4、机器学习基础：从数据处理到感知机实现

机器学习基础：从数据处理到感知机实现

1. 数据预处理与模型选择基础

1.1 特征降维

在处理数据时，部分所选特征可能高度相关，存在一定冗余。此时，降维技术能将特征压缩到低维子空间。降维有诸多好处，比如减少存储空间，加快学习算法的运行速度。当数据集包含大量无关特征（即信噪比低）时，降维还能提升模型的预测性能。

1.2 数据集划分

为判断机器学习算法在训练集上的表现，以及能否很好地泛化到新数据，需将数据集随机分为训练集和测试集。训练集用于训练和优化模型，测试集则留到最后评估最终模型。

1.3 模型训练与选择

不同的机器学习算法适用于不同的问题。没有一种算法能在所有情况下都表现最优，就像不能只用锤子处理所有问题一样。因此，在实际应用中，需比较多种算法，选择性能最佳的模型。在比较之前，要确定衡量性能的指标，常用的是分类准确率，即正确分类实例的比例。

为解决在不使用测试集进行模型选择的情况下，如何知道模型在最终测试集和实际数据上的表现这一问题，可以采用“交叉验证”技术。交叉验证会将数据集进一步划分为训练子集和验证子集，以评估模型的泛化性能。同时，软件库中学习算法的默认参数不一定适合特定问题，因此需要使用超参数优化技术来微调模型性能。

1.4 模型评估与预测

选择在训练集上拟合的模型后，用测试集评估其在未见过数据上的表现，即泛化误差。若对性能满意，就可以用该模型预测新数据。需注意，特征缩放和降维等操作的参数仅从训练集获取，后续应用于测试集和新数据时也使用相同参数，否则测试数据的性能评估可能过于乐观。

2. Python在机器学习中的应