1、利用Keras开启机器学习与深度学习之旅

利用Keras开启机器学习与深度学习之旅

1. 机器学习简介

机器学习是一门利用机器模拟人类任务，并使机器在执行这些任务的过程中不断提高性能的科学。通过向机器输入现实世界事件的观测数据，机器能够发现数据中的模式和关系，从而优化目标函数，例如提高二元分类任务的准确率或降低回归任务的误差。

机器学习的优势在于它能够处理大型数据集中高度复杂的非线性关系，并多次重复学习结果。例如，将狗和猫的图片数据集分类为相应类型，对人类来说这是一项简单的任务，准确率可能很高，但给每张图片分类大约需要一秒钟，并且要扩大任务规模只能增加人力，这可能并不可行。而对于机器来说，虽然达到人类的准确率可能有难度，但它们每秒可以对多张图片进行分类，并且通过增加单台机器的处理能力或优化算法，就能轻松实现任务的扩展。

此外，用于对猫狗图片进行分类的机器学习模型所采用的原理，也可以应用于人类难以完成的其他分类任务，比如在磁共振图像（MRI）中识别肿瘤。人类完成这项任务需要专业的医学人员和多年的经验，而机器可能只需要一个带标签的图像数据集。

2. 数据表示

我们构建模型是为了了解训练数据以及数据集中特征之间的关系，这些知识可以帮助我们处理新的观测数据。然而，现实世界中的观测数据与训练机器学习模型所需的数据格式有很大差异。以文本数据为例，人类阅读文本时能够理解每个单词，并根据上下文理解其含义，但机器无法解释这种上下文信息，除非对其进行特殊编码，否则它们不知道如何将文本转换为可输入的数值数据。因此，我们需要对数据进行适当的表示，通常是将非数值数据类型（如文本、日期和分类变量）转换为数值类型。

2.1 表格数据

许多机器学习问题所使用的数据是