20、机器学习入门：Scikit-Learn 实战指南

机器学习入门：Scikit-Learn 实战指南

1. 机器学习基础与降维算法

在机器学习中，降维算法是处理高维数据的重要工具。例如，当我们面对具有 100 或 1000 个特征的数据集时，直接可视化这些高维数据是一项挑战。降维算法可以将数据减少到二维或三维，从而更方便地进行可视化和分析。

1.1 降维算法示例

以螺旋数据为例，颜色代表提取的一维潜在变量，沿着螺旋均匀变化，这表明算法确实检测到了我们肉眼可见的结构。常见的降维算法包括主成分分析（PCA）和各种流形学习算法，如 Isomap 和局部线性嵌入（LLE）。

1.2 机器学习方法概述

机器学习主要分为监督学习和无监督学习两大类：
- 监督学习 ：基于标记的训练数据预测标签，包括分类（预测离散类别标签）和回归（预测连续标签）。
- 无监督学习 ：识别未标记数据中的结构，包括聚类（检测和识别数据中的不同组）和降维（检测和识别高维数据中的低维结构）。

2. 引入 Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一个广泛使用的 Python 机器学习库，提供了大量常见算法的高效实现。它具有简洁、统一和流线型的 API，以及丰富的在线文档。一旦掌握了 Scikit-Learn 中一种模型的基本使用和语法，切换到新的模型或算法就非常简单。

2.1 Scikit-Learn 数据表示

在 Scikit-Learn 中，数据最好以表格形式表示。一个基本的表格是二维数据网格，其中行代表数据集中的各个元素，列