等经典算法。
• 模型评估：学习如何评估模型性能（如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等）。
• 数据预处理：了解如何清理和准备数据，处理缺失值、异常值、特征选择等。

3. 代码实践

需要安装的库

pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib

下面是一个简单的Python机器学习示例，使用Scikit-learn库来实现一个分类任务。我们将使用鸢尾花数据集（Iris Dataset），这是机器学习中经典的分类问题数据集。我们将使用K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法进行分类。此代码将演示如何加载数据、准备数据、训练模型、做出预测以及评估模型。

# 第一步：导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 第二步：加载鸢尾花数据集
# 使用sklearn自带的鸢尾花数据集
data = load_iris()
X = data.data  # 特征数据（花的萼片和花瓣的长度、宽度）
y = data.target  # 标签数据（花的品种）

# 第三步：将数据集分为训练集和测试集
# 80%的数据用来训练，20%的数据用来测试
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 第四步：数据标准化
# KNN对数据尺度敏感，因此我们需要将数据标准化，使每个特征的均值为0，方差为1
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)  # 标准化训练数据
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)  # 标准化测试数据（使用训练数据的标准化方式）

# 第五步：创建KNN模型并训练
# 使用K近邻算法（KNN）进行分类，选择K=3，即考虑3个邻居
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train_scaled, y_train)  # 用训练数据训练模型

# 第六步：在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test_scaled)

# 第七步：评估模型
# 输出模型的准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"准确率：{accuracy:.2f}")

# 输出详细的分类报告
print("\n分类报告：")
print(classification_report(y_test, y_pred))

输出结果

准确率：1.00

分类报告：
              precision    recall  f1-score   support

           0       1.00      1.00      1.00        10
           1       1.00      1.00      1.00         9
           2       1.00      1.00      1.00        11

    accuracy                           1.00        30
   macro avg       1.00      1.00      1.00        30
weighted avg       1.00      1.00      1.00        30

4. 总结

机器学习作为人工智能的核心技术之一，已经渗透到我们生活的方方面面。从智能推荐到语音识别，再到自动驾驶，机器学习正在以惊人的速度改变着世界。对于初学者来说，入门机器学习并不难，关键是掌握基本概念、常见算法和实践技巧。通过简单的例子和系统的学习，你可以逐步理解如何让计算机通过数据“学习”并做出决策。随着你不断深入，你会发现机器学习不仅仅是技术，更是未来的无限可能。如果你也希望与智能化的未来接轨，那么现在就是开始学习机器学习的最佳时机。
文章所在专栏机器学习
文章代码gitee