七月在线公开课笔记-十四-

七月在线公开课笔记（十四）

1447-七月在线-机器学习集训营15期 - P6：03-图像与文本基础 - 程序员技术手札 - BV1ASste6EuZ

我好呃。

各位同学大家晚上好，然后我们今天呢就给大家讲解，我们的文本和图像基础啊，嗯这个呢就是很多同学比较关心，因为我们现在很多的一个呃岗位呢，上网工程师的岗位呢都是跟要不跟文本相关，要不就跟图像相关对吧。

所以说很多同学在嗯，就是说也是呃，非常建议，可以提前把我们这节课给好好学习一下，呃我们现在一个就业啊，就是说算法工程师对吧，我们的算法工程师，算法它里面是分方向的，不是单纯的就是算法工程师。

我们在上节课，其实上次直播也就是前两天直播的时候，我们也说了啊，因为我们具体任务它是分任务的，所以说这个地方我们的算法呢，也是分具体的一些方向，AP搜索额推荐系统，还有我们的搜索，还有我们的CV。

还有这种结构化的，不同类型的一个算法工程师，他的一个要求的技能是不一样的，所以说我们在学习的时候。

你肯定是要分专分方向的进行学习的，我们首先呢给大家看一看，我们今天所讲的这个啊，我们今天的内容呢分为四部分，第一部分呢是我们的一个数据的类型的介绍，然后第二个部分呢，其实在上节课我们也给大家介绍了。

然然后呢我们这个地方呢再给大家介绍一下，然后第二部分呢做一个文本处，文本数据处理的一个基础，第三部分是图像处理，数据处理的一个基础，然后第四部分是我们的实践案例，好我们首先来看第一部分数据类型呃。

我们今天的课程呢就主要是给大家嗯，讲这些具体的一些呃，就是说知识点啊，然后有一些具搭配一些具体的代码，然后我们的PPT呢可能会稍微简单一些，我们的具体的一个数据呢。

其实在我们在上节课上次直播时候给大家说了，我们的具体的一个问题，以它的一个其实跟我们的数据相关的，我们有这种结构化的数据，半结构化的数据和非结构化的数据，那么在这个地方呢，我们具体的一个数据集呢。

它的一个类型其实是跟我们的任务强相关的，一般而言我们在做一个呃任务的时候呢，首先是把它划分成结构化的数据和，非结构化的数据，结构化的数据就是表格类型的，非结构化的数据，就是不适合这种表格类型的嗯。

结构化的数据就是这种啊，就是说你可以用这种pandas的库，来进行很好的读取的对吧，我们在之前的课程也给大家讲了，我们具体的这个pandas的一些基础操作，然后呢。

我们的一个相当于是嗯这个嗯非结构化的数据，文本图像视频，文本图像视频好，这些呢都是在我们的，就是嗯他的一个非结构化的数据，那么这个地方呢，我们今天给大家讲这个文本或图像啊，当然这个视频呢。

其实它就是我们的一个多帧图像所组所组成的，那么如果是将我们的一个图像，加上我们的一个音频对吧，AUDIO就等于我们的视频等于video对吧，所以说这个视频呢从两部分啊，一个是我们的图像。

一个是我们的一个音频，那么这个地方呢就需要大家可以思考一点，提前思考一下，就是说我们在做一个分类任务的时候，在做分类，这种时候图片分类和文本分类有什么异同点吗，图片分类和E呃。

文本分类它其实都是分类任务，但是呢它的拥有的一个具体的一个数据，是不一样的，那么接下来我们的一个具体的一个嗯，就是嗯所产出的一个模型啊，以及我们的侧重点就不一样对吧，第二个文本分类和租房热度预测。

它有什么异同点，这个做房热度预测，就是我们上次直播给大家讲的这个，two sigma的一个嗯房屋热度预测，那么文本分类，它是一个典型的一个非结构化的数据，我们讲的住房热度预测，它是一个结构化的数据。

所以说这两个虽然说都是分类任务，但是它一个是非结构化的数据，一个是结构化的数据，自然它的一个解决方法也不一样，所以说呢我们在遇到一个问题之后呢，首先拿到我们的一个具体的一个嗯问题，然后就看他是什么数据。

然后就可以找到他具体的一些方法了，好那么我们就开始先看我们的文本，数据处理，对于文本而言，就是说在我们的英文里面，它叫natural language processing，简称ARP嗯。

自然语言处理啊，自然语言它这个地方的一个语言呢不是任何的，不是编程语言，它是一个自然的语言，自然语言就是说我们的一个人与人之间沟通的，这种语言，就是我们的自然语言，就是自然场景下的嗯，或者说英文。

或者说任何人与人之间沟通的这种啊，就是自然语言，那么我们的一个在日常生活中，我们写代码，这种Python，我们的C加加，我们的c#，其实它都是编程语言，它跟自然语言是不一样的。

编程语言它是有规定的一个语法，你不按照他的语法写，它就会错误，但是自然语言它是不会的啊，自然语言就是说如果老师在发音的上面，或者说说错了某些单词，其实不影响主体内容对吧。

所以说自然语言其实它是非常难的一件事情，也被称作叫做人工智能技术的皇冠啊，这是非常难的一件事情，那么咳咳咳，在我们的这个非结构化的数据集里面呢，文本是非常常见的非常常见的，那么在这个地方呢。

我们的互联网上面的一个具体的一个，80%以上的一个信息，都是由文本给出来的，就是说我们去嗯，你去聊天啊，或者说在互联网上冲浪，其实很多的一些具体的一个数据，一些信息啊，都是由我们的一个文本所给出来的。

对于我们的文本呢，一个算法工程师，他其实嗯基本基本任务啊，或者说基础的时候呢，都是做一些语言理解的任务，语言理解就是NIU语言理解能力，就是说我们给定一个文本，能不能理解出这个文本中间的一个核心的一个。

关键点，这是第一个第一内容，第二内容呢自然语言生成，这个地方的一个生成是前者，U呢是一个understanding，对吧，庞德斯登顶U呢，呃这个地方的G呢就是generation。

生成生成就是说我们能不能给定一个文本，你去产生它的回答，或者说你知道这含义的情况下，你能够组织这个语言，就是文本生成对吧，这个呢其实机器人很难有这个生成任务，生成的能力的。

因为机器它是没有这种逻辑思考的对吧，在我们的大部分场景下，我们的一些任务呢都是这种NLU的LU的，那么我们在这个自然语言处理，这里面到底有哪些任务呢，其实嗯我们待会儿会给大家介绍啊，嗯自然语言处理呢。

其实它的一个难度是非常大的，嗯在我们的日常生活中呢，你会看到很多的一些bad kiss啊，就是说这种错立我们看这个啊，就是说一个一男一女在进行相亲的时候，然后男生就发了他的一个名字叫普通对吧。

然后让女生给误会了，然后就是嗯把他拉黑了对吧，其实这个男生他就是叫普通对吧，女生就觉得他是呃，他以为就是说他说自己的名字很普通对吧，然后呢这个地方我们再看这个例子，就是说我们的一个具体的一个文本。

在进行嗯理解的时候呢，它在不同的句子里面，它的一个含义是存在不同的，比如说我们的一个有一个新闻，德国最大连锁百货进入破产，然后呢微博他在进行嗯，就是说识别的时候呢。

大家就看哎这个最德国最大连锁百货这个地方，他在做一个判断的时候，就是认为大连的用户都在关注这个新闻对吧，其实这个并不是说，这个地方并不是一个城市对吧，那只不过这两个单词把它组合到一起。

就变成了这样一个情况，嗯那么这个地方其实我们第一次看到这个例子，觉得哎微博的技术是不是很难啊，嗯是的啊，就是我有好多同学之前在微博实习啊，以及工作微博，他们在做一个自然语言理解的时候。

很多时候都没有上模型，都是人工去增加这些关键词，如果去人工去用城市的关键词做一个匹配，就很容易匹配成这种情况对吧，他没有做分词，在我们的一个自然语言的场景下呢，其实它是非常难的一件事情。

因为语言它是一个没有任何规律的，自然语言是没有任何规律的，而且是错综复杂的，语言是可以开放的，它是非常开放的，可以进行组合得到新的单词，这个呢就是如果是英文呢，其实更更严重一些。

我们在英文的一个每年度的牛津词典里面呢，它都它都会新增一些单词，就是我们的一个英文的单词，它是由我们的一个英文的字母所组成的单词，但是呢对于我们的中文而言，其实中文也会出现新词对吧。

我们在今年或者说去年都每年都会在产生一些，互联网上的一些新的单词对吧，所以说这个地方我们的一个机器，他想要不断的去理解这些新的单词，那么他就需要具备这种持续学习的能力。

好语言呢它在有一个上下文的关系的情况下，以及有环境知识的情况下，它的含义是不一样的，就是说一个单词在有上下文的情况下，有环境的情况下，它的含义也是不一样的，好，所以说自然语言处理其实是非常难的一件事情。

在我们的自然语言处理里面呢，我们有到底有哪些常见的任务呢，到底有哪些常见的任务呢，就是说我们常见的啊就是有这个垃圾邮件识别，情感识别和意图识别，这个就是我们的一个基本上，就是一个文本分类的任务。

聊天机器人和智能客服，在我们的之后的课程可能会讲到，其实他是一个对话的任务，语音识别和语种识别，其实这是类似于我们的一个语音相关的，一些任务，机器翻译和魔幻生成，这是其实是一种生成的任务好。

那么在这个里面呢，我们在前面三类就是一个NLU的一个任务，后面一类呢这个是一个n lg的任务，因为因为他是有一个生成的啊，有生成的，那么有同学可能还不太理解，这个地方的NLU和NNG它到底有什么区别。

这个AIU呢，它只关注我们如何理解我们的一个文本，那么在这个地方呢，我们基本上你可以用这样一个公式来白起，我们输入一个文本，然后把它做一个类别的分类，这个就是我们的一个NIU的任务。

lg呢就是说我们输入一个文本，我们试图要产生一个新的文本，这个新的文本和我们的一个原始的文本，是不相同的，或者说是不同不同语言下面的，这样你就可以理解对吧，我们的AIU呢基本上是一个降维的过程。

但是lg呢其实它不是一个单纯的降维的过程，在我们的LP里面呢，我们有两种实践方法啊，就是说传统的机器学习方法，以及我们的这个具体的一个嗯，基于我们的一个深度学习的方法，那么如果是用深度学习的方法呢。

那么自然而然他就是嗯，就是不需要有很多的特征工程，只需要我们把数据集给它处理好就行好，那么我们在做一个文本处理的时候呢，其实这个地方就有一些小小的一些细节，首先呢对于文本而言啊，我们的不同语言下的文。

他的文本，比如说我们的中文文本和我们的英文文本对吧，它就存在我们的一些区别，对于中文而言，我们是没有这种我们的字，我们的句子是由我们的单词所组成的，每个单词又是由我们的字所组成的。

那么我们在这个英文里面，英文就是它的一个句子里面，就是我们的一些一个单词，这个呢就是有一个很典型的区别，就是说对于中文而言，我们如果想要识别到单词的话，我们是需要做一个分词对吧。

但是呢对于我们的一个英文而言，其实我们不需要做分词，这个地方呢我们如果是做一个分词，或者说把它划分到词源，我们一般情况下把它叫做一个token nizer，这个token ize。

或者说token ize这样一个操作，就是把它做一个分词，当然我们在这个文本里面，其实还有一些其他的一些基础知识，比如我们在文本里面有这种形容词，有这种单词的一个词性对吧。

这些呢都是在我们的一个自然语言处理的，一些基础的一些教程或者说课本里面都会讲到，那么如果我们嗯基本上这些啊，前面这些都是我们的一个文本的清洗，文本的预处理，然后后面这些比如我们的这个。

它就会包含到我们的一个句子记嗯，基于我们的句子或者说单词的一个理解，然后下面第三部分，这个呢就涉及到我们的一个句子，相似度的一个计算好，那么基本上就是说，如果你对这些AMP感兴趣呢。

你可以将这些具体一个单词，这个呢就是我们的一些具体的一些距离，计算公式，你直接在百度上搜索，就可以得到一些具体的一些嗯答案啊，都是有一些啊，或者说一些教程都非常方便，对于我们的文本而言。

其实在我们在进行建模的时候呢，是需要特殊对待的，需要特殊对待的，然后呢我们的一个具体的一个文本呢，它在进行特殊，就是说嗯为什么要特殊对待呢，因为我们的文本其实它本质就是一个list，这是第一个单词。

这是第二个单词，然后这是第三个单词等等等等，你这个这是一句话，然后这个地方我们的一个嗯，就是说这一句话里面，他的这个相当于是一个word对吧，这是一个word这个地方我们的一个list，它是不定长的。

不定长的，然后呢我们再进行嗯，就是是处理的时候，我们的模型其实是不能接受这种list的类型的，一个输入的对吧，我们在进行上节课嗯，在对这个to西格玛比赛嗯，那个数据集做处理的时候。

我们对于list类型的一个数据，我们其实很简单的统计了一下，它的一个具体的一个长度对吧，就是说直接提取一个特征，提取它的长度，我们没有做其他的操作对吧，因为这个地方如果做其他的操作。

就涉及到我们本节课的知识啊，我们就没有展开讲这个list，来做一个处理的时候呢，你可以提取它的一些特征，比如说你把这里面的每一个单词做一个编码，比如说我们提取一个特征，就是说是否，包含某个单词对吧。

如果是包含某个单词，我们就把它置为一，如果不包含某个单词，就质为零对吧，你可以相当于是人工去提取一些特征，这个都是可以的，但是呢这个地方需要注意的是，就是说我们一般情况下，这个文本呢它是不定长的。

它是不定长的，那么这个不定长呢，我们就是在做处理的时候，你是需要知道我们的一个具体，就很容易得到一个系数的数据，因为句子不定长的情况下，而且这个句子里面是有很多word的情况下。

那么这个具体的进行处理的时候，你如果都是做这种类似的特征，你得到的一个具体的数据呢就是非常稀疏的，当然对于文本的一个处理，你可以参考类别特征的编码，比如labor encoder。

或者说count in count encoder等等等等，这个是可以参考的好对在对于文本而言呢，其实这里面有非常多的一些知识啊，因为文本它的一个发展是非常非常完备的，这个呢就是我们传统的自然语言处理。

里面的一些具体的名词，比如我们的语法术啊，比如我们的word rank啊，我们的一些呃LDA呀，我们的一些具体的一些名词，在自然语言处理里面，其实就是说非常多，当然这个并不是说全部都需要大家掌握。

这个值得给大家看一下，在自传统自然语言处理里面，其实包含的知识点是非常多的，如果是跟我们的深度学习相关的，就是我们的基于深度学习的资源源处理呢，这里面就大部分是模型的构建，你比如说BT模型啊。

我们的xl net啊，或者说我们的transformer attention啊，或者说我们的CNN啊等等，那么在深度学习的一个自然语言处理里面，就比较关注于我们的模型搭建嗯。

以及我们的具体的一个数据的处理，然后这个部分有这个地方，有一个我们的一个LP的厂，就是比较全的任务的一个名词啊，比如说这种哦我们的NNER嗯，实体抽取啊，我们的这个文本翻译啊。

Machine transtranstranslation，如果你感兴趣的话呢，可以把这一部分的一些嗯具体的任务啊，可以在下下面在下课后呢，把我们的一个任务给大家了解一下，因为我们这个这节课。

只会把我们的自然语言处理和CV呢，大致给大家过一遍，基础不会给大家讲很深，那么我们在学习的时候呢，可以你可以先这样一个思考，就是说我们在进行一个嗯学习的时候呢，首先是看一看你的一个具体的一个嗯文本。

它能够在什么地方出现，也就是设想一下我们的日常生活中，哪些任务是跟我们的文本打交道的，嗯或者说你到底是想要学习哪一类文文本任务，或者说你在学习的过程中会遇到什么问题，你都可以提前来了解一下。

因为嗯我按照我的一个经验啊，就是很多初学者在学习机器学习的时候，如果你基础不好的话，你学NLP的一些具体的任务，会很难很难很难上手啊，嗯或者说你可能调试几天，都很难调试出这个代码，嗯那么在这个地方。

你就首先不要想着把我们刚才这两页的一些，知识点都全部学会，嗯对于初学者而言，你是绝对不可能学完的，所以说呢你要一定要弄清楚，你自己到底想学什么，然后再去聚焦到这个任务上面。

然后这个地方呢也对于NP任务呢，也有一个具体的一个公开课啊，嗯是斯坦福大学的一个cs嗯，224和cs22cs，224N和cs，2224U这两个课呢都是比较经典，而且每年都在更新的一个呃公开课。

如果你想要去面试AARP的算法工程师，这两个课一定要刷一下啊，就是看完因为很多的一些前沿的一些模型，在两个在在这两个公开课里面都有讲到好，那么我们再开始啊，对于我们的一个自然语言处理里面呢。

我们比较基础的LP，里面有我们的NLG和LU对吧，那么比较推荐大家先学一下LU，因为AU呢它是一般情况下的任务都比较简单，在NLU里面呢，我们比较推荐大家先学习一下文本分类。

文本分类呢这个跟我们的一个图像分类，其实本质一样啊，这个地方我们输入一个文本，我们需要输出一个具体的一个类比，这就是一个文本分类，在做文本分类的时候呢，其实文本分类有非常多的一些应用场景啊。

我们再翻到前面，比如我们的垃圾邮件识别对吧，输入一个邮件，我们判断它到底是不是垃圾邮件，我们情感识别输入一段文本，对他的情感做一个判断对吧，他的情感是正向的嗯，负向的或者说中立的意图识别。

就是说这个具体的一个文本，它包含是不是有什么意图，以及具体的一些关键词是什么对吧，都是可以从分类的角度来完成的，那么对于文本分类呢，它的一个完整的流程是呃，文本预处理特征提取。

文本表示以及分类器在这个地方呢，我们在做文本预处理的时候呢，我们的不同类型，不同语种的文本，它其实是需要做不同的一个预处理的，也就是我们比较典型的英文的，它是不需要做分词的，而中文是需要的好做预处理呢。

其实是需要将我们的一一个，也是需要将我们的一些文本里面的一些呃，就是说垃圾啊这种信息给它剔除掉嗯，比如这种嗯无效的信息啊，都是需要把它剔除掉的，那么这个呢可能是也是需要大家掌握一下。

正则表达式相关的一些啊，就是说知识呃，后面的这个特征提取和文本表示呢，其实是这样的，我们的原始的文本呢，它并不是说所有的文本都是有效的，我们是需要将文本里面有效的一些信息，给它提取出来。

并把它表征为我们的一个呃，机器学习模型能够识别的对吧，我们各位同学现在应该对机器学习的一些模型，应该有一定了解的，那么我们的机器学习模型，其实它本质很多情况下，都是只能输入我们的数值对吧。

所以说我们是需要把它转成我们的一个，具体的数值，好这个呢就是说我们特征提取，我们表示是将我们的文本处理为我们的模型，能够识别的格式，这文本预处理特嗯，特征提取和文本表示这个呢可以放在模型之外。

比如说我们这一部分我们用Python来做写，然后后面的分类器呢我们加一个x t boost，或者说加一个逻辑回归都行好，那么我们继续对于我们的文本而言呢，其实这个地方有一个非常关键的一个点。

就是我们对于文本其实有一个叫做AGRAM的，这个呃，就是说概念AGRAM呢，就是说我们是可以将我们的一个呃，它其实是一种语言模型啊，是一种基于统计方法的一种语言模型，它的一个操作呢。

就是说我们利用我们的一个滑动窗口，在这个窗口内的一个具体的一个呃数值，它的一个统计量，来统计我们具体的一个字符的频率啊，举一个非常简单的一个例子，就是我们的AGRAM在给定一个句子的情况下。

我们AGGRAM分别取值为123的情况下，我们输出的结果AGRAM取值为一的时候，其实本质就是this is a sentence，This is a sentence，每个单词每个单词分开。

这个呢又叫做unit gram，n gram取值为R的情况下，就是this is is a a sentence，这样一种取值对吧，这样一种情况，那么它就是一个AGRAM取值为R，它窗口为二。

我们叫做big gram，然后N个N取值为三，N取三的时候，就三个单词的时候，This is a is a sentence，这种的它叫又叫做一个TRIGRAM，好。

这个呢就是一个叫做我们的一个n gram，的一种语言模型啊，嗯他在做什么呢，ANGRAM的语言模型，其实本质是在统计两个单词组合的情况下的，就是说你可以理解把它组合成了一个新的单词。

这样呢其实是可以保留这个单词与单，词之间的一个次序好，那么对于文本做处理呢，其实有一个非常基础的知识呢，叫一个contractor，CONTRVECTOR呢，它是将我们的一个文本进行一个编码。

并并进行一个统计，它出现的次数好啊，那么这个地方呢，CONTROVECTOR它嗯又叫一个又叫做一个turn，Frequency，Term，Frequency，这个term就是我们的一个单词的意思。

或者说这种嗯如果n n gram n取一的话，就是每每个单词N取二的情况下，就是两个单词的组合，这个叫做一个term，那么这个contractor，其实在我们的SKN里面也有具体的实现啊。

我们待会可以看一下，我们输入一个句子S嗯，contractor在做什么呢，它本质就是首先构建一个word index的一个词典，在这个词典里面呢，我们将这个this把它编码为一啊。

this is编码成零，然后呃is编码成1good2bad三对吧，类似的，然后呢将得到这个词典之后，这个词典其实本质就是，将我们的一个具体的一个单词编码成一个数值。

然后接下来我们是把它转换成这样一个向量，每个句子把它转换成这样一个向量，这个向量它是仍然是一个表格类型的，有行行的维度就是我们的一个样本样本，就是我们的一个句子列，就是我们的一个字段。

这个字段呢就是表明这个单词，它出现的一个频率，什么意思呢，在这个句子里面，我们包含的单词是this is good，This is good，那么在对应的位置大家都是取值为一的，那么在下面一个句子。

第二个句子this is bad，那么在这对应的位置，它就是取就是取值为一的这个地方的control vector呢，它是做一个次数的统计，就是说如果第一个句子是this is good，Good。

Good，Good good，假如说有五个good的情况下，那么这个地方我们的这个位置就是取值为五的，那么这个CONTROVECTOR这是他在做什么呢，Contributor，它本质就是统计。

我们这个单词在这个句子里面出现的一个次数，它有什么样一个作用呢，就是说不管你是多长的句子，我们都是把它转换到一个相同的一个维度，下面这个字段的这个维度，我们的度有多少列呢。

我们的列的个数是由我们的word index所决定的，它里面到包到底包含了多少个单词，也就是我们多少列，比如说这个地方我们是五个单词，我们的列就是五个对吧，如果我们是六个单词的情况下，我们就是六列。

那么这个地方不管你是任意长度的一个句子，都是可以把它转换成一个相同维度的一个vector，这个vector的一个维度，就是由我们这个所有单词的个数所决定的。

好我们刚才所讲的呢就是一个turn frequency，其实本质就是一个CONTACTOR，那么CONTROVECTOR其实本质在统计，它本质在统计什么呢，它本质在统计这个单词。

在这个句子里面出现的一个次数，但是呢这个单词在所有句子里面出现的次数，我们是没有考虑的对吧，那么这个地方我们就是给大家介绍一个叫做，I d f inverse document fency，立文档次评。

它是什么含义呢，就是说我们提取一个提出一个统计值，这个统计值呢去衡量一下，这个单词在所有句子里面出现的频率的倒数，相当于是我们的一个具体的分子，就是我们的所有句子的个数，二，分母呢。

就是这个单词在所有句子里面出现的一个次数，比如说这个地方，我们的this这个单词在所有的句子里面都出现了，且它的一个我们的一个句子，的个原始的个数就是二，那么这个地方this他的IDF就是log1。

log1是多少，就是零，就是表明这个地方我们的一个，这是在所有句子里面都出现过的，那么它的一个重要性对吧，他就是零了，所有人都有的对吧，那么你相当于是你没有，就是说没有独特性呢对吧。

你没有什么任何的信息量了，那么在这个地方end end呢，我们只在一个句子里面出现过的，那么它的一个取值就是log2，那么它就是非银的好，那么计算得到之后呢，其实本质就是我们在做这样一个计算。

我们将这个位置和这个位置进行相乘，15乘以log1，log1等于零，15乘log1等于零五分之一乘以log2，得到这个位置，零乘以log2等于零五分之一乘以log2，在这个位置对吧。

进行一个基于元素级别的一个相乘，然后得到了我们这样一个矩阵，这个矩阵里面呢，它就是一个TF和IDF进行相乘得到的，那么这个地方呢，我们把它简称叫做一个TFIDFTYF，那么TFIDF呢。

它在这个地方本质是由两部分所组成的，Term procreate，Term frequency，以及我们的inverse document frequency，前者是统计我们这个单词。

在这个文档里面的出现的次数，后者呢是统计一下这个单词在所有文档里面，出现的次数的一个导数，就相当于是它的稀缺性，前者是在这个文档里面的重要性，后者是在所有文档里面的稀缺性，两者进行相一样进行考虑啊。

一起进行考虑，就得到我们这样一个TFIDFGFIDF呢，在SKN里面也有具体的一个，直接就可以使用的啊，我们待会来看一下好，那么我们就继续，TFIDF分成两部分，一个是TF，一个是IDF。

那么这个计算的方法，我们待会也刚才也给大家讲了好，然后呢，我们就看一看这个具体的一些文本的，一些代码的实践，我们可以打开一下second nn的一个官网，然后呢在他的一个API的一个界面。

我们可以搜索得到一个CONTROVECTOR，我们在学习的时候啊，一定要将我们的一个呃课件的一些一些知识，如果是能够直接在一些Python的一些包里面，能够找到对应的一个实现，这样是最好的。

也就是说当你学了这个理论之后，然后再去到我们的一个库里面能够用起来，这样才是非常非常好的一种方法啊，嗯不然你学了知识之后，你不会用这个就哦非常糟糕了。

那么这个地方呢如果我们想要用content vector呢，我们是怎么进行使用的呢，我们from sk learn，点feature，Extraction，点text模块。

然后嗯import controvector，这个呢就是嗯我们在做一个具体的，CONTROVECTOR的一个操作啊，嗯我们的一个CONTROVECTOR呢，我们在进行一个具体的一个使用的时候呢。

嗯SKN啊，我们在上节课，其实嗯我们跳过了SKN啊，嗯SKN呢，它是呃就是说最为流行的机器学习的库嘛，然后呢这个地方contract，这个地方它是首字母大写的，就表明他是一个class，它是一个类。

这个类呢我们就是需要将它一个实例化，然后进行使用，我们实例化我们的contractor实例化，然后对它进行一个fit，fit呢就是我们用我们的crops这些文本来构建。

我们的word to index的一个词典，然后我们的transform呢，就是将我们的文本进行转换，转换的得到的就是这样一个矩阵，这个矩阵呢就是这样的啊。

this is the first document对吧，这个对应的位置就是它单词出现的一个频率，比如说这个第二个句子，This document is the second document。

这个地方document出现了两次，那么在这个地方是二对吧，正好我们的一个次序，在这个位置就是表明的是document对吧，那么其他的位置都是零，那么这个就是我们的一个contractor的一个。

基础的使用，那么CONTROVECTOR呢它不仅仅是这样来进行使用的，它还可以分非常方便的，可以将我们跟我们的AGRAM进行一个结合，在这个地方呢。

content creator它默认的一个AGRAM呢是一，默认的情况下是一，也就是统计单个单词的，如果我们设置agram range呢，我们可以把它设置为2~22。

那么这个地方就相当于是统计它的一个呃，两个单词的组合，那么我们得到的就是这样的，End this document，is first document这些单词的组合，那么他是怎么得到的呢。

我们来缩小一下啊，把这网页缩小一下，然后再来看一下啊，稍微缩小一点点，好，我们再来看啊，这个地方他怎么得到的啊，你看一下啊。

This is is the the first first document，就是这样滑动的得到的，然后你会发现它其实就是得到了我们的这些，相当于是在这个word index的词典里面。

它包含的是两个单词的组合，把它当做一个新的单词，那么在这个地方呢，我们ANGM的range呢其实是2~2，相当于是我们的n gram等于一等于二的情况，我们的这个地方的agram range呢。

其实可以设置的相当于是一个1~2，这样呢我们的AGRAM呢就是一二，就是它既包含一也包含二，这个其实是可以一起来进行提取的，就是说我也我既包含单个单词的组合，也包含两个单词的组合。

这样呢其实是相当于是我们的统计的一个统计，单词的窗口不同，那么在我们ANGMENT取值为不同的情况下，我们的word index的一个词典大小不一样，我们提取得到的一个数据的一个维度也不一样。

特别是我们的列，它的维度也不一样好那么这是我们的一个CONTACTOR，在SQL里面都是可以很方便的进行使用的，from s k n n n点feature extraction点TXT。

在我们的SKN点特征提取模块的TXT模块，然后import我们的control vector，好在这个模块里面呢，还有两个跟TFIDF相关的，一个是t f i d f transformer。

一个是t f i d f vector，那么这两个是分别有什么作用呢，我们先一步一步给大家讲啊，先看的呢是我们的一个tf i d f vector嗯，T f i d f vector。

它其实是一个一步到位的一个操作，我们的刚才也讲了，我们的TFIDF，其实它是由TF和IDF两部分所组成的对吧，TF就是我们的CONTROVECTOR对吧，那么假我们假如不想分开进行提取。

我们想要一步到位，在我们的这个库里面一步到位，提取它的一个TFIDF怎么做呢，就是from as as common the facture extraction。

点TXT模块import我们的t f i d t f i d f vector，然后对它进行实例化，然后进行fit transform，然后就可以得到我们这个单词的这个，这些句子的一个展示。

这个地方呢TFIDF它所包含的哪些，在废弃的时候，他在做什么呢，这个地方嗯就是说也是一些常见的一些面试点，就是说我们在做面试的时候嗯，可能会从这个具体的一些嗯语法呀，他在做什么啊，就是说考察。

你就是说具体对这个原理是不是有了解，GFIDF其实他首先要做一个tf contractor，那么它其实本质要构建一个word to index的这个东西，对吧，word to index的东西。

另一部分呢它计算一个DFDF，其实是计算好了就统计他统计好了就不变了，就相当于是我们提前算一次就不变了，所以说这个地方其实本质也要统计一下，这个单词在所有句子里面的例文档自评对吧。

其实这个地方的一个IDF，其实就是一个一乘以N的这样一个向量，这个N呢就是所有单词的个数，那么这个地方其实本质TFTF，IDF要做两件事啊，在feature部分，一个是构建watch index。

一个是计算IDF好，这个是TFIDF，他是一步到位的，那么在这个地方呢，还有一个t f i d f transformer嗯，它是基对我们的TFIDF进行一个转换，它怎么做转换的呢。

其实这个地方我来这样来看，给大家看一下，你就清楚了啊，其实tf i d f transformer，其实本质就是将我们的一个TF的一个turn，FGANCY的一个计算结果。

也就是我们的contractor的一个计算结果，然后进行一个进一步的转换来进一步转换，就是说基于我们的TF的一个结果，然后计算我们的一个IDF，然后做一个转换。

也就是说对我们的一个contractor的结果进行转换，这个就是我们的一个TFIDF纯transform，你可以这样理解，就是contractor，再加上tf i df transformer。

就等于tf i df vector对吧，也就是我们这个地方，这个加上我们的这个等于我们的，直接一步到位的tf i d vector好，这个就是我们在s kn里面的，具体的一个使用啊。

当然你可以自己下课后啊，可以直接使用一下啊，嗯这个地方有同学可能会有问题，就是说呃我们在进行举的一个例子的时候，这些例子里面其实本质都是我们的一个嗯，我们的一个英文的案例，英文的对吧。

那么我们在进行一个具体的一个操作的时候，如果我们是想要对中文来做一个处理，怎么做呢，如果是对中文怎么做呢，有没有同学知道的，有没有同学知道，如果这个地方我们想要对中文的一些文本，做一个处理。

我们怎么做的，就是说如果这个地方我们想要计算一些嗯，五个或者四个中文句子的一个嗯，Content vector，我们怎么做，有没有同学知道的，对嗯手机用户520906同学以及CLARK同学。

知不知道我们如果是对于中文而言，我们怎么做呢，如果是对于中文而言，这个地方其实如果你直接将中文输入进去嗯，我们的一个它是可能会报错，也有可能是没办法成功提取它的一个CONTROVECTOR。

这个地方呢我们的一个英文，它是根据我们的一个空格来分隔，得到我们的不同单词的，那么这个地方我们如果是对于中文而言，其实我们就是很难得到我们的具体的一些，相当于是这些嗯单词的。

我们是需要提前将我们的一些具体的一些文本，把它相当于是把它分割成，我们的这这样一种形式，我们的一个单词，一个中文的成语，或者说一个单词中间用一个空格进行分开，这样输入到我们的一个模型里面。

把它输入到CONTROVECTOR里面，我们的模型才能够成功的进行识别啊，才能够成功进行识别好，如果是对于中文而言，就是说你提前将我们的中文进行处理好，然后进在进行输入到我们的一个呃。

contractor里面就行，那么在我们的中文中文的一个处理里面呢，其实它的一个基础操作，就是说你如果把它做了一个分词之后，然后再把它用空格拼成拼接到一起，其他的操作啊都是完整，不做任何改变就可以好。

那么我们接下来讲一个基础的文本，文本分类的一个例子啊，我们来看一看嗯，这个例子呢主要是对于呃，我们的一些英文的文本做一个分类，就是有一些文本呢是啊一个虚假的文本，有一些文本呢是这个真实的文本。

就是本质是一个文本二分类的一个案例啊，读取进来的就是一个嗯有这些字段啊，Keyword，Location，Text or tarage，这个text呢就是我们需要建模的文本。

TARGAGE呢就是我们的一个标签，这个keyword和location啊，这两个字段我们可以把它丢弃丢弃掉啊，我们不用额，因为这个keyword和location，里面是包含了非常多的一些缺失的啊。

我们就不用这两个字段，只用这个text字段，我们在做一个具体的一个嗯，text字段的一个分析的时候呢，其实是可以做这样一个统计的，我们可以统计一下，标签为零和标签为一的这两类的文本。

它的一个具体的一个句子的一个嗯，就是说首先可以看一下这整体的类别的分布，就是我们可以将我们的targets进行一个value counts，我们嗯零类的一个样本是4342个，一类的样本是3270一个。

这是我们的两类样本，它的一个具体类别分布，那么我们还可以呃做一个具体的一个key，word的一个嗯展示，这个keyword就是我们的原始数据集里面的keyword列，然后这是原始的数据集。

它所给的一个keyword啊，我们在使用的时候，我们不做具体的使用，那么我们在做一个处理的时候呢，其实我们是可以将我们的一个在location列，我们是可以将它它里面的一些缩写呢，进行一个转换。

这个地方呢，其实location那个，它其实本质就是我们的一些具体地理位置，的一个缩写啊，那么这个就是我们在做预处理的时候，可以将我们的一些文本它的一些缩写符啊，嗯或者说它的一些具体的一些位置啊。

把它做一个转换好，那我们可以发现大部分的文本呢，都是发发布在USA啊，当然也有一些其实不是在USA的本土好，那么我们接下来该做什么呢，我们接下来就主要对我们的文本做处理，对于文本做处理呢。

我们首先嗯是需要将我们的文本，可能是需要把它做一个转统一，把它转成小写，然后剔除我们的文本的噪音，然后把它做一个分词，然后把它做一个具体的一个形容词的剔除，当然了，我们或许也可以做我们的一个词性的变换。

或者说词干的一个提取，词性的变化呢，就是说我们这个单词，其实它是有不同的一个时态的，单词是有不同的时态的对吧，比如我们的现在时态，过去时态或者说正在进行时的时态对吧，我们都可以把它进行一个统一统一。

这个相当于是一个磁性的一个体，然后呢我们的一个具体的一个形容词呢，它在进行，我们有这个good和better对吧，其实在这个地方，我们其实其实把它可以把它进行统一的转换，把它可以把它转换成相同的单词。

这样呢，嗯都是有助于我们的一个模型来进行建模的啊，现在于是将我们的word to index的一个空间，给它缩小了，在我们具体的一个清洗文本的时候呢，我们也可以考虑用正则表达式。

将我们的一个数据集里面的一些这种呃，UII啊，把它进行一个剔除掉，这些呢都是嗯我们的在做预处理的时候，可以做可以做的啊，好如果我们把文本把它处理好之后呢，就是非常规整的，都是小写的啊，都是小写的好。

然后呢我们也可以画一个云图，就是我们的一个嗯两类样本，它们分别就是说比较热门的一些单词是什么啊，比较热门的一些单词是什么，那么接下来呢我们可以做一个具体的一些token，token呢。

这个地方就稍微嗯有一点点细节啊，因为我们的token at的其实本质就是一个分，分词器或者说词源的提取器，我们的资源提取器呢，如果是按照不同的一些方法提取得到的，这个token呢。

其实它也是存在一定差异的啊，比如我们是用空格进行提取的，那么就是用空格进行分隔的，如果是用tree bank呢，它就会将具体的一些嗯，比如说or和not对吧，这些缩写把它分开。

这个地方其实就是基于我们的这个呃，单词的一个匹配啊，当然还有一些其他的啊，基于正则表达式方法的匹配啊，然后这些都是可以来做的，那么对于形容词的一个剔除呢，其实这个就非常方便了，因为在英文里面。

我们的这个stop words和我们的中文里面，我们的这stop stop words都是非常清晰的啊，Stop boards，形容词，我们是可以将我们的一个具体的一个stop wards，做一个筛选。

就是说如果这个具体的一个单词在stop words里面，我们就把它丢弃掉啊，如果不在stop words里面，我们就把它保留下来，那么我们对于我们的token token呢，我们可以把它做些规划。

就是做一个我们的一个磁性的提取，或者是词干的提取对吧，嗯我们的一个单词一个句子对吧，Fish cs wolves，无talked对吧，我们在做一个具体的一个提取的时候，其实就是把它具体的一个时态啊。

一些单复数啊，嗯以及它的嗯具体的一些词嗯，词性啊都把它剔除掉，然后把它还原成最原始的一个形态，当然啊这个地方这些这两个操作，steam号和lab啊，其实他做不做都行，做不做都行。

比较关键的就是把它转成大小写，然后把它分词就可以了，好，然后呢我们这个地方呢其实把它处理好之后呢，你也可以额这个地方的分子器呢，我们是用这个基于正则表达式的分词啊，你可以用其他的分子器，这个都是可以的。

提取完成之后呢，我们接下来就可以把它嗯就是说做一些特征啊，这个特征呢我们就是用CTRACTOR先来做一个操作，CTRACTOR呢我们对于我们的文本输入我们的文本，然后用CTRVECTOR进行转换。

其实它转换得到的就是一个嗯，零或者非零的这样一个具体的一个矩阵，当然如果我们想要用这个tf i d tf d f vector，其实也是很方便，我们设置一个我们的一个t f i d vector。

然后设置一下我们的agram range，然后这个地方呢我们可以设置取的参数，MDF和我们的max df，这个地方它是什么含义呢，这些含义在我们的这个具体的一个文档里面，其实都是有的对吧。

我们来看一下这个地方，其实都是讲的我们具体的文本，他的这些形态的含义啊，嗯命DF是什么意思，命DF就是说我们在进行一个嗯提取的时候，如果我们一些单词不满足我们的一个条件，我们可以把它进行一个剔除掉。

就是说有一些比较稀疏，就是出现次数比较少的一些单词，我们可以把它剔除掉，next df呢，就是说我们如果一些单词，它是出现次数比较多的对吧，嗯那么我们也可以把它考虑剔除掉。

这些都是我们在做t f i d f vector的时候，其实本质做一些嗯，我们的一些token级别的筛选，我们可以设置一下好，然后接下来呢我们就可以通嗯，用我们的一个机器学习的模型来进行一个训练。

然后进行一个验证的对吧，我们这个地方首先要用逻辑回归，然后对我们的一个数数据集进行一个礼盒，这个地方呢我们首先呃，这个地方是用cross valization score。

cross validation score呢，这个地方它其实就是一个交叉验证啊，交叉验证cross validation，这个呢其实我们在上节课也给大家讲了，Cos valization。

就是说我们把它划分成五折，然后起飞，其中一折呢当做我们验证集循环五次啊，这样循环五次，然后呢我们就得到了五份五份计算结果，五份计算结果，那么这个地方我们来看一看啊。

首先呢我们来计算得到在我们的一个CTRACTOR，一个输入的数据，然后通过五折交叉验证得到的我们的结果，这个分别是五，我们相当于是五五个，我们的验证集的一个F1score。

然后我们也可以使用我们的TFIDF，来做一个操作，TFIDF输入进去，然后仍然是五折，然后得到我们的结果，然后这个地方你会发现嗯，contract的结果，基本上是比TFIDFY的结果会好一些对吧。

这个是嗯可能大家没有想到的，就是说为什么这个TFIDF反而没有，没有这个嗯TF有效，嗯这个呢是存在的啊，特别是在一些文本分类里面，是存在这样的情况的，也就是说这个地方。

我们的IDF项对我们的最终的分类呢，是没有效果的啊，没有用的，或者说起反作用的，那么类似的，我们可以用这个贝叶斯，普斯贝叶斯的模型来做一个分类，我们的用普鲁斯贝叶斯，然后做一个五轴的交叉验证。

在我们的content vector的下面的一个，精度会稍微高一点啊，基本上是0。6左右，然后我们这个地方在我们的TFI点vector上面，精度仍然是稍微差一点啊。

比这个CONTROVECTOR会差一点，然后呢我们也可以用x g boost，x g boost这个地方定义我们的x g boost classifi，然后对我们的xg boost进行一个训练。

也是5日交叉验证，然后叉g boost的一个模型的一个结果，会是是在我们三个模型里面是最差的，对吧好，那么这个呢就是我们的一个AARP的一个，基础的一个代码，在这个地方呢，其实呃我想给大家表达。

表达的一个非常重要的一个信息呢，就是你可以看一下这三个模型，它的一个精度啊，这个地方我给大家写一下，我们的一个精度呢，其实就是嗯逻辑和规是零点呃，大致写一下0。56啊，然后呢我们的一个朴素贝叶斯是0。

63，然后呃我们的叉g boost是0。38对吧，这三个模型在相同输入的情况下，其实它的一个精度差异蛮大的，差异蛮大的，那么这个地方其实为什么这个x g boos，它的一个精度比这个前面两种差很多了。

x g boost不是很强大吗，对吧，我们在学到他的理论之后，x g boost有这种带有集成学习的一个数模型，它有带有这种什么呃我们的这个特征筛选啊，以及我们具体的一些呃，这个嗯模型继承的思路啊。

为什么它的精度反而差一些呢，这个呢就是我们的不同的机器学习的模型，其实它是存在一些偏好的，x g boost的这种树模型呢，它比较适合用在一些带有类别数据的场景下面。

这个类别数据呢就是指category的这种，类别类型的数据，但是呢我们在这个地方提取的一个卡，TF或或者说TFIDF这两类的一个特征，其实它大部分情况下都是数值的，它不是类别的，它都是一个数值的对吧。

那么在这个情况下，我们是比较适适合用线性模型，或者说我们的一个朴素PS来做一个分类的，所以说呢我们的不同的数据，在不遇到不同的一个呃模型的情况下，他的表现也不一样，那么在之之后的一个运用过程中啊。

或者说在之后的一个学习过程中，也希望各位同学从这样一个角度来做一个思考，就是说什么样的数据适合用什么样的模型好，我们稍微休息5分钟到九点钟，然后我们继续好不好，然后我们稍微休息一下啊，稍微休息一下。

好大家如果有问题呢，也可以在我们的一个具体的一个，聊天框里面打字，让我知道啊，好我们休息一下，好额怎么额，中文如果是嗯，有同学问中文，如果每个词分隔开也采用英文一样的处理方法，结果会怎么样呢。

结果就跟英文的一样啊，就是效果很好啊，每个字哦，你基于字级别的也行也行，这个其实也是可以的，就是也可以，就是不基于单词级别，基于字级别这个也行，这个也是可以的，嗯这个地方呢。

就是我这个地方还留了一个额外的一个额，具体的一个嗯代码啊，这个代码就稍微会有难度啊，我只大致给大家讲一下嗯，我们在做一个英文的一个啊对，不管是英文还是中文的一个文本做处理的时候。

其实是需要嗯做我们的一个单词或者文本的，一个相似度的一个度量，如果是做一个相似的相似度的一个度量，这个地方我们是可以有很多，这些相似度量的方法，比如我们可以度量一下，这个字符串与字符串的一个边际距离。

字符串与字符串的一个编辑距离啊，这个编辑距离，其实在我们的一些刷题的一些网站上面都有啊，编辑指令好，然后呢我们这个边界距离嗯，这个地方大家可以下去看，这个地方我们是直接呃，我们我们这个地方的边界距离。

我其实是可以再用这个edit distance来做啊，当然也可以统计一下两个句子，它共用单词的一个比例啊，共用单词的一个比例，当然也可以统计一下两个句子，它们之间在通过TFIDF转换之后。

它的一个具体的一个相似度啊，相似度就是直接把两个句子，通过一个TFIDF嗯，在一个具体的一个转换之后，然后通写他们的一个嗯，就是说嗯他的一个具体的一个相似度啊，这个相似度呢。

我们就是直接用一个dot来做一个嗯相似度，一个计算就行了，DOCH呢就是本质啊，这个地方我是为了做计算加速，用这个PYOR型来做一个嗯嗯GPU加速啊，就是做一个矩阵乘法，就是计算两个向量之间的一个。

具体的一个相似度，当然我们在做的时候呢，也可以用，不仅仅用TFIEF，也有其他的一些改进方法，就是BM25，就是基于TFDF的改进方法，也可以用BM25来做，都很多啊，做的方法很多。

好这个那我们就是说讲LP的部分，讲到这啊，就是说后面部分就是我们CV部分啊，AIP部分还有一个非常关键的概念，就是说我们是可以把这个单词，把它转成一个向量。

用what to director这种嗯词嵌入的方法来做嗯，那么这个呢在我们的之后的课程啊，我们的赛文老师和我们之后的老师呢，都会给大家详细的讲解啊，也不用担心好，然后如果各位同学提前改。

对我们的这个具体的一个嗯，案例比较感兴趣的话，你可以下去拿到我们这个代码好不好，可以看一看啊，主要的呢你可以嗯优先去掌握这个LP入门，这个LOTUBOOK和CV入门这个裸TEBOOK好。

我们接下来开始我们的CV部分啊，就是图像的这个部分嗯，对于图像而言，其实他的一个嗯就是说叫做计算机视觉，computer vision简称CV对吧，CV呢它是能。

它的目的呢是让我们的机器能够理解这个视频，或者理解我们的图像，并进行我们的一个具体，也就是说对这个呃视觉有一定的理解，那么这个地方呢计算机视觉呢，它其实这是一个非常大的一个呃领域啊。

我们在计算机视觉里面我们有这个额，就是说数字图像处理啊，数字图像理解啊这些具体的一些分支，我们在做一个具体的一个学习计算机视觉呢，首先要学我们的一个嗯就是说我们的数据，数字图像如何进行存储的。

以及数数字图像如何进行提取特征的，因为我们的一个图片啊，它其实本质就是一个矩阵，它其实本质就是一个矩阵，就是说一个match matrix啊，一个矩阵，我们的图片呢，它假如说是一个900×900像素的。

那么他就是拥有对吧，相当于是81万个具体的一个数值来表示的，我们在这个地方，就是说机器它本质只能是对我们的一个，具体的一个数据呢进行一个处理，它并不具备一个理解的一个过程啊，就是说在这个地方。

如果我们想要让我们的一个模型，拥有我们的一个理解的能力，这个地方我们就需要我们的一个具体一个，计算机呢能够理解我们的视觉，理解视觉的数据啊，好，那我们来看一看，对于我们的一个具体的一个计算机。

视觉的那一个任务呢，它其实的一个学习路径也是蛮复杂的，因为呃是呃也是一个比较大的一个学科啊，也是比较大的学科，那么如果是大家来进行学习呢，其实是可以按照这样一个步骤来进行学习啊，首先呢在第一阶段呢。

可以学习一下计算机视觉的基础，比如我们的一个数字图像处理啊，数字图像处理的一些基础啊，以及计算机视觉的基础，然后第二部分呢再看学习一下机器学习的基础，以及深度学习的基础，第三部分呢就学习一下。

以及具体应用，然后第四部分和第五，第五部分就是具体的一些深度学习的应用技巧，比如目标跟踪啊，语义语义分割啊等等等等，好如果各位同学先学习基础的话，就学习第一阶段和第二阶段的内容就行了。

我们在做一个图像的一个处理的时候呢，其实如果我们只是对一个图片提取它的特征呢，我们就是做一个图片级别的一个特征，提取image的一个feature extraction对吧，对图片进行一个提取特征。

这个地方的图片呢我们进行提取特征的时候呢，我们刚才也讲了，其实本质它就是一个矩阵是吧，如果是彩色图片是900×900乘三三，是三通道的意思，对于图片特征呢我们在进行提取的时候呢。

首先我们是需要根据特定的任务，提取它的一个特征的，因为图片它里面包含的数据是非常多的，我们在做一个特征提取的时候呢，你可以参考图像处理的一些领域知识，比如说图片的一些边缘信息呀。

以及图片的一些具体的一个嗯就是形状信息啊，这些都是可以来进行一个处理的，我们对于图像特征呢，我们可以提取它的一些底层特征，比如它的颜色信息啊，边缘信息啊，关键点信息啊，这些都是可以的。

嗯我们也可以提取它的一些高层特征，比如说CNN特征啊，我们的一些语义标签特征啊，当然也可以提取一些基于文件的特征，比如说文件的创建时间啊，以及文件的MD5啊，这些都是可以提取的好。

那么我们的一个具体的一个图片啊，它在运用的时候，或者说在应用的时候啊，其实是也是根据任务来进行驱动的，我们不同的任务呢它的一个具体完成的一个呃，就是说目标也是不一样的，我们常见的任务就是有这种呃。

分类分类就是我们的给定一个图片，我们输需要输出这个图片，它的一个具体就是主体的一个类型，主体的一个类型，那么这个地方我们还有一个，我们的一个具体的一个主体分类加定位，就是说把我们的这个主体的一个目标。

给它定位出来，我们的目标检测，相当于是把我们的这个图片里面的一些目标，它的一个类比，把它一把它识别出来，以及具体的位置，语义分割，是把这个具体的一个像素级别的进行分类，就是这些是背景，这些是狗。

这些是猫，这是狗对吧，我们常见的计算机视觉的里面的任务，就是由分类目标检测与分割这些所组成的，在这个地方呢，就是这些这个地方我们这一部分啊，下面这一部分就是基础任务，这些基础任务学好了之后呢。

你再去看一些嗯制计算机视觉的一些领域，任务就非常简单了，比如说这种行人虫检测raid任务，其实本质就是一个分类加检索红绿灯识别对吧，我们给定一个图片里面给定一个图片。

想让你识别出里面到底有没有红绿灯对吧，那么就是一个物体检测的任务，所以说你把这个基础的一些任务学好了，然后再去看一些具体的一些比较难的任务，就非常简单了，那么学习这个我们的一个自然呃。

学习这个嗯精神视觉，就不得不学习这个深度学习，你如果学习这个自然语言处理，你也不得不学习深度学习，因为现在在这个非结构化的数据集里面，深度学习的一个精度实在是太好了，深度学习呢在他其实有很多种分支啊。

深度学习这个地方的分支呢，我如果说的比较简单一点，就是它的具体有一些层的差异，层的差异啊，就是说具体的网络结构啊，这些层比较常见的层，我们有全连接层，有卷积层，还有我们的RN层这种循环神经网络。

我们在这个图片的这种数据下面呢，我们用卷积层比较适合用卷积神经网络，那么如果在文本的下面呢，我们就是用这种RN循环神经网络对吧好，那么我们在做一个学习的时候呢，我们不同的一个领域的任务。

其实它的一个侧重点也是不一样的啊，好深度学习其实是机器学习的分支，深度学习也是一种表征方法，然后这个地方具体如何提取特征，就是我们具体的每一层如何进行设计呢，我们是可以用我们的一个嗯。

不同的层来提取特征的，我们来看一个典型的一个例子啊，就是给定一个图片，我们需要识别出这个图片，这个地方输入的是人脸，我们是需要识别出这个人脸的一些，具体的一些类别对吧，那么这个地方我们在进行。

就是说不管是全连接网络，还是我们的一个卷积神经网络，它在进行不断的进行建模的时候，这是我们的输入input，这是我们的输出，Output，我们的输入的数据在不断进行一个计算，不断进行表征。

然后不断的一个计算之后，他其实在浅层计算得到的一个输出，是提取得到这个图片的一个边缘信息，然后逐步深入提取得这些我们的人的一些啊，相当于是这个鼻子啊，眼睛啊，嘴巴这些部位的信息。

然后再更深的相当于是提取到这些嗯，就是说比较相似的一些呃，由我们的一些鼻子，嘴巴它组合得到这些人脸信息，所以说深度学习，其实它是一种对特征进行表征的方法，不断进行进行一个表征。

这个地方我们的具体的特征提取的方法，你可以用全连接层，也可以用我们的一个卷积层，这个都是可以的，深度学习的一个特点，就是它是可以来自己提取特征的啊，就是说我们在做一个具体建模的时候。

我们不需要人工去提取特征，我们提取特征的方法是，放在我们的这个网络结构里面的，深度学习，它是需要根据不同的数据做不同的数据扩增，以及需要做特定的正则化方法的，在我们的之后课程呢我们也会展开讲。

给大家讲解好，然后呢对于我们的图片呢，我们给大家给大家看一个典型的案例啊，我们就给大家看一个，就是图片分类的一个案例啊，然后这个地方我们给大家讲一讲，嗯对于我们的一个图片分类的一个案例呢，我们其实是呃。

我首先呢给大家用深度学习的框架，给大家实现一下，然后呢也用这个机器学习的框架，也就是我们的SKN给大家实现一下啊，嗯这个地方呢就是说如果学习深度学习，其实是要学习深度学习的一些框架的。

deep learning的一个framework就是深度学习的框架，这些框架呢它其实就是做一些具体的一些网络，搭建的一些嗯就是说一些操作，以及我们现在机器上不是有GPU吗。

GPU呢我们自己去操作GPU其实是蛮复杂的，那么这些深度学习的框架呢就是很方便的嗯，帮助我们去操作这些GPU啊，我们现在学习深度学习的框架呢，主流的是PYTORCH和TENSORFLOW。

然后TENSORFLOW基于TENSORFLOW的有cares，cares呢，它是一个基于TENSORFLOW的一个高层的实现，我们这个代码呢是基于KOS来写的啊，是嗯chaos2，也就是基基于。

基本上是基于TENSORFLOW2来进行一个展开的，我们首先呢来我们这个地方的一个案例呢，就是一个MINNEST的一个分类，m list就是从0~9，然后是十个数值，我们做一个分类。

就相当于是手写数字啊，这是一个分类，我们首先呢读取我们的一个手写数字，这个地方cares点DATASET点，Eminist load data，读取我们的一个具体的一个图片。

它读取的是我们的训练部分和我们的测试部分，然后呢我们需要对我们的一个图片呢，把它做一个归一化，这个归一化呢我们的一个原始图片，它是以一个呃这个非浮点数啊，我们是需要把它转成浮点数，我们这个地方的图片呢。

一般情况下是在一个颜色空间内，就是0_{255的空间内，我们把它除以L5，就把它转到一个从0}1的一个空间内，这个呢其实也是必要做的一步嗯，为什么必要呢，因为我们的原始的X这个地方，X假如说是我们的图片。

它的一个取值范围不能太大，不能太大，也就是说这个地方的规划，其实本质就是我们在之前的课程给大家讲的，一个min max scanner对吧，Mean max mammax scanner。

其实本质在做这样一个操作，就是对我们的具体的一个数据集，把它规划到一个指定范围内好，那么我们接下来做什么呢，我们对我们的数据集呢，把它做一个增加一个维度，也就是说原始的数据集呢，它是一个我们的一个。

66万×25，28×28，这个是我们原始的维度，这个原始的维度呢就是6万，是我们的样本个数，样本数数据，五二十八乘28呢是我们的一个原始图片，它的一个尺寸，这个地方的一呢是我们的通道数。

通道数单通道就是表明它是一个灰度图，单通道就表明它是一个灰度图，好我们把我们的一个图片，把它转为一个6万×28乘，28×1的这样一个维度，我们的一个测试集呢仍然也是类似的啊，测试集的一个维度。

就是一个我们的一个1万×28乘，28×1的一个维度，这是我们样本数量好，然后呢，我们还需要对我们的一个标签做一个转换，标签呢这个地方其实chao unities to category。

其实这个操作其实本质就是在做一个one hot操作，把我们的原始的一个标签，把它转成这种one horse的一个形式，好然后接下来我们搭建一个模型啊，这个模型可能稍微有一点点复杂。

嗯我这个地方不会给大家展开讲啊，嗯这个是卷积神经网络的一个模型的搭建，我们只给大家看一下，就是说搭建一个网络模型其实是非常简单的，输入我们的一个模型啊，输入我们的数据，这个数据呢就是一个28乘上。

28×1的一个尺寸，然后呢我们构建几个卷积层啊，一个卷积层，两个卷积层的一个操作，两个卷积层分别设置，我们的卷积核的大小是多少，卷积核的个数是多少，我们的激活函数是什么，然后中间层有一个池化层卷积。

这是我们的convolution，2D是我们的卷积，这个你不用担心啊，在我们的之后的课程，我们的seven老师会给大家讲的啊，我们的max prin呢就是一个池化，对我们先给大家做一个感性的一个认识啊。

好我们用卷积层提取特征，然后进行磁化，磁化就是max spin，就是保留2×2的范围内里面的最大值，把它有效的信息保留下来，然后进行卷积，然后进行池化，然后一个flatten。

flatten就是把它从一个多维的情况，把它转为一个二，转成一个二维的情况，然后加一个dropout随机丢失，然后做一个全连接层，最终得到我们的一个类别个数，这个类别个数就是十，类别个数是十。

好我们来看一看这个纬度的变化，你就清楚了啊，我们的原始的一个输入的数据是一个28乘，28×1，然后通过一个卷积的操作之后，它的一个输出，这是它的一个我们的一个尺寸啊，尺寸从28×28。

把把它降低到26×26啊，卷积的操作其实是唯，就是说图片的长和宽的一个下降，卷积的操作其实本质是图片的长和宽和下降啊，也就是说我们的原始的输入是H乘W乘C，图片的长和宽，然后这个C呢是通道数。

通道数其实是上升的，通道数，32个对吧，32个，然后通过一个max pin之后，把两个范围内的一个图片的尺寸里面，提取它的最大值对吧，我们的维度继续下降对吧，我们通通道数是不变的。

然后再通过一个卷积维度继续下降，通道数上升，然后通过一个flatten，flatten就是把它的一个维度把它拉平了，拉平的就是5×5乘64，就等于1600，把它转成1600的，因为我们的一个全连接层。

它本质只能接收这种二维的一个输入，他去或者说在进行一个计算的时候，其实本质是用矩阵乘法实现的，那么它就就是一个二维的输入，权利阶层，其实本质就是接受这种一，就是一个vector的输入啊。

他不能接受这种矩阵的形式对吧，我们把它拉平，然后再把它通过一个全连接层，把它转到一个十位，这个十位就是我们最终的一个概率的输出，我们最终的类别个数是十，好那么我们这个地方深度学习的一个训练呢。

我们设置这个训练15轮，15呢，就是让让它在我们的数据集上迭代15次，然后我们可以看一下我们的一个模型，在训练集上的一个准确率，以及我们模型在验证集上的准确率对吧，然后我们训练到最后。

模型在训练集上的准确率是0。99，然后在验证集上的准确率也是0。99，也是0。99，好，这个地方呢，我们你如果是对这部分觉得有疑问的话，你就是说你可以大大可不不必焦虑啊，这部分其实是在我们之后的课程。

会给大家详细讲解，这个要我只是给大家初步讲解一下，我们搭建模型，然后进行训练，这是基于KOS的，然后呢，我们当然也可以用我们的一个SKN，来搭建一个卷积，是搭建一个全连接的一个网络啊。

我们这个地方是用s clan的一个neural network，然后从这个模块里面，import我们的一个MRPCLASSIF，这个地方的一个m r p classifier，就是一个全连接网络啊。

全连接网络，然后这个地方的全连接网络呢，它默认是有一个是就是说网络结构的啊，我们的网络结构它在进行搭建的时候呢，其实首先的就是我们有输入的一个维度，以及我们的一个输出的维度。

我们根据我们的一个输入的维度，和我们的输出的维度，就可以得到我们的一个具体的一个网络结构啊，这个地方其实是用我们的一个全连接网络，来做一个计算，然后呢SKN呢，其实你可以自己定义它的一个每层的一个。

就是说呃他的一个嗯就是嗯到底有多少层啊，以及具体的一些层的一些细节，当然这个地方我是没有没有直接手动，手动实现啊，直接是让它自动来进行一个推测，然后呢我们是进行一个score。

score呢就是进行一个预，就是打分了我们的一个feature呢，就是一个进行一个训练，然后呢我们的一个score呢，就完成一个具体的一个预测，当然啊这个地方我们的一个全连接网络。

它得到的基本得到的一个精度，是0。977711，然后他的一个精度应该是比卷积神经网络，低一些的对吧，它的一个具体的一个精度是低一些的好，然后呢我们当然也可以用这个呃rage classifi。

就是我们的一个线性模型，线性分类器，然后呢我们用线性分类器来进行一个训练，然后进行一个预测对吧，线性分类器的一个模型的一个精度是0。86，0。86对吧，然后这个地方我们的一个模型的一个精度。

是比全连接的一个模型的精度会更低一些对吧，你就可以很清楚的可以看到，我们的这个深度学习的一个模型，它的一个强大之处对吧，我们并没有做任何的操作，直接进行训练，就比我们的一个呃。

就是呃线性模型的一个精度高很多高很多好，然后呢我们再继续啊，对于我们的一个图片呢，其实我们也可以提取一些相关的一些特征啊，这个地方我们就展开给大家讲解一下，然后呢，嗯也给大家就是说打一下。

我们的计算机视觉的一些基础，对于图片而言，其实它原始呢其实是一个矩阵，我们的一个图片呢其实是本质是一个矩阵，这个矩阵呢就是一个H乘W乘C这边的长和宽，然后乘一个C，这个C就是一个china。

就是由这样的一个三通道的一个，如果这个地方我们是灰度图，那么这个地方呢一个C就是一对吧，其实本质就是一个三通道所组成的一个矩阵，那么对于一个图片而言，我们提怎么提取它的一些特征呢。

其实这个地方我们的一个图片呢，如果它的尺寸是900×900乘以三三通道，RGB3通道的情况下，那么这个地方，其实我们本质包含了多少个数值啊，900×900，80，1万乘三二百四十万个数值，240个W。

我们一个图片900×900像素，下面它拥有240个W的具体的数值对吧，那么这个地方其实它的维度是非常非常高的，那么在这个地方，我们如何提取这个具体的一个图片，的一个特征呢，这个地方这个问题就非常关键。

对于一个提取图片的特征呢，其实有很多种方法啊，我们这个地方一一给大家讲，首先呢是这个图片的一个哈希值，哈希值哈希值呢就是说对于一个图片而言呢，嗯我们是用一个哈希的方法。

来做一个具体的一个特征的一个提取哈，希这个哈希呢可能很多同学之前就已经知道啊，哈希呢其实本质有点像类似于这种hash table，相当于是我们把一个具体的一个数值，或者说一个取值。

把它映射到一个对应的范围内，一个比较典型的MD5，MD5呢，其实就是将一个文件把它转成一个字符串，一个文件的内容把它转成一个字符串对吧，如果两个文件的一个MD5它是字符串相同。

那么它的一个具体的内容就是相同的，那么这个地方的一个嗯image hash，我们的一个图片的哈希值也是类似于这种思路，它是将我们的一个图片的一个内容呢，把它进行一个缩放，图片的内容把它进行缩放。

比如说缩放到8×8的一个范围，然后呢，再根据我们的具体的像素的取值，是不是大于某个，比如说是不是大于128，跟他做一个比较，然后呢就可以得到一个true or force的一个矩阵。

这个矩阵呢每一个取值就是我们的对应的位置，是不是大于某个，就是说像素或者大于均值对吧，然后呢我们就本质就可以把一个图片把它降，把它转换到一个8×8的一个矩阵上面，零一的矩阵，那么这个零一的矩阵呢。

我们进一步可以把它转换成这种，16进制的字符串，把转换成16进制的字符串，那么就得到了我们的一个具体的一个哈希值，这个呢就是我们的一个突变哈希值的方法，那么这个图片哈希值呢。

其实它不同的哈希值的提取方法，它计算得到的哈希值也是不一样的，嗯比如说我们这个地方有这个嗯，orange hash和p hash和我们的d hash，其实它计算得到的一个字符串是不一样的啊。

嗯但是呢这个基本上是这样的，就是说如果两个图片它是相似的，那么它计算得到的哈希值也是相似的，嗯我们是可以做一个小小的一个实验，我们读取两张相比较相似的图片，然后分别计算它的一个对应的哈希值。

那么我们可以看到啊，这个地方三张图片，它的一个有很多的一些字符都是相似的对吧，我们的后半部分的这些字符都是相似的，那么就表明这两这三幅图片，其实它本质它的内容就有很多相似之处，那么有同学可能就会问到。

老师会不会存在两个图片，它的哈希值相同，但是它的内容不一样，是存在这种情况的，但是这种概率很小啊，概率很小，好我们继续，我们对于图片而言呢，其实我们还可以提取这个图片，它的一个具体的一个像素的。

一个嗯统计的一个信息啊，就是类似于这种颜色直方图的一种方法，我们对于我们图片呢可以提取它的一个，我们的一个图片原始，假如说它是一个三通道的RGB的，那么我们可以提取一下每个每个通道下面。

它具体颜色取值的一个直方图，这个直方图是什么含义呢，比如我们分别是RGB，在这个地方，就是说RGB分别取值为49的情况下，那对应像素点的个数，也就是说统计了一个出现次数的一个，直方图或者柱状图。

这个地方其实是一个柱状图啊，然后他为了画的比较好看，他是把它用连线连接起来的，那么这个地方其实它统计的是一个全局信息，也就是说它只是统计了这具体RGB像素点的一个，出现的一个次数，他没有考。

并不会考虑这个具体像素的位置，它是统一把这个图片的像素的取值，来作为一个统计，取值为49的像素分别是多少，取值为100的像素，RGB空间分别取值为100的像素，RGB分别是多少对吧，个是多少。

分别取值为150的，它是多少，所以这个地方颜色直方图呢，它是一种全局的特征，它是将图片的一个整体的一个信息，进行一个计算，然后统计了一下颜色的取值，那么这个地方的颜色直方图呢其实它是很好的。

可以很好的度量一下，两张图片在颜色空间下面是不是相似的，这个地方我们如果提取图片的一个颜色，直方图的一个信息呢，我们直接是读取一个CORE hits，就是直接用open CV这个库。

然后可以提取它的一个颜色直方图的一个信息，然后这个地方我们首先是将这个图片的一个，具体的信息呢，我把它首先是把它提取成这个灰度图的灰度图，就是说它默认嗯只有一个通道，所以说我们绘制得到的一个图片。

就是就是相面是只有一条曲线啊，然后呢我们可以看一下这两张图片，两张相似的图片，如果我们把它就是说分别提取它的一个颜色，直方图，你会发现他的一个及得到的一个直方图，其实是非常相似的，非常相似的对吧。

基本上这两个具体的一个曲线就是重合的，就是重合的，那么有同学可能就会问到老师，这个地方这两个曲线也不是说完全重合，那么我们怎么做判断呢，这个地方的一个判断其实是嗯，你可以直接是用这两个直方图。

它的一个嗯欧式距离就可以作为判断，这个地方我们其实本质得到了两个vector，vector1和vector2，我们本质做得到两个vector，在这两个vector类呢。

我们其实是直接计算一下它的一个距离就行了，对吧，其实这个地方是一个展示得到的结果，那么我们直接计算它的一个距离，就可以得到它的一个相，相当于是它的一个相似度，那么这个地方嗯。

颜色直方图它会不会也存在一个一个差，就是说它会不会存在它的一个具体一个缺点呢，其实呃颜色直方图，其实它也会存在它的一个具体的缺点，它的一个缺点就是说我们的一个图片，如果两张图片是比较相似的。

但是呢某一个部位，某一个位置发生了一个颜色的变化，那么这个地方的情况下，我们的具体的一个颜色直方图，它就会嗯就相当于是形态就发生了较大的变化，这个地方其实我们读取了两张比较相似的图片。

但是呢就是它整体你会发现啊，我们把图片放大一点，我们其实是有张图片，它的一个具体的颜色相当于是往，放大一点啊，你可以看一下，有一条也有一条图片的一个曲线，整体是往右偏了，为什么要往右偏呢。

因为它的一个具体的一个颜色，相当于是更加，相当于是这个地方是靠近255了对吧，靠近5255，应该是更加偏向于我们的白色对吧，所以说呢这个地方我们的一个具体的一个。

如果一个图片它的一个颜色发生了整体的变化，那么它的整体的一个额，就是说形态也是发生了一个呃，就是说我们的一个整体的一个形态的变化好，那我们接下来继续对于我们的图片呢。

其实我们还可以做一些其他的一个特征提取啊，这个特征提取呢我们就可以做一个嗯，关键点的一个检测，关键点呢其实是这样的啊，我们的一个关键点呢就如图所示啊，这个图可能有点密集恐惧症的这种感觉啊。

关键点就是说我们对于一个图片呢，它可能是存在一些比较关键的一个信息，这个信息呢，就是说我们是从可以从这个关键点的一个位置，来得到的，那么这个地方的关键点的一个位置呢。

就是如图我们的一个这个小圆圈的位置啊，这个有点密集恐惧症啊，对嗯我我我倒没有啊，如果各位同学有的话，可以稍微忍受一下啊，这个地方的一个关键点的一个位置呢，就是说我们的一个具体的一个操作呢。

我们其实是可以将具体将这些关，具体的一个位置给它提取出来，这些位置呢就是我们的一些关键的一个位置，那么有同学可能就会问到，老师这个关键的一个位置到底是什么位置，是比较关键的，这个呢就是这样的啊。

我们这个关键的位置呢，就是你可以理解，就是它其实是包含了比较多的一个边缘信息，就是它的一个颜色变化是比较丰富的，这些位置啊只是边缘位置，那么这个地方的边缘位置，我们如果把它嗯提取到之后。

我们把它识别出它的具体位置之后，我们能够做什么呢，我们其实是可以计算得到，用一个向量用来表征这个边缘，或者说这个关键点一个信息的这个地方呢，我们把它叫做一个关键点检测的一个，就是说具体的操作啊。

关键点检测我们对于图片而言，其实我们是拥有非常多的一些关键点，检测的一些呃特征提取的方法，这个地方呢我们是有这个shift shift呢，其实是里面非常非常经典的一个关键点。

特征提取以及关键点的一些一个检测的方法，它可以很有效地提取我们的关键点信息，那么这个地方的shift呢，它还有一个非常重要的一个特性，就是说我们的一个图片，如果我们把这个图片旋转了。

那么这个关键点会不会发生改变呢，其实是不会的，也就是说一个图片，如果一个图片他这个关键点信息他是，经过旋转之后，这个图片旋转之后，这个关键点不会变化，他是不会变变化的，那么这个地方是关键点的一个。

这种方法的一个优点，他的一个优点啊，就是说你可能会感感觉到很惊奇啊，一个图片旋转之后，这个关键点为什么没有变化，因为这个地方的关键点它的一个提取方法，特征提取方法它不是说是很简单的嗯。

利用这种啊这个什么加减乘除啊，或者说这种计算，它其实是用到了这个尺度的一个信息，所以说它是跟我们的旋转，这种旋转的操作无关的，它是这种尺度不变的啊，就是说不管那个图片它怎么进行缩放，以及怎么进行旋转。

它的关键点一般是不做发生改变的，我们在这个地方呢，我们其实是可以将我们的一个具体的一个，关键点啊，把它做一个嗯匹配，这个匹配呢其实本质有点类似于这种含义啊，就是我们的一个具体的一个嗯操作呢。

我们就可以将我们的一个具体的一个语言，就是说这个地方我们其实是计算一下，两个关键点，它的一个具体是不是距离比较相等，具体距离是不是比较相等的，那么这个地方的距离是怎么计算的呢，这个地方的距离。

这个可能就稍微有点细节啊，我们每个关键点其实就是一个一乘，128的一个向量，这个地方我们的一个具体的一个关键点，他的一个信息就是一个1×128的，一个向量好，那么有了这个向量之后，我们能够做什么呢。

我们就是可以计算一下，我们的具体的一个关键点，他的一个相当于是他的一个具体的一个距离，对吧，我们第一张图片如果是由五五十个关键点，那么它本质就是一个，50×128的一个矩阵。

第二个图片如果是有50个关键点，那么它本质也是一个50×100，28的矩阵对吧，那么当然如果这个关键点的个数不一样，那么得到的一个矩阵的大小也不一样，在这个地方呢，我们其实本质是计算。

是需要计算一下我们的一个具体的一个关键点，他的一个相似度相似度对吧，那么如果这两个相似度它比较相似的话，那么我们就可以把它的一个具体的一个关键点，给它匹配上，然后匹配上对吧好。

那么这个地方我们的关键点匹配呢，就是将这些关键点从第一张图片里面找到，跟第二张图片里面的关键点的一个，具体的一个就是说距离啊，给大家计算一下它的距离，好这个地方我们可以看一下这两张图片。

这些关键点的一个位置，我们是能够匹配得到的啊，匹配成功的，也就是这些关键点，我们是认为它是能够匹配上的啊，能够匹配上的，那么这个地方我们会会发现，大部分的关键点其实是成功匹配的啊。

比如说这个角的位置对吧，这个角的位置，然后这个鞋子的位置对吧，那么这个地方其实有一些是匹配错误的，有些人匹配错误的这个对吧，我们很明显的看到，这个相当于是有交叉的这种情况，他其实是匹配错误。

那么这个地方匹配错误呢，他是为什么匹配错误呢，因为这个地方它其实本质在做匹配的时候，是做一个距离的计算，如果这个距离，就是说这两个关键点的距离是足够近的话，那么他其实就是匹配错误了，对吧好。

那么这是关键点一个信息，那么有同学可能就会问了，老师这个关键点信息他是全局的还是局部的，关键点的一个信息呢，其实它是一个局部信息，也就是说他其实本质是呃，描述了这个局部的图像，局部的一个特征。

它是描述的图像的局部特征，它跟这个颜色直方图不一样，颜色直方图是描述的图像的一个，全局的一个信息，好，图像的一个全局信息好，然后我们继续对于图片而言呢，其实我们还有比较关键的一个，就是我们的一个好。

我们看这个例子啊，我们的一个图片我们在经过缩放之后，其实他也是有成功匹配的一个关键点的啊，也是有成功匹配的关键点的好，对于我们的一个图片而言呢，其实还有一类比较关键的一个特征，就是我们的一个卷积特征。

卷积特征就是我们基于卷积神经网络，它提取的特征，这个呢可能就对吧，学习这个计算机视觉，你逃不过这个深度学习对吧，那么这个地方也是大致给大家讲一下啊，卷积神经网络呢我们刚才也给大家讲了。

其实本质就是由我们的卷积核，然后搭配我们的一个具体的一些层，然后完成一个计算的操作，那么这个地方呢其实在进行卷积的时候呢，卷积层其实本质是在做一个特征提取，本质是在做一个特征提取好。

那么我们的卷积神经网络呢，它其实本质也是一个就是说网络模型嘛，然后呢，他是经常可以用来做我们的一个分类的，分类的啊，就是说是一个有监督的一个分类，就是我们最终的分类的结果是一个类别，是一个类别。

那么这个地方其实如果是分类的话，那么我们的一个图片其实你会发现，其实它原默认的话也是一个维度降低的过程，也是一个维度降低的过程，首先我们输入的一个图片，假如说是64×64的，那么我们的输出的结果。

可能就是一个类别的一个概率的一个向量，类别的概率向量好，那么我们在做一个图片，做一个特征提取的时候呢，我们首先可以做一些相关的一个预处理，这个预处理呢，就是说在做一个图片的一个特征提取的时候。

首先呢预处理呢，我们是可以做一个图片的一个缩放，统一的一个缩放，这个缩放在做什么呢，也就是说，我们可以将图片把它缩放到一个，相同的一个尺寸，这个尺寸我们是把它缩放到一个512乘，512的一个尺寸。

在这个尺寸内，我们的一个图片它是相同维度的啊，就是所有的图片不管是任意大小小于512的，我们把它放大到512，大于五二的，我们把它缩小到五二，就是这样一个操作，然后呢我们缩放之后呢，就是这样。

这个操作是缩放啊，Reset，然后我们还做什么呢，我们还需要把它做一个归一化规划，就是我们需要把它转，从我们的一个具体的一个颜色的一个空间，把它转成我们的一个具体的一个像素空间。

或者说把它转成一个tensor的空间，在这个tensor的空间内呢，我们的一个图片，它的一个相当于是是在一个比较规整的，一个范围内，在一个零一的范围内，相当于是做一个min max的一个规划。

然后做一个NOMINIZE，这个罗MINIZE做什么呢，就是做一个减去均值，除除以方差的一个操作对吧，减去均值除以方差，这个地方的一个减去均值和除以方差，方差和均值从哪得到的。

这个方差和均值就是我们的原始的数据集，我们提取得到的一个数据集的一个平，均值和方差，这个地方我们有三个通道，分别是什么样什么样的一个含义呢，这个三个通道分别代表的是我们的三个通道的，一个均值和方差。

也就是我们有RGB3个通道对吧，然后分别统计三个通道的一个均值方差，我们按照这个通道的维度来做一个减去均值，除以方差的操作，好，这是PYTORCH来写的啊，然后他其实就是定义我们DATASET。

然后然后从我们的data session里面，定义我们的data loader好，然后呢，这个地方如果我们想要从我们的一个图片里面，提取特征呢，我们是非常建议从预训练的模型提取特征的。

这个地方就是说我们的一个提取得到的特征啊，其实他是希望尽可能有用的有效的对吧，那么这个特征呢应该尽可能的是呃有意义的，有意义的，那么这个特征呢它的一个提取方法，其实是跟我们的模型强相关的。

也就是说这个地方我们可以用一个预训练模型，Pretrain model，然后做一个预训练，这个地方的预训练呢，其实我们现在有非常多的一些预训练的，一些模型，我们直接可以拿来进行使用。

我们这个地方呢是用一个叫做RESONNET，18的一个网络模型，然后是它已经预训练好了，也就是说这个地方，它的一个网络结构已经定义好了，它的参数也定义好了，我们直接将它拿过来，然后提取一个特征就行了。

我们这个地方的提取特征呢，我们是呃只需要它提取特征啊，我们不需要它做一个分类的操作，也就是我们需要将它的一个最终的网络结构呢，剔除掉它的最终的全连接层，然后只让它提取我们的一个CN的特征好。

也就是说我们在这个地方将它的网络结构呢，稍微做了一点点修改，稍微做了一点点修改，然后接下来做一个提取特征，提取特征其实本质就是一个正向传播，对于我们的深度学习就是提取特征的操作啊，正向传播就是提取特征。

提取完特征之后，然后我们就可以对我们的图片，计算特征与特征之间的相似度，这个地方的特征与特征值之间的相似度呢，就是我们的图片在特征空间，如果这个图片在resident18提取完的特征。

它如果是一个维度是512的，那么我们就计算两个向量，512维度乘以512，就是一个向量是512，然后另一个向量也是512，然后计算这两个向量之间的相似度就行了，好这就是我们的一个图片特征提取。

图片特征提取，那么图提取完这个特征之后，其实本质这个计算你直接用这个dot，就是我们的一个内积距离就可以算它的相似度，算它的相似度了，好那么这就是我们的一个图片特征对吧。

我们有这个嗯图片的一个哈希值颜色直方图，关键点，以及我们的一个深度学习的特征，那么这个地方其实呃有同学可能就会想到，我们不同类型的特征，我们到底怎么进行选择呢，其实是这样的啊。

我们刚才也在PPT里面给大家讲了，我们的不同类型的一些特征呢，其实它的一个呃就是在做使用的时候呢，我们有图片哈，希值有颜色直方图，有这个shift的关键点对吧，还有CNN，它其实用途不一样，用途不一样。

图片哈希值呢比较适合用在图片的一个，驱虫的任务，就是说如果想要从百万，就是说从图片的数据库里面，找到我们的具体的一些相似的图片，相似的图片，那么我们用图片哈希值是比较适合的，是比较适合的。

那么我们的图片颜色直方图呢，如果我们想要从这图片里面找到颜色，比较相似的，颜色比较相似的，那么用颜色直方图比较好，那么shift的关键点呢，shift的关键点其实是这样的。

shift的关键点它比较适合用在局部相似，局部相似，这个局部相似，它就跟前面的这三种这三种不一样哈，希值颜色直方图以及CN都是全局，这个是局部，这个是局部，它其实是存在一个差异的。

存在差异的shift的关键点，它其实本质一个图片提取得到100个关键点，其实本质假如每个win的维度是128位，如果每个关键点的一个维度是128位，那么它提取到的就是一个，100×128维的矩阵。

另一个图片如果是200个关键点，那么它基基本上提取得到的是，200×128位的矩阵对吧，所以说这个地方，其实本质我们得提取得到的一个特征呢，其实是不一样的啊，不一样的局部关键点。

其实本质就是提取在脑的关键点信息，那么关键点信息它用在什么场场景呢，就是如果是用在版权检索，版权检测的一些任务上面，局部关键点是比较比较适合使用的好，那么这种卷积神经网络其实也是一种全局特征。

也是一种全局特征好，那么就看不同的一个应用场景啊，那么我们的今天给大家讲解的一个实践案例，就是嗯对于图片分类呢，你可以用我们的一个TFADF，提取我们的特征，然后用机器学习的模型完成一个建模。

如果是我们的一个具体的一个图片分类呢，你可以用嗯CNN搭建我们的一个网络模型，然后对我们的一个图片进行一个建模，然后呢我们也给大家讲解了一下，图片提取特征和文本提取特征的两个进阶的，都是book。

如果各位同学感兴趣啊，你可以下去将这两个进阶的LOTUBOOK进行，好好看一看，然后呢我们这节课其实是给大家嗯，就是说过了一遍图片和文本，我们在进行操作的时候，我们如何提取特征啊。

以及这这两个领域它的一个具体的一些关键点，需要注意的是，就是我们不同类型的数据呢，我们需要不同的处理方法，并没有绝对的一个银弹，就是说所有的数据啊，我们都是用相同的一个操作来做处理的。

并不会存在这样的一个，完完全全的一个通用的方法，其次呢我们的不同类型的数据呢，其实我们的建模方法也不一样对吧，我们刚才很清楚的给大家看到不同的数据，我们的建建模具体的模型也不一样。

那么我们的一个这个到底用什么模型呢，我们遇到一个数据到底用什么模型呢，这个就是我们需要就是说学习的，也是我们的一个领域知识，就是对于我们的一个呃算法工程师，其实本质就是在我们的一个得到我们的一个。

数据的情况下，我们如何去构建一个模型，这个模型是需要嗯跟我们的一个呃，就是呃数据完全匹配上，然后能够跟得到我们的一个具体建模结果的，这个其实就是算法工程师的一个核心能力啊，就是拿到一个数据。

我们能不能就是说进行一个解决，第三个呢，就是说ALP和CV都是非常好的一个应用方向啊，然后再做一个具体应用的时候呢，嗯你可以选择你你自己想要的一个，就是说领域啊想要的一个领域，然后进行一个实现呃。

你会发现呢我们具体的一个网络模型呢，它在进行实现的时候，可能在网络模型的一个角度啊会存在一个差异，但是呢我们在嗯机器学习的一些基础上面，其实是相通的，也就是说虽然说这不同的数据。

我们得到的一个模型不一样，但是呢我们的一些比较基础的知识都是相通的，比如我们的模型我们如何划分训练集和验证集，我们的模型如何判断它是不是一个过滤盒的，这些知识都是我们在机器学习的一个基础的。

一些理论步骤给大家讲的，这些都是相通的，也就是说模型不同，但是这些基础都是相通的，这些基础就是相通的，这些基础的一些理论知识都是相通的，而且是跟我们的结构化的数据是也是一样的啊，也是一样的。

好那么以上呢就是我们这节课的一个内容嗯，同学们有什么问题吗，如果有问题的话呢。

可以提出来好不好对，呃我们的手机用户906同学，以及我们的clock同学有没有问题啊，对嗯通过这节课，希望两位同学以及我们的看录播的同学，能够把嗯CV和NLP啊做一个基础的入门对。

然后这些库啊都是一些积累啊，比如SKN啊，以及这个KOS啊，以及呃这个PYOR器啊，对你可以先去了解啊这些库的一些技术使用，特别是我们的AP入门，这个notebook和CV入门。

这两个notebook啊是一定要掌握的，然后还有这个图片特征和文本特征，这两个都是不可能，是可能稍微有有一点点的难度，你可以优先去学习一下CV入门这个逻辑，book和LP入门入门这两个逻辑不。

呃两位同学有问题吗，对我们待会呢会把这个look tebook呢，上传到我们的一个QQ群啊，我们的代码具体上传到我们的QQ群，有问题吗，同学们，我之前遇到过数模型，好像不支持binary的一个特征。

是我操作有误吗，呃这个地方嗯应该是你操作有误，数模型是支持的，就是数模型肯定是支持这种数值的一个输入的，他肯定是支持的，应该是你操作有误啊，你可以你待会拿着我们的一个代码，你再跑一下好不，好还有问题吗。

好那么如果没有问题，我们今天的一个直播就到此结束，好不好，然后大家如果还有问题呢，也可以在我们的一个QQ群里面进行提问，我在稍等，稍等大家一分钟啊，看大家还有没有问题，好那么我们今天的直播就到此结束啦。

好的谢谢大家啊。

1447-七月在线-机器学习集训营15期 - P7：3-SVM与数据分类 - 程序员技术手札 - BV1ASste6EuZ

好那我们闲话不多说，然后我们就直接进入到我们今天的正题，就是SVM好，然后我们今天的主要内容是讲SVM的模型，然后主要会在在这个讲解过程中，会让大家了解到就是SM的模型的基本的推导。

然后嗯然后还有SVM的实战，然后在文在文本分类上的应用，然后在SM模型的推导过程中，会给大家讲解如下几个知识点，第一个就是一个线性可分的分类器，然后然后后面还有一个是线性不可分。

就是在线性不可分的数据上，我们的SM的模型是怎么样去构建的，然后还有就是SVM的求解呃，SM求解就是有一个叫做SMO算法，当然在讲解这个的过程中，我会把就是中间用到的一些数学知识，也都串起来。

那当然如果大家知道的话，我们可以跳过，如果不知道的话，我们可以过一遍，好然后今天的homework，然后会跟那个就是今天的实战文本分类相关，然后嗯对，然后但到后面我们会细说好。

我们再讲SVM的模型的构建的就是模型的嗯，构建过程中我们会讲到如下的知识点，就是第一个就是第一个是函数间隔和几何间隔，然后第二个就是自由间隔分类器，然后所有间隔分类器就涉及到我们把SVM去嗯。

把SM模型的建模就已经建出来了，然后在建在建模完成之后呃，他作为一个数学问题，我们会使用一个叫做拉格朗日方程的东西，去对它进行求解，所以说我们中间会补充一些呃高等数学的知识。

然后在在补充完这个数学知识之后，我们会去讲自由间隔分类器是如何求解的，嗯对然后再讲到呃，在讲到用拉格朗日的方法，对自由间隔分类器的求解做了一些变化之后，我们会介绍会引出SVSMO算法。

然后这个SMO算法就是呃去求解SVM的，一个比较呃比较直观的一个算法，然后然后在讲完前五个之后，其实SVM的模型就已经是，大家就已经有一个概念是SM模型，就是这样这样子的，然后在后面我们会介绍两个扩展。

一个叫做合计法，这个合计法就是SM里面一个常用的技巧，然后用来处理呃线性不可分的数据的，然后还有一个叫呃，还有一个是软件和分类器，它也是呃去求解啊，当数据线性不可分的情况的时候，SM是怎么求解的。

好了讲完这两个之后，我们会用另外一种方式，就是荷叶损失函数的一种方式，再去重新理解一下SVM，然后再到最后我们会会讲解到，SVM是如何去做多分类的，然后这个就是我们今天的。

这是一个主要的一个呃知识pass吧，就是知识路径，然后希望大家能跟上，就是说呃是这样的，因为今天的知识点比较多，公式推导也比较多，所以大家如果中间没有听懂的话，或者是没有呃，就是觉得我没有讲清楚的话。

可以那个随时打断，然后我我希望就是说因为知识点很多，所以我希望大家都能听懂，就是我们也不求多，只求那个我们能把每一步都听懂，好然后嗯如果还有同学没有那个没有进来的话，可以看一下。

就是嗯可以看一下丽娜在群，在群里面发的一个一个截图，然后可可能需要修改一下浏览器的设置，才可以进来对，然后如果没有声音的话，建议再重新嗯重新进一下，或者是重新换个浏览器试一下。

首先是那我们先介绍函数间隔和几何间隔好，那我们看到下面有一有一张图，这个图里面是一个数据集，当然它是一个二维的一个图形，然后黑点的话就就代表正一类，然后空心点的话就代表一类。

大家可以看到它其实是一个线性可分的，数据集嗯，因为因为我可以画一条直线，把这两个数据集完完全全的分开，当我画完这条直线的时候，我其实这条直线的方程是W乘以X加B等于零，就是在这条线上的所有点呃。

代入进去之后，W和B呃，带我到W和B中去，就会使得这就会使得最后的方程数是零，然后在这条线下面的的这些空心点，他们都是W乘以X加上B都是小于零的，当然在实心点都是W乘以X加上B是大于零的。

好对于一个线性的数据集来说，那我们可以随随便便的就可以画一条直线，就可以把它给区分开，当然我的线还可以这么画，还可以这么画，还可以这么画，那么问题就在于哪一条线是最好的。

好对于一个线性可分的数据数据集来说，那我们可以再画出来N多条线，画出来无数条线，然后这无数条线都可以把这个呃，都可以使得准确率能够达到百分之百，但是这无数条线里面总有一个是好的，总有一个是坏的。

比如说这个贴着两个点的，我就觉得应该不如在中间的某一条线好，那么该怎么样去衡量这个事情好，那我们用数学公式来表达一下，第一个那我们先建一个呃，建建一个模型，它的模型的参数是呃W和B。

然后呃它的表达式是W乘以X加上B，然后经过一个激活函数吧，然后这个激活函数也可以，大家也可以认为是一个只是函数啊，这只是函数里面，当里面的值是小于零的时候，就是一，当里面的值大于零，大于等于零的时候。

就是一好，已经有同学开始剧透了啊，可能大家已经有有用过那个SOM的，已经知道了是最小间隔最大的，这个对这个事情好，那我们还是照顾一下对S没有了解的同学，然后我们还是继续讲清楚，好那么对于对于这个分类。

对于这个数据来说，它的分类模型就是这样的，HWBX等于GWX加上B好，那么它的函数间隔是什么，它的函数间隔其实大家可以认为，就是把这个点带入进去之后，得到的得到的值就成为它的函，就成为它的函数间隔。

好那么我们可以看到把这个点代入进去之后，他为什么在前面乘以一个YI呢，因为我们刚才是讲过，就是说这条线我们可以看到，我们可以看到这条线可以使得那个可以使得嗯，可以使得那个整个数据集被区分开。

然后当我把这个值把实心点呃，代入到这个线的方程中去之后，那么它的值不是等于零，而是大于零的，然后当我把空心点的值代入进去之后，那么它的它的值是额是小于零的，而是小于零的，所以说当如果是空心点的时候。

那么W乘以X加上B的这个数是是那个负数，而负数是不能作为距离的这个度量的，所以说在我们这里用了一个取巧的办法，就是说我们把类别值给命名成正一和一，就作为它的符号，对于是负类的的，对于父类的数据集数据点。

我们乘以这个符号之后，它就变成了正数，好至于有同学问为什么是这个式子，那我们来看一下它的几何意义是啥，好我们我们可以看到画一条线，然后我们可以看到，我们比如说画一条比较简单的线，就是Y等于Y等于X。

然后在这条线里面，那么它的方程是什么，它的方程可能这个是Y这个呃也不能这么写，就是，相当于是我比如说我还是根据刚才那个数据，跟从那个数据，从刚才的那个数据集中来，然后在这里他的X其实是两个分量。

然后X1和X2，这个是X1，这个是X2，然后我画了一个线是比较呃比较简单的一个线，就是他经过原点，所以它没有截距啊，没有截距的话，B就是零，所以这个大家应该可以理解，那么这个线的方程其实是X1减X。

二等于零对吧，那么相当于是比如说我在这个线上的所有的值，比如说这个一一，这个值叫一一，那么代入到这个方程中去，1-1就等于零，那么比如说我有一个正，我有一个正类的数据点在这里，这个点是一二。

那么它带入进去之后，他代入进去，带入进去之后，对我们在这里可以变成X2减X1吧，他带你进去之后，那么2-1就等于一，那么它代表的含义是什么，它代表的含义其实是这段距离。

就是就是说从就是以跟Y轴跟Y轴是平行的，然后这个数据点到线上的，这个数据点到线上的距离就是一，这个就是啊函数函数间隔的几何意义，好那我们可以看到对于这个问题来说，我们要找到一个最好的。

我们要找到一个最好的直线，那么在最好的直线里面，就是说呃，我先我对于每个数据点都计算出来，它的函数间隔，然后然后，有同学说好像公式好像错了，但是其实不是这样的，因为我在这里计算的是几何，是函数间隔。

还不是几何间隔，所以呃后面会讲到几何间隔，好那么函数间隔是这样，然后那么我对于每一个每一个数据点，这都可以计算出来它的所有的函数间隔，然后呃对于一个值，对于对于一个直线来说，我可以计算出来所有的。

就是对于一个直线来说，我可以给它计算出来一个值，这个值叫做叫做最小函数间隔，这个最小函数间隔就可以代表的，就是就是说我可以去衡量说，这个这条直线到底跟这个数据集的一个，拟合程度。

对刚才有同学说我举的例子是X2减X1的，对，其实就是这样子，嗯好好，那么我们可以看到，那么我们就我们可以看到，如果是对于函数间隔来说，我只要把W和B，我只要把W和B成倍的去进行增大。

那么这个函数间隔就可以变得无限大，那么我们刚才介绍的这个最小函数间隔，其实就就没有什么意义，就是就是说呃，我我我只要成倍的把W和B进行增大之后，就可以使得这个最小函数间隔变得无限的大。

所以说这个函数间隔它的含义是呃就是没有，那么就是它是一个它并不能够代，并不能够完全的代表这条直线的一个好坏，所以说我们在这里又引入了一个几何间隔，这个几何间隔的含义，就是说他把这个值给设的。

也更加的就是做了一个normalize，然后做normalize的必要必要条件，就是说我把这个，我把这个W给设成一，好有同学，有有同学在表示说，函数间隔是指什么之间的间隔，函数间隔是指的是。

数据点和这条直线之间的距离，好有同学在问Y乘以WX1加上B呃，是和X2和X减X1是一个意思吗，在这里可能大家那个没有，就是可能大家没有没有没有那个正确的去理解，我刚才的说法是这样子，就是对于一个。

对于一个对一个二维空间X1和X2，那么我在这里其实X其实它是一个向量，就是它是X1和X和X2的一个向量，然后W也也是一个向量，所以在这里其实相当于是X1X2是一个向量，然后W1W2也也也也是一个向量。

然后B是一个标量，所以它比如说我刚才的这条直线，他是这样子，但是他其实是W1乘以X1，加上W2乘以X2加B等于零，不好意思啊，那个我的触摸板好像有点问题，然后导致他写出来的公式有点模糊。

在这里这条直线的含义其实是W1乘以X1，加上W2乘以X2，再加上B等于等于零，对，然后我我我把这条直线的，就是表达式给求出来之后，那么就变成了其实就变成了那个就是，在WZ在X1上的这个系数。

其实就相当于是负的负X1加X2，然后B因为我的这条直线是经过原点的，所以我的B应该它的结局是零，所以所以那个B是零，所以这条这条直线的方程是这样的，就是负X1加X2是零，然后对于一个一个点二一来说呃。

应该是一二，然后他带入进去之后就是一二，然后我代表我，我我想要它，我假设它是一个正类，所以说-1+2是一，就是W乘以X加上B的值是一，然后Y也是一，所以1×1，然后这个函数间隔就是一。

所以刚才的意思是这样子的，然后我们可以同时看到，除了这个W之后是什么样子的，我们可以看到，还是刚才的那个还是刚才的那个数，然后我们可以看到，其实他在这里他的W是一个向量，然后这个向量在在X1上的值是一。

在在那个在X2上的系数是一，他的W是这样子的，然后对于二一这个点，他们我们刚才计算出来的函数间隔是一对吧，然后然后他再他再把那个呃令令这个数是另，令这个这个系数是一是一，所以我们可以先先计算一下。

就是呃这个是W的，就是那个叫开平方的一个值啊，应该是二阶平方的二阶开方对，然后我们可以求求一下，我们可以先在这里先求一下它的，它的值就是一的平方，加一的平方等于呃等于二，然后相当于是他然后再开。

然后再开方之后就成了根号二，然后相当于是我们现在，W是等于根号二，然后我们令W是一，所以所以那我们就需要，那我们就需要在每个上面都开一个，就是都需要呃，需要使得W再乘以一个根号12。

就相当于是因为我现在是根号二嘛，然后我如果让他等于一的话，那我们需要除以根号二，所以我们在W的每个分量上都除以一，除以一个根号二，这样就就相当于是我计算出来的这个距离，就变得就就变得是一个呃。

是一个比较绝对的距离，其实它的几何含义就是这样子，就是我我在函数间隔上再除以一个根号二，就相当于是我把这个我把这个W的范数，然后二阶范数再除再除一下，其实就相当于是我这个点到到直线的一个呃。

一个就是最短距离，垂直距离，相当于是在在这个直线的法向量上，又求出来的一个距离好，然后这个是几何间隔的意义，几何间隔的意义就代表了，就是说这个点到直线的最短距离，好那我们介绍介绍完了这个几何间隔。

然后我们再往下看，好那我们如果介绍完几何间隔之后，那我们就可以下按键，就可以推导出来说哪一条直线是最好的，哪一条直线是最好的，那个直线最好的那个就是代表说的含义，就是说它的几何间隔是最大的。

然后它的几何呃，当然我们刚才也说了，就是一个直线的几何间隔，一个一个直线的函数间隔，就是一个直线的函数间隔，就是所有的数据点到这个线的，所有的函数间隔的最小值，那么同理，一个直线的几何间隔。

就是所有的数据点到这个直线的呃，所有几何间隔的最小值，所以一个最好的线，一个一个最好的分类，一个最好的分类线就是呃一个最好的分类线，就是呃几何间隔最大的一个分类线，有同学问为什么刚才除以根号二。

因为是这样的，就是刚才我的W我我我的W是呃，我的W是一个向量啊，这个向量是一一，就这个这个向量的值是一和一，一和一的二阶范数就是根号二，好，那我们刚才其实我刚才说的那一段比较长的话。

其实就是用这个公式可以可以表达出来，然后我们可以使得，就是因为我在这里另设了一个限制，叫做呃叫做大于等于一，所以我在这里呃，当W等于一的时候，我这个伽马其实就相当于是一个呃，是一个几何间隔。

然后我最大化这个几何间隔，使得所有的数据点，所有所有的数据点，所有的数据点都大于等于这个几何间隔，然后同时W还等于一，啊二阶范数就是L2就是欧式距离，欧式距离是两个点之间的呃，是两个点相减。

然后再求二阶范数，所以二阶范数跟跟欧式距离没有什么关系，就是你可能把这个概念给弄混了，就是二二阶范数是求欧式距离的一个手段吧，而二阶方式就是指对于一个向量来说，每个分量都求平方，然后再开根号。

然后把每个分量加起来，然后再求根号，有同学问呃，W的范数为什么是一，W的范数是一，就代表它是几何间隔，然后几何间隔相对于函数间隔来说，就是一个是一个比较绝对的数，因为如果是函数间隔的话。

我可以把W成倍的成倍的变大，然后就是就可以使得函数间隔也成倍的变大，所以它不是一个定值，为什么W垂直于直线，这就是那个呃就是怎么说呢，就是就是说这这可能就是在几何意义上。

就是说呃W的范数就代表着这个几何含义，就是它其实是一个法向量的一个一个求法，是，好，那么对于这个问题来说，我们可以看到它有很多个，为什么W等于一的条件下函数间隔最小呢，不是这样子的。

就是说函数间隔的大小，跟跟那个W等于E没有关系，就是你还可以把呃，就是说相当于是一个标准，就是我练W等于一，相当于是这个函数间隔就到了一个标准上，大家都是这样去计算的，当然因为如果不是这样的话。

你可以成倍的去调整W，然后使得函数间隔可以变大，可以变小，函数间隔不是在W点E的时候最小，而是说它是一个变化的值，而几何间隔因为W等，因为我设定了W等于一，所以它就是固定不变的。

好那我们可以看到其实我们刚才的问题的表达，就是说我要找到一个这样的分类面，我要找到一个这样的分类面，使得它在线性可分的时候，这条直线是最好的，然后SM的一个基本的一个核心思想。

就是说我要找到一个这样一个最好的这样的线，从而去去去个更好的去分类，然后大家可以理解的，就就是说因为大家可以看到就是这条线呃，这个点到到那个到分类界面的这个距离，我们可以其实可以把它理解成为执行度。

就是说呃当这个点离这个分类界面越远的时候，我认为就是说我可以直观的去去理解，我这个点被分类的置信度就会比较高，当然当它比较接近边缘的时候，那么我可能会认为说，这个点到这个点被分类的置信度。

不是那么的好好，那我们还看到呃呃最后的这个问题的表达，就在于我要找到一个最大的几何间隔，使得呃使得所有的数据中，所有的数据点都大于等于这个间隔，就是我们就是我们现在这个图上的，一个表达方式。

但是大家可以看到对于这样的一个问题来说，我们还没有特别直观的一个idea去去处理它，然后因为是这样的，就是就是说它有很多的条件，比如说有数据点的约束条件，然后因为它是一个线性表达式嘛。

所以它是一个凸性约束，然后呃对于这个W来说，它是一个非凸性的，然后所以比较容易达到局部最优，然后同时它的变量数是W乘和B，还有还有这个还有这个伽马，然后所以它的变量数也比较多。

然后我们可以通过一系列的变化，使得这个问题达到简化，好第一步将第一第一步的变化，就是就是说我们我们那个可以，可以通过那个可以通过除以W除以W的方式，来消除那个W的这个W的这个约束。

有同学问为什么W乘以X加上B是正一负一，因为我们PPT里面之前有讲，在这里就是有一个函数，这个函数它就是一个指数函数，当最小的时候是一，最大等于零的时候是正一，好大家可以，现在可以听到吗。

啊好可能刚才那个刚才网络有些问题，好，那我们可以看到就是我们在刚才有一个，这有一个这样的原始问题，然后我们在这里做一下简化，就是说我们把W等于一的那个限制给去掉，然后我们在在这里就是做个简化。

就是我们把W等，把W等于一限制给带到这个给带到这个限制，给带到这个约束条件中来，然后我们在这里两边都除以一个W，这样相当于是我wt除了这个W之后，除以了W的二二维就是二阶函数之后。

那么在这里整个它就是一个它就是一个呃，他就是一个在这里除以它，它之后，那么W的范数其实就是一了，然后同时我们做了一些我们那个在在这个呃，在不等式的两边都除以了W之后，那么伽马除以这个W其实就相当于是嗯。

是几何间隔呃，是这样的，就是就是说有同学问这个W不是一吗，这个W的范数不是一吗，我们在这里有有一个条件是是W范数等于一，然后我们先把这个W的W的范数等于一，给给调整到那个就是给去掉，然后给调整到那个。

给调整到给调整到函数表达式中去好，我们可以看到在这里，为什么去掉，然后去掉的原因就在于，我可以使得它这个问题变得更加简化，然后我在呃我们大家可以先不看最下面这一行。

我在上面两行的每一个地方都除以了一个W，多出一个都除以一个一个W的二阶范数，然后就，然后就相当于是我把W等于一的，这个条件给加进去了，相当于做对，有同学已经说了，相当于做了归一化，然后我在这里其实是。

因为我的两等式两边都除以了W，所以我还我还可以把这个W消掉，然后整个问题就变成了，我去max这个伽马除以除以W，其实相当于是相当于这个问题，就变成了一个这样的问题，就是伽马是函数间隔。

函数间隔除以W模之后，那么它就是几何间隔，对吧，就是我在这里，我本来伽马的含义是是函数间隔，然后除了W的二阶函数之后，就变成了几何间隔，然后在这里，我仍然我的条件仍然是那个大于等于伽马。

好因为我在表达式中，我在这个表达式中，W和B可以通过成倍的调整去呃，去使得呃去使得伽马可以变成一，所以我在这里又做了一个简化，就是说我直接把伽马给设成一，然后在这里相当于是我干妈等于一之后。

它就变成了W的二阶范数分之一了，然后最最大化这个函数，就其实就相当于是最小化最小化W的范数，所以我可以把这个最大化的问题，给变成一个最小化的问题，所以在这里就做了第二个变化好，那么最终问题就变成了呃。

调整W和B，使得WW的二阶范数的平方是是最小的，因为在这里大家可以看到我突然加了一个平方，然后然后这个平方的含义就是，因为W作为一个距离，他其实是那个什么，就是他呃加加上平方之后，其实是我自己设的。

然后1/2也有同学也说了，是是为了封面求导，然后最大化最小化W和最小化W的平方，其实是呃是是一个意思，就是说他们是叫什么叫正相关，所以在这里其实我在这里应该是最小化，最小化这个W。

然后为了便于后面的计算，所以我在这里加了一个平方，好，那么最终问题就变成了最小化二分之1W平方，然后使得我满足这些条件，好，那么这个问题其实就变成了一个呃，比较就是在数学上就可以解决问题。

然后相当相对于之前我们的呃，我们的公式，然后他减少了一个参数，就是伽马，我们把伽马在这里在之前给给生成了一对哦，我们现在的问题跟刚才的那个，跟刚才最开始那个PPT里面的那个问题是等价的。

然后在我们的高等数学里面，就有一个这样的函数和这样的方法，去解决这个问题，就是去去U去最小化一个东西，使得它能满足某些条件，好那么这个这个东西是什么，这个东西就是拉格朗日函数，然后这个拉格拉格朗日函数。

如果我没有记错的话，应该是在高等数学里面，可能是上一期的上上册里面，会有这个函数的解释，这个函数呃，我们先回顾一下拉格朗日函数，拉格朗日函数的意思，就是就是说我最小化一个FW。

使得呃使得它满足条件hi额hi w等于零，然后，有同学问为什么引入拉格朗日函数，拉引入拉格朗日函数的一函数，的目的是为了去求解这个问题，好那我们在这里就是我们的，我们可以先假设一个简单的问题。

简单的问题就是就是说最小化呃，FW使得他满足这些约束，HIW等于零，然后我们有L个这样的这样的啊，这样的这样的函数，这样的约束，然后我们构造一个拉杆式函数，这个拉杆朗日函数就是说呃除了W之外。

我再加一个贝塔的一个一个值，然后这个值就是说，我把那个约束条件都给添加到目标函数中来，对，然后再后面就是LW乘以LW贝塔就等于FW，然后后面是所有的所有的呃约束条件，然后我在这里我要求我要求解这个问题。

其实我要求解的问题是，最后的是那个呃FW的最小值，然后那我就让L就是这个LW贝塔，对所有的WI的偏导数都是零，然后那L对于所有的贝塔I的偏导数都是零，那么我们可以看它是什么含义呢。

我们可以看一下LWLW贝塔，它的它它对于那个他对于，呃我们现在可以先看LLL对贝塔的偏导，L对贝塔的偏导，其实就相当于是只跟那个只跟hi打不相关，然后在这里就相当于是呃，我令啊L对贝塔对贝塔的偏导。

其实就等于HIW，然后在这里我要求解它，我们到最后要达到一个这样的效果，就相当于是hi w等于零，那么我们先看哦，那我们再看L对呃，对WI的偏导，就相当于是FW对那个对对对，对那个WI的偏导。

然后再加上后面的这个hi贝塔，HIW对那个对对对那个对WI的偏导，然后其实最后达到的目的就是FW是最小的，好那我们这是拉格朗日函数，然后我们可以看到有一个叫有一个扩展，就说可能高等数学里面没有。

就是就是说高等数学里面讲的那个都是呃，它的约束都是相等的，然后然后在这里，我们在广义上面可以引入一个不等的一个呃，JW的函数，好呃那么这个函数我们可以看到，同样的我们还可以去构建一个拉格朗日方程。

然后这个拉格朗日方程，其实相当于是，我把两个优势和线都分别加入进来，都分别加入进来，然后对于对于那个等式的约束条件，我们用贝塔系数去做，然后对于那个不等式的右边，我们用阿尔法的基础去做好。

对于一个有不等式的，有不等式的拉格朗日方程来说，我们对它的求解，就比刚才只有等式约束条件的时候，就变得复杂了一些，它的复杂地方就在于哪，就在于我在这里JIW这个是一个是一个不等式。

所以我要求到FW的最小值的时候，我需要我需要去做一个，我需要去做一个最大最小的一个变化，有同学问为什么是加在这里，加其实只是一个通用的含义，在这里如果贝塔是负数的话，那么就相当于是减了。

好那我们可以先先做一个这样的一个呃，这样的一个变化叫做极小极大，首先我们我们先对这个拉格朗日的这个，所有的这个变化后的这个函数求极大值，我们可以看到我们在这里其实有两个设置。

第一个设置是阿尔法A是大于零的，然后贝塔贝塔是无所谓的，那么我们调整阿尔法贝塔，使得我们先不管FW，使得那个可以看它这个推塔W，它的值可以变得有多大，我们可以看到，如果大家注意啊，如果都满足条件的话。

那么HIW是零，那么GIW是小于等于零的，然后在这里不管我怎么调整阿尔法和贝塔，那么它的它的那个最大值都应该是零，这一步大家可以理解吗，好那么我们可以我们那我们可以再看，如果当当某个条件不允许的时候。

比如说HIW它它不等于零了，那么我可以通过调整贝塔，我我使得贝塔调整的特别大，然后就可以又可以使得那个它的，比如说我可以使得那个是贝塔，调整到一个特别大的数，然后他就是一个正无穷大。

对如果JI不满足条件，当然了，当然如果JI都满足的话，那么JI小于等于零的，然后阿尔法I是大于零的，所以阿尔法I乘以JI，永远都是一个小于等于零的数，但是如果JI是一个大于零的数。

那么阿尔法我们可以使得阿尔法特别大，然后同时就可以使得GI就变得特别大，对吧，然后大家可以可以理解，就在这就是对于这个公式，我们求求最大值，当这些条件都到这条不满足的时候，那么它的最大值就是一个贝塔。

我总可以调整调整阿尔法贝塔，使得使得使得这个CAPW是一个正无穷大，当然当他都满足的时候，那么它的值就是FW好，那么我们再对这个C3PW再再去求极小值，然后我们调整W让他求极小值。

相当于是如果所有条件都满足的话，那么我们对这个公式的求导就是FW的最小值，就是原问题的解，但是如果呃hi和GI有有某个条件不满足的话，那么我们求的这个最小值就其实就是正无穷大，所以它没有最小值。

所以我们就求不到FW的解，好这个是广义拉格朗日函数，好我们大家可以看到在这里我们设一个P星，就等于那个就是这个问题，就是极小极大问题的一个最一个最优解，我们在后面会不会用到好，那么它有一个队友问题。

队友问题其实其实很简单，我们就是把把这个把这个min和max给那个，给给那个翻转过来，就变成了max min，好，大家可以，那个就是可能看到这么多公式，会觉得比较比较比较生疏。

然后大家就是说对于一个知识点来说，我们知道他的目的是什么，就先足够了，然后我们可以可以先看到，我们可以先在中间，我们可以那个对于一些具体的细节，我们可以先记住，然后然后后面再慢慢理解。

好我们在这里讲对偶问题的，对偶问题的原因是什么，呃这个问题的原因就在于我对问题的一个简化，就是说我讲了这个对偶问题之后，相当于是我的目的，是为了把那个极小极大的问题就会转化成极大。

几给点给转化成极大极小的问题，这样我在求解上就可以，就是在求解LSSVM的时候，就可以变得比较简单，所以这是广义拉格朗日，我讲广义拉格朗日函数的一个目的好，那我们可以看到极大机问题。

就相当于是一个呃max命的一个问题，然后同时在求max的时候，我是调整阿尔法贝塔求命的时候，我是调整W，好在这里，然后在这里呃就是呃我们先下定义，就是就是说呃一般来说不是。

一般来说就是我们有一个严格的区间的，就是就是那个地星就是极大极小问题，极大极小的问题，是极小极大问题的一个对偶问题吗，然后它的最优解是地星，然后地星是小于等于P星的，好有有有同学表示。

那个有有同学表示这次有点听不太懂，就是这样的，就是这一部分广义大纲老师函数的这一部分嗯，大家是可能是需要记一下的，就是它相当于是一个数数学知识，然后我也不会给大家展开去讲，然后大家只要知道呃。

在这个地方可以去验证队友，可以把那个SVM的解释方法，求解方法给由那个对，给由极小极大问题变成极大极小的问题，好在这里1D星一般是小额，是小于等于P星的，地星是对偶问题的对偶问题的一个一个答案。

一个最优解，然后呃所谓的队伍问题就是极大极小问题，然后P型是极小极大问题的一个最优解好，那么当这些约束条件都满足如下条件的时候，就是约束不不等式G都是凸函数，然后再在这里，因为我们的呃。

因为我们在SVM中，它的约束条件都是线性的，所以线性函数都是凸函数，所以呃所以SVM的问题是满足这个条件的，然后第二个条件是约束等式，H都是反射函数，然后仿真函数其实和线性都是等价的。

然后在我们的SVM这个问题中，它的呃这这一条也也是可以满足的，然后不等式是严格执行的，然后在这里就被不等式时间段之前，就就代表就是那个不等G不等式，是肯定是有那么一到两个，有至少有一个是肯定小于零的。

而不是都是等于零的，好，这三个条件是就是就是说不是需要大家理解的，就是需要大家记住的，就是他是数学课本里面，可能是数学课本里面就提出来的好，那么在上述的这几个假设下，只要满足KKT条件。

然后就就使得那个对偶问题和原始问题，是是等价的，好好那我们来看一下KKT条件，KKT条件其实就是相当于是五个条件，我们再看一下，就就是我们刚才那个不等式和等式的右条件，都加到一般还是能去的。

一个最后的表达式是这样的，FW加上西格玛嗯，贝塔I乘以HI，再加上西格玛阿尔法乘以GI，在这里需要满足五个条件，然后满足了这五个条件之后，就使得对，就使得那个队友问题的最优解。

和原始问题的最优解是是那个等价的，这五个条件是分别是这样子的，大家可能在这里是要记一下，然后我们可以看一下，当然如果他是，我们可以看一下，当然当然如果这五天的含义分别是什么阿尔法，我们先看第三个阿尔法。

I乘以JI是等于零的，相当于是相当于是在在在这里，因为我们GI是一个不等式的表达式，那么当GI小于零的时候，我们就肯定就使得阿尔法的这个值是零，所以它才能等于零，当那个呃GI是小于小于零的时候。

那么当JS是那个等于零的时候，那么我们在这里阿尔法还可以不用是零，可以可以是任意值，然后他这个条件就可以满足了，然后同时GIW星是小于等于零的，就是不等式的条件，要满足，然后阿尔法星是大于等于零的等等。

对，有同学说，拉格老师和KKT当定理记住就可以了，对是的好，那我们在这里，因为它是需要我们记住的，所以就记住就好了，那我们在刚才的那个问题上，使用那个使用我们刚才讲的拉格朗日方程。

我们在这里就是我们把不等式的这个这个条件，相当于是变成了负的，就相当于是只有因为我们在原始问题里面，可能只有不等式的约束条件，所以在这里就就写出了就是这个的公式，就是我们原始问题可以变成这样的一个。

一个问题，然后再使用拉格朗日方程之后，就变成了一个这样的问题，变成了LWB和阿尔法，因为没有那个没有等式的约束条件，所以我们就只有嗯只有不等式约束条件，然后就变成了这样，好啊，有同学来表示。

那就是就是那个应该是这样，就是支持向量机，比较比较就是数学知识会比较多一点，所以可能大家理解上都会稍微有点嗯，就是一遍可能理解不透吧，有有同学表示这样的对，其实就是这样的，但是但是大家一定要坚持下去。

因为后面已经到了简单的部分，好那么我们刚才可以看到，其实我们把把这个问题，套入到拉格朗日方程中去之后，就得到了一个这样的表达式，然后这个表达式就是我们要求解的目标，我们要我们要求那个。

我们要求二分之1W2阶范数的最小值，然后我们使用对偶问题去去去求解，然后队友问题就是先先求极小啊，再后求极大，好在这里就是我们先固定，先固定阿尔法，然后对W和B进行求导，然后，其实就是我们对这个式子。

然后我们先固定阿尔法，阿尔法是不变的，我们先不管它，然后对对于那个W和B先去求偏导，然后我们可以看到，如果是对W求偏导的话，那么它就变成了是对这一项求偏导，然后然后再再再把这一项给，再对这项再求偏导。

好这一项，Sorry，在二分之1W的平方的这一项求偏导的时候，其实我们可以比较简单的，就是比如说我们之前对X的平方求偏导的时候，二分之1X的平方求偏导的时候，它其实它的偏导就是X在这里其实是一样的。

就是虽然他加了范数，我们也可以一栏把它当成是一个呃，当成是一个数就好了，然后在这里我们就可以让他就是二分之1W，二分之1W的平方求偏导就是二，其实就是W4级，然后在这里跟在这个西格玛里面跟W相关的。

其实就是就是这一项，这一项跟W相关，然后因为我们是对W求偏导，所以在这里只有一个W自己，所以我们把系数提取出来就好了，在这里就是其实就是西格玛，阿尔法A乘以YI然后再乘以xx，然后把这两项加起来。

就相当于是W减去它，相当于是这一步我们对W求偏导，其实就是这一步的W，还有这一步的阿尔法IYI乘以XI，加起来就就是W的偏导，然后如果是对B求偏导的话，因为我们在这里跟B相关的其实就这一项。

所以而且它是一个一次项，所以我们在这里就只需要把它的系数提取出来，就可以了，它的系数就是啊阿尔法I乘以Y，所以这是B的偏导，然后我们可以看到最后的求解就是这样子，就是呃这个LWB阿尔法对W求偏导。

就是W减去C干嘛，阿阿尔法IYI乘以XI等于零，又推出了W呃，就是我们在这个值最小的时候，我们就得到了W应该等于西格玛阿尔法，IYI乘以XI，然后同时那个对B求偏导，就是阿尔法IY我刚才就已经看到过了。

然后因为我们求出来这个之后，我们再把这两个式子，再再把这两个式子再代入到原始的，再带入到原始的这个这个表达式中去，然后我们就可以得到一个新的问题，我们可以看到这个是一个代入的过程，就是把把W的性质和和。

那个和和这个式子都代入进去之后，我们来看第一，第一步是这样代入的嗯，首先第一步是二分之1W的平方，我们可以写成这样，然后第二步我们把它先先展开，就是把这个西格玛的这个数字先展开。

第一步就是阿尔法I乘以Y乘以WT乘以XI，然后再减去再把B的这一项展开，就是阿尔法I乘以Y乘，再乘以B，然后再因为这里有一个负号，所以后面应该是一个加上西格玛阿尔法N，那么我们可以看到。

因为我们刚才看到了B在这里是一个标量，而阿尔法I乘以YI乘以西格玛的这一项，就这一项它其实是零，然后我们就可以把这一项就可以干掉，然后我们在这里，因为我们可以看到有一个W是等于一个数的。

所以所以我们把W这个数给带入进来，就成了这样，然后这一项也也也在这里，这一项其实跟那个跟这一项其实是一样的，就是就是说把W带入进来之后，那么投头里面的这个WT乘以W，跟这一项就是其实是一样的。

但是它后面它前面有一个系数是1/2，所以1/2的这个数，再减去它本来这个数其实就是-1/2，变成了-1/2，所以在这里是这样子，然后我们把西格玛阿尔法这个数再放到前面来，然后就成了一个一个这样的数。

然后就成为一个这样的视频，同时我们在这里看到还有一个wt，所以我们还可以把这个WT再替换掉，就成为了一个这样的是不好，然后最后我们可以看到我们把把那些把把W的，把W给替换掉，然后把AI乘以Y西格玛。

把西格玛AI乘以Y等于零，这个给带入进去之后，这个公式就变成了这样的一个公式，那在这个公式我们可以再做一个变化，就是说把这个西格玛的这一项提到前面去呃，呃也相当于是把阿尔法A乘以YI给提到后。

给给进给提到那个给放到西格玛函数中去，然后就得到了一个这样的式子，就是后面就变成了所有的式子都放在一起了，然后同时因为阿尔法I，阿尔法GYYG都是标量，所以他们都就是一个数，可以看成一个数。

然后后面XG和XI其实都是向量，所以可以把它看成是一个内积，然后所以最后的问题就变成了调整阿尔法，使得后面这个式子是最大的，然后同时我满足几个给我条件，就是阿尔法I是大于等于零的。

西格玛I等于1M阿尔法YI是等于零的，然后这个是我们上一步求出来的，所以到现在为止，我们的这个问题就变成了这样的一个问题，是我们刚才是最原始的那个问题，已经现在被我们被我们变换的，是就被我们变换的。

可能我们现在也完全不是特别认识了，就变成了这样的一个问题，好那么在这个问题里面之后，我们可以先直观的去理解一下，去去去理解一些，就是中间的一些值的概念的含义，第一步就是就是说和阿尔法。

阿尔法是大于等于零的，那么什么时候是大于零的，什么时候是等于零的，我们在这里大家可以先记住，就是说在求解完之后，每一个非零的阿尔法，就预示着它是它是支持向量，所谓的支持向量其实就是那个就是他在边界。

它在那个呃，他在边界点上的，他在边界上的一个一个向量，好，在这里给大家写一下支持向量，好比如说这个这条线是最，是那个我们的支持向量的分界面，然后然后同时我这条线平行的，往往两侧去去推展，那么在正力上。

在正力上我肯定会会遇到一些正立的数据集，然后在负利上肯定会遇到一些复利的数据集，复利的数据点，然后当然在边界之外，还有还有很多还有很多数据，那么当阿尔法等于零等于零的时候。

那么就就代表的就是说这个点是在这个，是在这个平行，是在这个跟分类界面平行的一个线上，然后是呃离就是说是是这个分类界面的，是这个分类界面平行的，往正面的方向推推到遇到第一个正题开始，然后就再停下。

然后就遇到了一个这样的知识向量，当然如果是阿尔法不等于零等于零的时候，那么就代表他不在这个线上，这是阿尔法的概念，然后第二个概念就是说，我把我的分类模型本来是FX等于呃，当然这在这里可能缺一个东西啊。

就是缺一个指示函数等于WX加上B，然后我们可以把W给带带入进去之后，然后就就成为了一个这样的一个函数，然后这个是我们最后使用的分类模型，那么在这里我们可以看到，它其实是对于训练数据。

训练数据集中的所有的点，就是R所有的点都在这个计算中去，都在这个计算中，所以当阿尔法就是对于支持向量来说，这个阿尔法是不等于零的，对于非支持向量来说，这个阿尔法还是等于零的，所以就相当于是新数据的分类。

需要和所有的知识向量去做内积，因为阿尔法不等于阿尔法等于零的时候，相当于是这个数据集，这个数据点就没有起作用好这是第二点，然后第三点就就就在于就是说我在训练的时候，我其实是用到了一个所有的一个。

一个数据点的一个内积，好这个是自由间隔分类器，我们带入拉高，我们带入了拉格朗日之后的一个求解过程，好，那么接下来我们可以看哦，那我们接下来再看这个函数，再去怎么这个问题再怎么去求解，就是调整阿尔法。

使得这个函数最大，使得这个这个目标函数最大，然后同时满足这些条件，那这条就比较简单了，已经不算是约约束了，所以在这里我们需要用到一种新的，我们需要遇到一种新的优化方法，叫做，SMO算法。

然后SMO算法跟之前的跟之前之前，可能大家在课上有学过那个梯度下降，还有牛牛顿推导等等的方法，然后SM方法跟他们是略有不同，然后呃我们可以看到它的基本思想是什么，首先我们可以先看一个简单版本。

就是叫坐标上升法，对于对于一个对于一个问题来说，就是我我的W，我有个W，然后这个W是个函数，这个可能是一个很复杂的函数，然后它有很多参数叫做阿尔法一，阿尔法二和阿尔法N，然后我该怎么样去求解这个函数呢。

然后这个这个这个时候用到的叫做坐标上升法，然后这个坐标上升法的基本的思想就在于，首先第一步是，我去不停的去执行下面的这个命令，然后在直到收敛为止，然后下面那个面是什么呢，就是说我对于每一个阿尔法来说。

我都去单独的去对它进行求解，而不是说去对每一个去求解，我们大家知道如果是如果是梯度下降的话，那么它会它会对所有的参数都求出来梯度，然后统一去更新这个梯度，在这里它的不同点就在于。

我在这里我先fix入其他的所有的参数，然后只优化这一个参数，然后把这在当前的参数状态下，我把这一个参数给优化到最好的时候，然后然后再去优化下一个参数，然后这个就是坐标上升法的一个基本的思想。

好那么有一个图示是这样去去去解决的，比如说在一个二维的情况下，再一个就是我们在这里是阿尔法一，到阿尔法N嘛，然后假如说只有阿尔法一和阿尔法二，那么我们就相当于是先先调整一个维度上的，比如说先调整这个呃。

竖竖着的这个位上的阿尔法值，使得它在目标函数上能够达到一个最优值，然后我再我再调整横坐标的，代表了这个这个分量的参数值，然后使得它在目标函数上达到最优值，然后然后我们再我们再去调整。

那个Y轴上的阿尔法值，然后使得它能达到最优值，然后然后再调整X轴上的这个这个过程，这个循环的过程其实就是呃，坐标上升法的这个一个计算过程，好有同学问这是随机推向上吗，就是它不是随机挑选项。

它跟我刚才也说了，就是说它跟随机梯度下降的区别，就在于随机梯度下降，它会同时更新所有参数，就是给所有参数都计算出来呃，都系统出来梯梯度值，然后去更新所有参数，而呃这个坐标上升法它是呃在一个一个状态下。

它只更新一个参数，然后是一下子把这个参数调整到，当前的参状态下，这个W的最优质的的这个这个地方，然后再去调整下一个参数，好，那我们那我们看到的就是这个这个方法，其实是一个比较简单的一个做个生存法的例子。

那么对于我们的这个问题该怎么样去去优化，首先我们再复习一下，我们刚才刚才优化后，就是刚才做过转化后的一个嗯一个问题，然后他的问题就在于求解这个这个问题，调整阿尔法，使得目标函数最大同时满足这几个条件吧。

然后但是在在这里有一个问题就在于阿尔法I，阿尔法I是有是有那个是有嗯限制条件的，阿尔法I乘以Y的西格玛值是等于零的，所以在这里，它并不能够像像普通的坐标相乘法那样，去去调整一个维度上的值。

使得它使得目标函数最大，因为他在这里有一个约约束条件，就是我更更改了一个阿尔法的值之后，我的我肯定会有另外一个肯定会需要调整，另外的阿尔法值，使得这个这个条件要在满足了才行。

所以说SM算法的基本核心思想，就是说我每次都去选择两个变量去进行优化，他跟那个普通的坐标成方法有一个区别，就是说因为他多了一个约束条件，所以他每次选择两个变量，然后因为一个变量变化。

我们再调整另外一个变量，肯定都能使得这个表达式的这个优势条件，肯定还可以继续满足，所以他要这样去解决好，那么我我的算法流程就变成了这样，就是重复上面的操作，直到直到那个直到收敛为止。

然后每次操作是什么呢，就是说我选择两我随机的去选择两个参数，阿尔法I和阿尔法G当然因为是两个嘛，所以I不等于G，然后我我去优化这个最后的目标函数，我去调整阿尔法和阿尔法G，其其实呃跳动阿法I和FID。

其实只只需要动一个，因为你动一个，另外一个可能会自动随着动的，因为它有约束条件的，他有约有约束条件在里面，所以我调整阿尔法I，使得在当前的参数来下W阿尔法是是最大的呃，是是最优的。

呃有同学问阿尔法IG是一个变量吗，不是阿尔法I是一个变量，阿尔法G是一个变量，但是因为有约束条件，阿尔法I乘以Y的西格玛等于零，所以所以比如说我在这里举了个例子，就是阿尔法一和阿尔法二吧。

其实我调整了阿尔法一，阿尔法二也应该跟着在一块变，所以在这里其实我选我虽然是选择了两个变量，但其实是只选择了一个变量好，这个就是SMO算法的一个基本的核心思想，就是坐标上升法的一个变种，然后对。

然后呃可能也是就是今天的今天的，可能今天的主要内容会比较的复杂，然后大家可以分块的去理解，就是就是说比如说呃，可能大家前面拉格朗日那块没有理解，那么我在这一部分SM算法就可以理解了。

那么也是就是比较好的，就是说呃，尽量把这个知识给分成一块一块的去理解，这样会比较快，对有同学说，单词相等式是不是只有阿尔法I和阿尔法G变，对，是的，在SMO算法里面就是这样子的好。

那我们现在已经经过了一个小时15分钟了，然后大家可以先休息一下，我们再讲后面的，然后经历了前面的很多公式推导之后，后面的内容会越讲越简单，希望大家不要走开，然后我们休息3分钟，然后9。18的开始。

然后大家有什么问题，可以在可以在那个在群里面提出来，好我看到里面有些问题啊，第一个问题就在于那个，单次调整时只有阿尔法和阿尔法G变啊，这个问题我已经回答过了，后面调整阿尔法I和阿尔法G的。

这一次是什么时候是停止条件的，停止条件就是呃，在这里有一个阿尔法，A是大于等于的约约束条件，然后这是第一个条件，第二个条件就是说它调整阿尔法I，使得这个函数使得目标函数最大。

啊对有人说是普通的坐标上方法是重复，每一个阿尔法都收敛吗，对是的，他是先有一个有一个最开始有一个阿尔法，就是所有的参数的一个状态，所有参数的一个状态，然后调整其中的一个参数，使得目标函数最优。

然后在这个基础上再去调整另外的参数，使得你把函数最优，等等，然后现在SOM用的多吗，嗯是这样的，就是现在很多问题上，其实都在转用转用deep learning的方法。

所以但是SOM作为一个比较强大的算法，就是他在之前很多年都曾经是呃，欺负那个地方呃，欺负神经网络算法的，所以现在在一些比较传统的问题上，还是有很多用处的，是让谁收敛。

就是让现在我就是现在这些PPT上的这个，目标函数收敛，然后老师现在是做什么工作的，然后我现在这边我是在google，然后我现在是在做呃，就是做两个方向吧，第一个就是就是算法，然后后面还有一个是安卓。

就是说现在相当于是前端和算法都会做，就是说有一个很奇怪的，有的就是很跟跟，可能跟大家的工作的公司不太一样，在google里面就是只要编程合格了，他他就认为你是啥都能做，然后所以虽然我是主。

我的主页是算法，但是也会做一些前端的事情，对有同学说SVM也可以在小M上用，就是有一些问题，比如说你的数据集是比较嗯，可能刚开始没有那么多，所以你可以用来做为M先快速的做一些，做一些实验，结果出来。

算法偏哪方面偏，deep learning就是循环神经网络吧，有同学问调整是不是让偏导都等于零，在这里这其实就没有就没有偏导的这个概念了，因为他看感觉看起来像是一个一个线性的问题。

所以你就直接能找到最大值就可以了，现在图像方面，基本上应该都是基于深度学习的吧，SVM主要文本处理主要在哪些方面嗯，可能用的最多的就是文本分类，好那我们时间差不多了。

然后我们开始继续继续我们的我们的课程，好那么正如我刚才所说，就是后面公式会越来越少了，我们的讲解会越来越清楚，好第一个，那么我们回想一下问题，就是我们刚才讲解问题的时候，所有的问题都在都在说。

都在提前说说这个数据集是线性可分的，那么当数据集不是线性可分的时候该怎么办，那么XYM还可以处理吗，好在这个时候我们可以看一下，其实是这样的，就是说当数据不是线性可分的话，你可以做一些做一些映射。

使得使得这个我们现有的数据，在当前空间下可能不可分，但是我们映射到一个新空间之后，可能就变得可分了，然后就我们就比如说一个二维的数据集，我们做了一个做了一个映射变换，把它把它映射到三维去。

然后就变成了一个这样的数据集，然后这样的数据集其实就变得就是可以区分了，其实呃，比较直观的就是它其实也可以在二维上做变化，比如说他现在是IPHONE11和X2嘛，我在每个数据集都都变成X11的平方。

加X2的平方，那么那么这这这些点，应该都会提升到第一象限中来，然后这些蓝色的点，都会集中到第三间的这个位置上来，所以这也是一种可能的变化，当然映射到三维空间上去，也是一种可以可以实现的变化。

就是说我经过空间变换之后，我可以使得这个数据集从不可分变得更加可分，所以这有一个空间变化的问题，然后空间变化就相当于是本来我做空间变换，就相当于是我对每一个数据点都做些，都做了一个做一个映射。

比如说我有一个函数嗯，比如说我有一个函数是是F，然后FX然后我们在新空间里面那个X6吧，都等于FX，然后做一个这样的变换，然后我再在这个X6的这个数据上，再可以再去构建一个。

再去构建一个SM的等model，然后去去运算就可以了，但是那么有什么方法可以可以，就是我们不显示的做这个做，做这个不显示的去对数据去做处理了，然后就直接在model里面就可以体现出来。

那正好我们也可以看到我们刚才ISOM呃，就是呃简化到最后它形成的问题是这样子的，在这里有有一个有一个续呃，有一个分量是XG和xi的一个内内积，那我们可以在这里就直接对啊，对XG和xi去做变换。

其实就可以了，这个就相当于是我我我本来就是我本来的步骤，是需要把呃X显示的做一个做一个变换，生成一个新的数据集，叫X6，然后在X6上再去做一个，再去做一个XM的model，但是因为我们到最后SM优化的。

最后是一个这样的表达式，所以在这里有一个X，在这里只有一个地方用到了X，所以我在这里直接做就可以了，就可以省掉那个省掉在硬盘上占用的空间，不用生成新数据集了，然后这个是第一第一个省掉的地方。

我们省掉了很多空间，然后第二个就是就是说因为XG和xi，我做了映射之后，可能投射到一个引入了一个叫做合计法，这个合计法其实它的概念就是这样子的，就是说我定义了一个核函数。

然后这个核函数我可以把它看成是两个，两个经过变化后的，两个经过经过空间变化后的向量的内积，然后这个就是核函数的一个概念，好那我们在这里引入引入了它的，我们因为它的定义就是和核函数。

它对应的是一种映射函数啊，这个映射函数可以使得呃，数据集从旧旧的空间映射到一个新的空间，然后为什么使用核函数就大，就就是就是说我映射后的向量，可能维度会非常的高，然后导致内机计算量比较大。

然后我用核函数，我可以比较省略的去计算这个和好，我们可以看一个和函数的例子，第一个，第一个和函数的例子就是呃，贺函数XZ就是在这里，Z是相当于是跟刚才大家看到的，也就是XY和XG吧。

在这里我用一个比较general的方式，就是X和Z，然后它的和函数是X乘以Z的平方，然后把这个式子给展开，相当于是，就相当于是嗯把这个式子展开，就等于就等于到最后的式子，然后我就不一一给大家去说了。

然后这个我们可以看到，我们可以看到它其实就相当于是，我把X和和和Z分别映射到了这样的一个空间，就是在在这里，它最后简化成的函数是X3XG，相当于是相当于是说我把X给变成了一个XI。

XG就相当于是枚举枚举两个分量，然后的乘积，然后那么它的映射函数就是X1X1，X1X2等等，一直到X乘以XN，那么这个对应的映射函数的，映射函数的长度就是N的平方，因为它是从里面任意选两个分量。

然后乘积，好那我们可以看第二个和函数的例子，第二个和这个例子其实就比较，跟刚才那个就稍微变化了一下，就加了一个C，然后相当于是我来这里需要嗯，需要把平方给展开，然后它的对应的函数其实就是这样子。

相当于是我在这里，也需要去对每个平方去做检查，然后然后再把根号2C的这个分量，也就给加到这那个加到里面了，同学们，这是常量吗，这不是常量，ZZ跟X是一样的，是一个是一个是一个向量，都是都是一个数据点。

好那我们我们可以看到就是在做了变换之后，那么这个对应的对应的应用函数，其实都是比原来的的维度要高很多，比如说呃，第一个它的运算函数的，最后的这个呃向量空间其实是N的平方，我们之前是比如说之前的维度是N。

现在就变成了N的平方，然后他的幅度比较大，然后我们就可以看到，和核函数其实是可以降低了计算量，然后另外的一个一个层面，就是就是说X1和X2，其实度量的，其实是在一个在一个对应的维度空间中的。

一个位置的一个一个度量，所以说我可以使用一些使用，使用一些那个其他的相似度的函数去做，比如说在这里就引入了一个叫做高斯函数啊，这个高次函数其实它也是就就算了，距离我我在这里高斯函数的呃。

输入同样是X和Z，然后它的它的表达式是X减Z的二维的平方，然后除以二的这个这个值，然后再求指数好，这个是一个比较常用的和，然后因为他也是去matrix距离的，同学说FX和Z没关系。

对FX和FX和FZ去去再计算，在计算内积，然后KXZ其实就相当于是FX和FZ做内积，好这个是和函数的一个基本的一个思想，然后什么样的和是，啊有同学说怎么样体现计算量的连接上，我们可以看看这个例子。

比如说我在这里，我去求这个和它相，当于是我在XT乘以Z，其实都是在在N维空间里面的，就是，XT其实是一个属于N维的，然后Z也是属于N维的，所以X乘以Z其实就相当于是，它的复杂度是ON对吧。

然后我们可以看到它对应的它对应的映射函数，对应映射函数之后，在映射函数过过变换之后，那么XT他就从一个N维空间，就变换到了一个N方，X6吧等就等于二的N方，等等于空间。

所以所以他在这里如果是XT的变化后的值，变换后的向量和ZT变换后的Z变换后的向量，它其实它的计算，内地的实验法都是ON的平方对，所以这就是它降低计算量的一个一个方法，就是从ON的平方降低成了ON。

当然对于不同的和它映射的空间是不一样的，比如说后面的这个，后面这个高斯和他其实是对应的，一个无限维的空间，然后再在这个时候嗯嗯就不是降低，否则降低计算量的问题，就是说是根本不能算的问题，好到这里。

就就是说呃高斯和对应无限的空间的这个概念，其实相当于是呃，因为对于一个E的指数次方来说，可以通过高数里面的那个叫做呃，叫做，泰勒泰勒展开的一个方法，然后去把它展开，所以是无限维的，好我们继续往下讲。

什么样的和是合法的，然后在这里有一个充分必要条件吧，就是一个定理，然后我就不给大家去去读书了，就是说对于一个数据集，然后它对应的合矩阵应该都是对称，半正定的矩阵。

然后这个嗯我可以说一下对应的和矩阵是什么，核心，就是比如说我有XN个呃，就我一个数据里面有N个数据，有N个数据，N个样本，然后我对每每两个样本去计算，通过这个和去计算一个值出来。

然后相当于是我有N的平方个，然后这N的平方就相当于可以组成一个矩阵，这个矩阵是一个叫做和矩阵，还有同学问增肥后一定会更好分吗，呃是这样的，就是你你作为一个数据集来说，可以这样理解。

就是增肥后不一定不一定马上，不一定肯定是线性可分的，但是肯定会有更大的概率是线性可分的，好，那么我们可以看到常用的核函数，就是一个是多项式，一个是高斯，还有一个是SIGMOID呃。

和矩阵的每个元素是不是常量和矩阵，每个元素都是一个值，都是一个标量嘛，不是常量，这应该应该叫标量，一个数叫标量，一个，标量向量矩阵，好你有多项式的核函数，高斯核函数和西格玛的核函数等等。

然后然后当然还有一个最基础的就是没有加，没有加任何的和，就是就直接算内积的那个那个叫线性核函数，好，那么如何选择和函数，其实其实在所有的核函数里面，其实一般使用频率就按经验来说。

使用频率最高的其实是高斯核和线性核，然后大家可以看到就是可以根据一些呃，从你的数据集上的一些特点可以选择，可以选择不同的和，比如说当你的特征数不很大，但是样本比较少。

然后在这个时候相当于是他的空间已经很很，他就是他的样本数比较少，但是它的空间维度很高，所以我们在这个时候，就一般认为说它很有可能是线性可分的，所以一般用线性盒就可以了，当你的特征数目很小。

然后但样本数目还可以吧，然后然后再在这个时候，我们认为它可能是一个比较空间，维度，是比较相对来说是比较小的，所以需要加一个高斯核，然后当然还有还有最后一种情况，就是当特征数目比较少。

但是你的样本数额特别大，这个时候你可能需要做一些特征工程的事情，然后当然还有一个就是说一个比较好的方法，就是说很多库里面集成了很多的，都集成了各种各样的盒，你可以你可以用交叉验证的方法。

比如说在一个小数据上去交叉验证，看看哪个核是最好的，比如说你拿到一个问题啊，这个问题有100万个数据呃，分成4000位，然后你可以先拿出来100类，然后然后取1万个变量先试一下，看看会不会比较好。

然后再去应用到应用到那个大数据上去，然后当然当然比较高端的玩家，会涉及自己的核的，好那我们可以看到就是SM的用法，正确的打开方式，其实相当于是我，我首先就是SM会帮我确定一个超平面，来进行分类。

但是呢如果他是如果就像我们刚才说的，就是说他在当前的空间，就是求不出来一个超平面，抽出来一个超频段，可以分开所有的类别，但是用它的高度空间的这个操作，S m，并不是说他直接去在每个样本上去去做转换的。

而是说他用了一个核函数的方法，然后既省略了去转换数据集的这个行为，然后又省略了，又省掉了计算量，好那么就是说我们就正如刚才所说，那么我仍然可能就是这个数据集还是不可分的，使得这个数据集变得线性可观。

但是可能他还是不可分的，那么这个时候该怎么办，就相当于是这样，就是他可能有一些噪音吧，就是说每个数据集里面都有噪音，就是说它可能是别的类里面的，然后是混进来这个类里面的特务是吧。

然后但是他他他仍然在其他的类上，相当于比如说这个时间点，你它映射之后还是在还是在这里，然后还是跟跟原来的数据，跟那个跟跟那个复利数据还是在一块，还是混在一块，你不管你头上到哪里，它可能都分不开。

因为它就是噪音的，它它本来就是噪音，所以这这种情况下，我们不能假设呃，我们拿到的数据一定是线性可分的，所以我们一定要考虑到这种情况，然后如何考虑这种情况呢，我们在目标函数上就加了一个加了一个乘法项。

就是说我们允许一些数据点小一，拥有小于一的几何间隔，但是其他数据点还是还是那个，还是大于一的几何间隔，但是这样的数据点是要受到惩罚的，比如说比如说我有一个数据点，它它是小于一的。

然后但是它小于小于小于到什么程度呢，小到一个叫做伊布斯的程度，然后有一个叫做伊布9I，然后这个1592是受到乘法的乘法呃，惩罚项其实比较类似于，如果大家如果大家之前有上过LR的话。

可能会讲到正则项正德画像，然后这个跟那个正常画像其实是比较类似的，相当于是一个多余的乘法，然后他加到目标函数中去，然后相当于是我最后的这个问题，就变成了一个这样的问题，然后这样的一个优化方法。

就是叫做软间隔分类器，就是说我在这里就是不要求，每个数据点都一定是是那个大大于等于的，几何间隔了，好同理，这样的一个东西经过拉格朗日方程，同理这样的一个这样的一个这样的一个问题，经过拉格拉格朗日方程。

然后我们去计算，然后我们就就得到了一个新的问题，然后在这个新的文件可以，大家可以看到，跟跟原来我们没有那个没有软件课的时候，它的区别就在于呃，阿尔法的限制变多了，阿尔法限制除了大于等于零之外。

还要小于等于C，然后这个C就是加在乘法向量的系数，然后然后cc也是SVM的一个比较重要的参数，那么经过了这个之后，那么我们可以看到，其实在SMO的算法它有了更多的约束之后，它其实也变得更加好算了。

就就是说我阿尔法的值，我阿尔法值得选界是有边界的，一个是C1个是零，这只是个示意图，大家可以以理解为主，好那么我们讲了刚才的软件和分类器之后，那么SVM的所有的推导的知识点，应该都已经讲完了。

然后可能就是因为SM的数学推导会非常的多，所以大家可能听起来比较那个比较比较混乱，然后因为我在这里，其实相当于是把每一个每一个SM理解，SM的每一个pass唱的每一个节点都分出来了。

就是最开始讲的那个大家，我希望大家可以分块的去去理解SVM，然后对于拉格朗日方程来说，你只需要记住他的一些条件，还有一些推导就可以了，然后其他部分其实大家用手推一下，其实就能知道呃。

呃其实就能知道最后的SM的推导是怎么样的，好其实后面的核函数还有那个软间隔，虽然推导上没有，没有之前对讲基础的时候那么多，但是他们其实是SM里面很重要的概念，呃有同学问为啥支持向量的线等于一和一。

不是等于其他值，是这样的，就就是如果它不等于一和一的话，那么那么我们可以等比例的调整，W和B使得它等于一和一，所以一和一是我们自己设的值，而不是说它是一个求出求出来的值好，那我们得到了SVM之后。

我们可以看到SYM的M，SVM的问题的数学特性，就是说它优化的是一个二分之1W平方，所以它是一个凸优化问题，肯定会有一个全局的最优解，然后它的特性就在于它可以处理高维数据。

比很高维的他只要算内地就可以了，嗯然后它的软间隔可以，其实也也可以起到一些过敏，降低过拟合的作用，然后嗯啊而且有个重要的重要的特点，就是它就是说它求解问完成后，它的它只有少数数据起作用的。

就是那些支持向量，就是阿尔法嗯，不等于零的那些向量，然后还有一点就是说它因为有核函数的概念，所以和核函数是可以设置很多的，就是你可以自定义和函数等等，你可以有无限的空间去选择合函数，然后有同学问。

有同学问管金额是为了增加模型，泛化能力和函数是为了更好的分类也对吗，对和函数其实就像有同就像下面同学说的，就是它还可以减少计算复杂度，对这两个都是，然后软软间隔主要是呃兼容那些就是不可分数。

预计的起作用的，其实和函数和软间隔也都有，那种就去兼容不可分数，去去解决不可分问题的，不可分数据集这样的问题的一个一个方法，有同学说得到了支持向量后，那其他向量就就没有作用了，其实是这样子的。

就之前我在那个有一个PPT上也讲过。

对在这个PPT上大家可以看到，其实因为我的不是非支持向量，它的阿尔法都是零，所以所以只有支持向量才会起到作用。

好那我们继续往后讲，其实除了刚才的那种方式之外，还有另外一种方式去理解SVM，然后这种方式就就叫做合一选择函数，然后我们可以直接去看这个损失函数是什么啊，就是它的损失函数其实是这样的。

就是对于对于一个数据点来说，如果它的如果它的几何间隔是那个是大于一的，那么它就是嗯那么我们就先不管它，如果它的几何间隔小于一的，那么我们就去调整参数，使得它的几个间隔变得大于一，这个恨直到这个回血。

等差数的意思就是这样子的，然后我们可以看到呃，其实主要的主要的精华就在于，一减去Y乘以W乘以乘以WX加B这一块，然后一大家可以看到Y乘以WX加B呃，其实就是就是那个就是几何间隔嘛。

然后就是几何间隔合一去做做减法，然后在这里有一个损失函数的一个变化，就是说呃有一个有一个函数吧，叫Z加，然后这个最佳，这个其实跟呃跟那个神经网络里面的软路函数，其实是一样的，就是当Z大于零的时候。

他就他就是他就是Z，当Z小于零的时候，它就是零，所以什么时候C小于零呢，就是说几何间隔是大于一的时候，一减去它就小于零了，然后当几何间隔小于一的时候，这个这个数就是正数。

然后这里面后面有一个W的二阶范数，然后这个二阶范数就相当相当于是一个呃，这个是一个正常画像，然后通过这个loss，我们去我们去那个我们去呃做梯度下降之类的，然后就可以去求解这个去求解呃，去求解SM。

然后这个是一个是SM，从损失函数的角度，然后去又得另另外一种理解方法，但是通过这个这样的理解的话，我们我们既引入不了和那个合计法，也引也引入不了软软结构分类器，所以它可以作为一种补充材料，放在后面。

放在这里，然后我们可以看到这个横着loss它的，它的它的方程是这样的，就是当，应该是当几何间隔了，对它下面的图是这样子的，就是还是说就是当当那个几何间隔，是是那个小学一的时候，我就去考虑它。

就是它相当于是他离分错就不是特别远，然后我就去考虑它的超算函数就是这样子的，然后它几何间隔是大于一的时候，它就是零，然后在这里有一个有一个另外的一个，就是真实的，就是最原始的那个零一损失函数。

其实是这样的，就是当X小于零的时候，它就是一，当X大于零的时候，他应该是零，所以相当于是这个函数是那个是零一损失的函，001损失函数的一个一个一种拟合手段，它跟那个西格玛的损失函数是类似的，好。

那么我们刚才讲的SVM，它其实都是支持的是二类分类，然后呃对于多类分类来说，他该怎么支持呢，其实有很多种方法，第一种第一种方法就是说对于N分类问题，然后我可以我可以用一对多的方式。

就是每个类和剩下的类去做去训练分类器，这样我需要训练N个分类器，然后然后去去得到那个最后是哪个是哪个类别，这是第一种方法，第二种方法是一对一的分类器，一对一的分类器，就相当于是我需要串出来。

二分之N乘以N减一个分类器，然后这样这样我就可以对每个分类器，我都去投票，然后相当于是到最后哪个类别得的票数多，就就属于哪个类别，第三个就是用层次，用层次的方法，就是就是说我把我首先把类别分成两个部分。

就是比如说我有100个类，然后就首先是这50个类和这50个类，相当于是呃把100个类分成两部分，50类和另外五之类，然后这是一个二分类器，然后对于这50来说，再再去做做二分，就是分成25个类和25个类。

然后再去训练一个分类器，这个是一个层次向量层次支持向量机，然后这个就需要log n个分拣器，然后在现实中，然后呃一般来说就是呃，在一般的SOM的开源库的实现，一般都会实现一对一和一对多的人理器层次。

知识分类器好像用的不是特别多，好那我们后面就到那个实战环节，然后啊对可能有的同学说的对，就是时间占的太多了，前面安排的内容比较多，所以后面到实战的时候嗯，时间比较少，你可以看到呃，我们解决一个经典问题。

就是SVM需要呃可以去解决的一个经典问题，就是文本分类，然后之前在我记得我上学的时候，应该SM解决文本分类，还是一个比较经典的比较主流的算法，然后再在那个时候大家都用SVM去做分类。

然后基本的方法就是课程工程加上分类，就是特征工程，就是说我先把文本给给表达，成向量的向量的样子，然后再去用SM去做分类，然后就可以解决这个问题了，但是现在比较主流的方法就是用深度学习。

就是直接把文本输入到神经网络中去，然后直接得到一个分类结果，也不用提取太多的特征，但是两个各有优势啊，不是说生命机会一定好，然后SM它也有表现好的是吗，好这个是我之前参加过的一个文本分类的比赛。

然后是在13年的，然后他的基本问题就是1000万条33类，然后去去去做分类，然后但是会要求算法基还都不去实现，然后我得到的结果是97。65，然后当时比一等奖就是整整差1%吧，然后是因为特征向量没有做够。

特征工程没有做够，后面会讲特征工程在哪里没有做够，首先文本分类的主要流程，因为时间不多了，我就直接简单给大家过一下，就是第一就是分词，当然大家可能也都了解，就是对于中文来说。

所有的NLP任务都需要下分词，才能做到一些比较好的效果，然后就是特征筛选，特征筛选有两步，第一步是去除停用词，就是把一些没有没有那个没有真实意义的，比如说语语气词和助词。

比如说像的像呃阿妈爸这样这样子的，以及助词什么的都去掉，第二个就是我可以去计算特征的重要程度，就是有很多特别选择的方法，然后可以去给每个特征去计算一下，然后把特征程度比较低的给删掉啊。

然后在大家使用SM的时候，特征选择也是一个比较重要的topic，然后就是我把分词的结果，然后经过筛选之后，然后会有一个新的新的结果，然后这些结果呃，再去给每一个词分配一个id，然后把它表示成一个向量。

就是相当于是每一个每一每一个文本，到最后都转化成是一个向量，这个向量里面，每个分量就代表的是这个词出现了多少次，或者是这个词的重要程度是什么，然后再输入到HSVM中去做训练，好这是特征选择的几种方法。

大家可以去了解一下，好那我们就直接看到，就是我当时调参的一个呃对SM调对整个项目，对整个比赛的问题，调仓的结果，第一第一个就是就是说，因为我是33分类的嘛，然后我是那个我最后是用的一个组分类的方法。

就是说就类似于嗯，类似于那个层次知识摄像机做多分类，但是我把很多类分成多个组，就是比如说33类，然后每四个是一组，分成八组，然后这样再去一对一的去训练分类器，然后再去投票。

然后然后就是分词上面有两种分词方法，一种是细粒度分词，一种是就是粗粒度分词和细粒度分词，之前用这种的，用这种的时候，虽然感觉分词分的还可以，但是呃用细粒度分词之后，确实是可以提取出来更多的特征。

所以用细粒度分词可以提升0。8%，然后最开始的时候我是用的嗯用的那个瓷瓶，作为那个作为向量的嗯，作为向量的值，后来把词频替换成权重，权重就是可能是TFIDF，然后可以提升0。02。

然后FM的参数你可以去尝试各种盒，然后嗯各种设置，然后可以提升0。2%，然后去除填充词，可以提升0。04%哦，有同学问我多大保密，好大家可以看到，其实我已经做了很多的挑战的工作，但是其实还没有做到位。

因为确确实实，第一名的方案跟我的就是在模型的，在模型和实现上其实没有什么区别，但是他在那个他在他在特征提取上，确实能能做到比较好的效果，然后他可能提取出来是比我用的更细粒度的。

比如说他对于一个词它会提取，它会提示各种各样的嗯子特征，第一个就是有生日蛋糕，它可能会在对这个词再做一些组合，有生日蛋蛋糕，就是还有生日这样的词都提取出来，然后还有就是他做了一个engram t组合。

就是就是说比如说分成代词，就天津天津新开河，天津新开新开河街房价，然后他会把天津新开河街，还有天津房价，新开新开河街房价都都做，都做组合，然后最后到最后它的特征数目是非常大的，一个数是750万的一个数。

然后我在这里提出来的特征应该是不到30万，所以它的特征数是远大于我的，所以他能够得到第一名的效果好，然后这个就是后面的一个实现，然后还都不实现，然后我就不给大家再细过了。

好我们直接看一下今天的那个实战代码，有同学问模型效率怎么样，是这样的，当时是在海图上去实现的，然后都在set up上，所以应该最后实现的虽然是1000万条，但是训练时间应该也只有不到一个小时吧。

好那我们看一下，就是今天的，你可以看下今天的这些内容，在在这个文件夹下，其实还有一些那个还有一些IOSTM和，CNN的一些一些model去串文本分类，然后这个就不是就不是我们课程的范畴了。

那就先看一下我们的数据是什么样的，然后怎么样去用到SVM中去，第一步就是就是说，我先我们先看看我们的现有的数据，其实数据都是这样子的，就是我是，我现在是用了一个一个新闻分类的一个数据集。

然后这个数据里面有十个类，然后分别是体育啊，政治啊之类的，然后他的他的数据是这样子，大家可以看到啊，就是第一个是label，Label，后面跟个tab键，tab键之后是新闻的，新闻的内容。

然后我在这里有一个有一个文件，去去对它进行分词，对在这里有一个文件叫generate word level data，那我去先去对它去进行分词，然后分词之后分词我在这里是用的结巴分词。

然后因为之前我相当于是我的数据都是create level的，但是没有分词的，所以我的我把它命名成create level，哦然后在这里有一个函数。

然后这个函数generate generate wordfile，输入和输出文件，然后在里面调用接调用结巴分词，把它分词成一个呃，分割成一个分分词后的结果，然后再把它写入到一个文件里去。

得到分词后的结果，有同学问J8是什么，J8其实就是一个分词的库，叫结巴分词，是个Python库，大家可以去装一下，当然大家也可以用中科院的那个HTCLCS也哭，好这样我就得到了。

这样我就我就得到了分词后的结果，就是每一个相当于是在这里对他都进，都进行了分词，然后分词之后，上次之后我还有一个生成词表的过程，为什么要生成词表嗯，因为是这样。

就是呃我们到最后需要输入到SVM中去的模型，是那个什么，是呃输入进的SM中去的数据其实是向量，所以所以我需要给每一个词都呃，都分配一个ID，所以我需要一个词表，然后这个词表这个词表里面能喷一个。

就是保持一个映射，这个映射是词语到id的一个映射，然后呃到最后，所以说到最后每一个文本，它对应的是一个是一个向量，这个向量的长度是词表的大小，然后里面那个相当于是一个文本，然后比如说他有有某个词。

我们对吧，由于这个词，然后我们这个词在词表中它的id是15，然后那么这个向量这个这个长度为，比如说我们有此表个数是1万，然后这个长度为1万的向量，就是在15的那个地方是一有对。

如果我们如果是以次评为为那个为值的话，那就是一，如果如果我们出现两次的话，那就是二，所以在这里生成生成一个词表，然后生成完词表之后，生成忘词表之后。

我会用这个word level feature的这个Python notebook，然后去去把每一个，去把每一个每一个分词后的结果都转换成向量，在这里我会，我会把词表都读进来。

然后成为一个就是给他每个都上一个id，然后这是dict在这里，然后然后把这个feature DK传进来，对于对于那个对于后面的每一个文本，就是对于那个分词后的每个文本我都去查找，说这个词有没有出现过呢。

如果出现过，我就给他个id，然后把把value也也写进去，然后就会生成一个生成一个呃，乘上一个id id号，然后value的一个值，好这个是这个函数的作用，然后我们可以看一下最后生成的结果。

作胜的结果是这样子的，就是说我对于每一个类，然后它出现过的，就是所有的不为零的值都要显示出来，好有同学已经问了两次了，就是说海杜普和spark推荐哪个啊，现在来说。

海杜普和就是分布式的机器学习已经成为主流，所以肯定是要学一个，还还都还是要学一个，那个分布式的文件管理系统，然后还有一个是分布式的机器学习算法，所以呃但是对于分布式机器学算法来说。

海德博斯SPK其实都被证明了，是不是不太适合去实现分布式计算法，所以推荐大家使用那个就是学那个parameter server，他们的server叫就简称PS，然后嗯然后它是一种分布式的机器学习框架。

然后在TENSORFLOW里面会有集成，所以可以去学TENSORFLOW，然后对于文件系统来说的话，其实学海图谱应该就够了，所以不太我，因为我从来没用过，没用过spark。

然后当时我用过map reduce，所以推荐大家去学海德堡和tc flow好，这个是生成的最后的文件，那么生成的最后文件，是怎么样输入到那个SVM中去的，我们可以看这样，我们在这里有一个。

就是我下载了一个lib s v m的一个包，然后在这个包里面它会生成很多个，它它有那个sm predict和sm train，然后这两个是那个是用来串model和做predict。

所以我写了一个bus脚本，然后这个拍脚本，可以把刚才我们生成的那个下载的文件，可以做处理，然后做完处理之后，然后去用SVM去做，去做做训练，在这里可以看到，其实我趁用了很多参数。

杠S杠C杠T杠G杠E等等，然后大家可以看它的各个参数的含义是什么，在这里其实可以在这个read me file里面，其实大家可以看到很多，比如说杠S其实就是SM的type，然后gt就是核函数。

so ym tab可能就是不同的实现吧，比如说它多多类的的实现，然后还有那个呃两两类分类器实现，然后核函数的话，他现在支持线性和多项式和，还有那个镜像积函数，就是高斯函数，然后还有SIGMOID等等吧。

然后还支持自定义盒，然后好，下面这些杠D杠，G杠二都都是那个都是上面不同的和，就是不同的盒会有不同的参数，然后下面有一堆，然后有一个杠，有一个杠C，杠C其实就是我们讲的那个软件的分类器。

里面的那个那个就是对于错误的分类，就是噪音的数据，它不是有惩罚项吗，惩罚项有个系数是C，然后这个C就是那个的参数好，所以在这里是有这些的的函数，然后通过我的这个这个脚本就可以去冲。

然后这个是我给大家实现了一个，实现了一个用脚本计算的方式，所以我们今天的homework，其实是那个是是要求大家是导入到，因为lip s v m它有一个Python的包。

所以今天homework就是希望大家能去呃，能导入那个Python的包，然后用Python代码去实现今天的分类结果，然后呃今天的那个数据上的分类，然后数据其实我都已经帮大家处理好。

大家可以直接在直接在那个数据上，直接导入那个数据，然后去进行串就好了，然后我这边串出来的结果，我可以跟大家展示一下，在word level上，在word level上，我那个什么我我有不同的参数。

就是这个大于20，大于100，大于200是什么意思，就是说我对于视频做了一个filter，因为我之前不是用了很多种方法吗，就是呃跟大家讲了很多特征选择的方法，然后我在这里用了一种比较简单的。

就是就是视频呃，用spin去filter呃，小于出现小于24个，然后就直接filter掉，然后可以看到它的它的效果是是百分之test，94啊，value的值是92，大家看到其实把四把这个数调大一点。

其实可能对分裂结果也没有太大的影响，都是92和94点多，然后同时我到这里还冲出来一个create来，我就是我们之前不是说分词吗，然后如果不分词，把每一个值都当成是一个，把每一个字符都当成是一个特征的话。

那么它的结果是这样的，就是91和93，这边是92和94，对然后大概的结果是这样，然后也希望大家写code去实现的结果，应该应该也能达到这个也能达到这个预期，然后有同学问其他库可以吗。

其实这些库都比较都比较类似，所以我还是建议你用LIBSVM，或者或者还有一个可选的，就是你可以用live la，是live s o m对线性盒的一个优化版。

我之前那个做比赛就是用的live lander那个库，好然后这个是今天的notebook。

好因为时间已经超了，然后后面的这些我就简单的给大家介绍一下，就是说在文本分类领域，然后有一个很很什么的问题，就是很很流行的问题，就是不平衡，根本分类这个其实很常见，就比如说呃我之前在腾讯的时候有做过嗯。

色情文本就不是色情嘛，就是不讲文本分类吧，不一定是色情的，就是有色情的，还有那些就是，骂人的话等等都是需要FS掉的，所以但是这些话相对于腾讯的所有数据来说，他是一个很少量的。

所以说他对于这种分类是一个是一个很强大的，就是一个不平衡性很强的一个文学分类问题，好然后对于这个问题，其实我们需要做很多种方法去去去优化它，第一个就是说对于不对于那个不平衡问题来说。

就是不仅仅是文本分类上，对于其他问题上所有的不平衡分类问题来说，都有很都有很多种通用的解决方法，第一种是重采样，就是说呃可能对多数样本去去做降采样，就是去选一些样本，对少数样本去做上采样。

上海那就是说我把样本复制很多份，把少数类的样本复制很多份，形，形成一个跟多数类样本差不多的一个，一个那个一个比例，然后还有一个叫smooth算法，smoke算法，其实跟其他的下载量和下载量差不多。

但是它是自己生成样本的一种方式，就是说它会通过训练数据集里面已经有的样本，去再重新生成新的样本，这个是数据层面，我会做这样的一些事情啊，对当然还有一个就是训练集划分，就是我把大类划分成划分成很多子类。

很多子子集，比如说比如说正常的样本，我可以分成十份啊，像这样的话，这个样本数这个，然后这个样本比例，就相当于是降低了原来的1/10了嘛，然后然后我再把少少数类的样本。

和每一个大类子样本都去训练一个分类器，然后这样这样再去到最后再去做投票，那么这是训练集层层面的一个一个建模，还有一个就是在传统在算法层面，大家可以用用一些，比如说在算法领域可以对少数类去加权。

在损失函数里面就说如果少数类分错的话，那么我可以使得它的惩罚变大一些，这也是在算法层面中的一些改动，还有一些就是就是多层分类，嗯还有到后面就是规则，机场就是到最后可能你拿到的一个最后的的model。

是不仅仅是由你的分类分类model在里面，可能还会有一些规则在里面，比如说有很多很明显的filter，就是很很多敏感的，这个是一个很重要的一个，第一个事情是宁可错杀100，不能放过一个的一个事情。

所以说可能到最后的model，还会有一些规则进行的东西，大概是大概对于不平衡，不平衡的分类问题，大概有这么有这么多的解决方法，然后啊在这里因为不是本节课的主题，所以就给大家简单的带过一下好。

那我们总结一下今天的今天的嗯，今天的主题第一个就是我们推导了SVM，然后呃，重要的一个就是SVM公式化的一个一个变化，就是说这个问题，从刚开始的一个简单的函数间隔呃，要求函数间隔最大值的一个问题。

转化成到最后是一个很奇怪的一个表达式的，一个中间的一个的转换啊，大家要理解中间的转换到底是哪一步，是为什么可以这样做等等，然后然后为了求解最后变换后的那个问题，我们引入了拉格朗日的一个数学知识。

然后这个数学知识，然后可能大家不是特别理解，然后记住就可以了啊，然后嗯然后我们讲了最大线性可分的，最大间隔的分类器，还有软间隔的分类器，然后同时还给大家讲了合计法，然后应该这些就已经把SOM的。

所有的东西都讲全了，但是可能今天那个就是呃SM内容比较多，然后时间比较少吧，然后可能有一些没有给大家讲清楚啊，在这里也非常呃给大家嗯很抱歉，然后呃但是本来就是这样，就是SM作为一个复杂的算法。

可能就是大家一次也可能也理解不了，需要大家看很多次才可以好，然后最后我们带大家做了一个文本分类的实战，用live s v m去处理一个十类的新闻数据集。

然后呃然后呃用命令行的方式去运行live s o m，得到了分类结果，然后homework就是希望大家能够用那个用引入Python code，Import in python code。

然后用Python code去实现这个算法，然后希望能达到92%到94的一个，一个分类的效果，然后大概是这样，然后嗯对就像我刚才说的，其实SM的理解不是，也不是说一朝一夕就能理解的。

然后死背也不是一个特别好的方法。

然后希望大家就像我刚才说的，就是就是我在最开始的时候列了一个，列了一个就是pass，然后这个pass就是各种知识点，然后大家可以分类，就是每一个每一个知识点都理解了，就是去去去一个一个的去去去解决。

你不理解的地方，然后嗯然后试着自己手动推导一下，应该到最后应该就能理解了，好然后今天的课程基本上就是这样，然后现在是超过了13分钟，然后嗯大家可以再提一些问题，然后可以再回答一下，然后回答完之后。

大家拿好这门课就可以到此结束了，啊好看，大家还有没有什么问题，啊对现在是在雇佣中国啊，如果有兴趣来面试的话，欢迎发奖励给我，但是google的面试可能不会问太多机器学习的code。

耳机学习的东西可能更多的是偏向于代码实现，就是呃面试比较比较那个比较偏算法，然后实战代码在没有在群文件，我之前有发过一个百度网盘的link，然后呃后面我会把，后面我会把那个数据集也传到那个群文件中去。

拉格朗日是哪两个条件内积，怎么切换这个函数的一个一个解决，是这样，就是内机怎么切换成横函数，就是你直接把这个放在一部分，用这个KXZ给替换掉就可以了，Sorry，给替换掉就可以了，就是把三对一的部分。

就直接用和函数的值给替换掉，因为这里算内积，它其实也得到的是一个数嘛，然后KXZ他得到的也是一个数，直接替换掉就行，然后拉格朗日是哪两个条件，拉格朗日有有两种条件，第一个条件就是说。

它的约束条件是要求是凸函数和反制函数在后，然后在这里，然后在这里，然后除了这两条件之外，然后还需要满足一个叫KKT条件，KKT的条件就是最优解要满足KKT条件，然后才能使得对偶问题和原始问题是等价的。

SM的基础呃，是这样，我见过的最全的一个基础，就是李航的那本统计学习方法上SVM的讲解，所以如果大家如果大家想要去完整的去了解，SM的推导的话，可能看你行，那本书会比较好，然后第四集的图优化。

我觉得也可以去看一下，但是我没有看过，不知道它里面讲的都是些什么，HW和GW都是HW和TW，都是都是那个约束条件，HW等于零，GW小于等于零，都是都是约束条件，然后一个算法团队怎么分工啊。

我之前在百度做的时候嗯，这个创作团队一般都会分成model，团队和特征工程的团队，model呢就就负责实现就是怎么使得model更SCALABLE，然后然后加一些模型的改进等等，特征工程的部分。

就很显然就是大家去提特征什么的和函数，其实也不需要去讲数学知识，因为它没有数学知识，它只是一个替换，对问题是这样的，就是说SM的求解，它其实是使用那个，使用极大极小的这种方式能够能够才能够求解。

极小极大的方式是不能够求解的，所以说我需要使得那个我，我我需要在求解SM的时候，使得他这个最小极小极大问题，变成极大极小问题，所以说这个是对我问题的一个目的，就是然后恰好SVM它它它能够使得他的是SM。

它恰好能够使得最优解能够满足KKT条件，然后所以就能够使得那个SM，能够使能够使用对偶问题求解出来，用来训练的特征，其实就是我刚才说的嗯，很多种方法，文本分类里面TFIDF视频文档频率等等。

这个是文本分类的特征选择方法，如果是对于其他问题的话，就要具体问题具体分析了，比如说有有有很多做特征工程的一些呃，一些经验吧，可能，为什么支持向量的阿尔法大于零呢，这个是在求解之后才能去得到的。

阿尔法阿尔法大于大于零，是指的就是在求解完之后，大家发现就是阿尔法呃，大于零的地方就是支持向量的地方，但是在理论上来说就是说呃从理解上来说，就是对于几何间隔最大化，这个也是就是就是说呃。

其实对于不在那条线上的呃，不单单不单单向导数据数据，它其实对于那个整个分类界面的确定，其实也没有呃，没有没有贡献，基本上，所以只有在在那个只有知识向量，才会对那个对分类界面的确定呃，会起作用。

所以这也是阿尔法大于零的一个从问题，从问题的角度去理解的一个思路吧，对偶是用来优化目标函数的，是的就是我们讲对偶问题，就就是为了要用那个要用那个队友后的，队友后的解决方法，去去求解那个SVM最后变化的。

最后转化后的那个问题嗯，好然后关于SVM，我在我的博客中，然后会有三篇是介绍SVM的，然后大家如果感兴趣的话，可以去看一下，当然是比较早期的的播客，为啥先求极大，就不可以，因为先求极大的话。

应该是先求极大，大家就发现就已经抽不出来了吧，好啊，大家看看还有没有其他问题，如果没有其他问题的话，那我们这次课就暂时到这里，然后嗯SM在那个什么在实际使用中，可能现在是呈现一个。

就是逐渐会被define取代的过程，但是他在面试中也确实像很多同学说的，面试过程中肯定呃有很多会被问到，所以希望大家能对这方面的知识也有所理解，但是呃也不一定就是上不上上不转的，山不转水转。

然后之前是SM嗯比较高调，然后现在deep人就上来了，然后也说不定什么时候，又一种SM的扩展方法才可以杀回来，所以理解这方面的知识，也会对大家学习学习也会有很多的帮助，现在SM的嗯应该没有那么多了。

之前比较多，我我13年的时候，我见大家还普遍还在用SVM，那在那个时候我面试的时候不问SVM，简直要逆天了，但是很奇怪的就是说现在DEFI经这么火了，大家还在问SUV，这也是我觉得比较奇怪的地方。

好然后看大家也没有什么问题了哦，对还有一些问题，google招聘侧重编程算法，对google招聘确实侧重编程算法，然后怎么提高这种能力呃，数据结构算法，然后去去刷题吧，去刷这个扣子。

然后如果能刷过两遍的话，可以把简历交给我，当然也不只是刷题，就是就是说可能更关注的还是要那个什么要嗯，八个free的代码，就是说你用用在一个在一个text上，再一个就是在一个文档里面可以直接扣的。

然后扣出来一个基本上没有没有bug的代码，我刷了多少题，我刷的题比较少，我只刷了100多万，model是怎么上线的，model其实是这样的，就是嗯对于很多模型来说，它都有一个线上的服务。

然后这个线上的服务呢是部署在很多机器上，然后如果你要替换model的话，就是呃会是一个机器一个机器的去替换，然后当然还需要做a b test，就是来证明你的model是有效的，然后证明了这个之后才会。

比如说modetest a b test是在10%的用户上，然后那model在这个上面证明了是有效的，然后再逐渐的push到30%，50%，其实model的更新就是你在勾起了server之后。

然后相当于是更新的时候，只要把model替换掉，数据文件替换掉就可以了，想用开告来想来作为项目经验面试可以，如果你的拍照项目排名比较好的话，应该应该可以。

一般招聘对depending方面的职位会有啥要求，我们现在呃不知道其他公司，google的话，AI center招聘发件方面就必须有一篇顶会paper，至少一篇，但是其他很多公司应该不要求这个。

只要项目有就可以了，机器学习会饱和吗，我目前认为应该不会，但是我说的应该也不太准，但是嗯怎么说呢，就是说现在这个行业应该是属于刚刚兴起，所以我觉得缺口还会很大，所以学这个是嗯还是很有必要的，回归中国。

这个我也不知道，我希望他能回来，但是我不知道中国的新学期处于睡眠水平，什么意思，其实是这样的，就是孙楠转行的多，但是呢呃但是合格的人比较少，其实各大家去找工作什么的，各行各业都是这样。

就是就是说嗯可能竞争很大，但是呢但是就是合格的人比较少，尤其是呃就在我们在我们这个行业，不管是做去做编码还是去做研究嗯，都是都还是挺需要那种就是合格的人才的，所以不用担心大家。

只要只要能够保证自己是优秀的，然后肯定就不用担心明天的课程，大家去课本上看一下，我给大家看一下，明天是最大商em什么的，但是明天就不是我讲的，是其他老师讲，好然后看大家没有太多问题了。

然后后面我们有有时间再在QQ群里面再继续聊，然后好，那么今天的课程就到这里，感谢大家，已经过了半小时了，还在这里听我唠叨。

1447-七月在线-机器学习集训营15期 - P8：04-CV-4-行人重识别项目（ReID）模型优化迭代及总结 - 程序员技术手札 - BV1ASste6EuZ

那时间到了，各位同学，我们开始我们今天内容了，然后对啊，大概三个小时之后可能就是双11对吧，那我们跟直播的同学，我们再稍微这个呃聚精会神来听两小时的课，然后迎接双11，正好嗯。

那今天我们就是进入第四次的我们的项目的啊，课程就是我们的raid，那在前面三次课程，我们分别从我们的项目的背景，还要我们去建立一个训练的一个CNN的一个呃，Baseline model。

然后包括我们的data loader怎么来写啊，每一行，然后以及昨天啊，前天晚上我们进入到了evaluation的这个阶段对吧，然后我们再来回顾一下evaluation的整套的代码。

然后我们接着今天的讲啊，原来UTION我们写了不少了啊，啊对然后这个我们说从前面的这些啊，query和evaluation的这个数据的这样一个解析，没什么好说的，这个跟我们第一次课的内容啊啊比较相似。

对吧啊，读到GARY和我们的query的图像，只不过在这里我们的再次强调，就是我们的query的image id，和我们的训练数据集的啊，image i id是啊不重合的啊，这个我们之前解释过好几次了。

我们不再说了，然后我们就要load我们的model，就是我们在训练好的那个模型啊，那load我们的model的时候呢，那load model的时候呢，我们是不是说嗯。

嗯对于啊loss函数的这样一个构建啊，我们可能有两块，一块是我们使用内置的loss函数的构建，所以我们直接load model就结束了，还有一个呢就是呃。

如果说我们使用了一些customize定制的一些model，那么我们的模型的其实就会有这个cross呃，就需要去这个custom的objects，作为一个字典加进来。

就是我们的CROSSROY的label smoothie啊，这么一个东西，然后对于嗯接下去之后我们就是会啊，load完了模型那给了一个输入，是不是我们就可以拿到这个feature的输出，我们说啊。

我们model点summary这么一个东西是非常有必要的，因为有了它之后呃，我们就可以通过get layer的这样一个方式，去拿到什么呢，中间任何一个啊信息啊，这里我们是通过name的方式去拿到的。

某一个layer的啊输出，那这个name怎么来呢，其实就是通过model点summary你就可以看到，然后当然这里举了一个例子，只是拿到某一个啊。

这个最后一个global max pulling之后的结果，那你拿到中间的任何一层也OK，比如说啊com1多少，什么样的这样一个啊，雷尔的名字好吧，然后呢我们就会构建一个新的模型。

也不是构建一个新的模型了，其实就是我们在定义一个新的模型，这个模型呢就是做特征提取的，因为在原来我们road那个模型，我们的输入是一张图片，输出是他的feature id对吧。

但是我们现在我要求我的输出，其实不需要去feh i id，没有用呀，我们希望什么呢，我们希望我们的输出是一个这个这个这个呃，feature啊，所以其实就是输出是dance feature就OK了。

所以我们就会新建这么一个model，OK啊，新建这么一个model啧，然后依然就是在我们的机制里面，为了使用它，我们需要去啊啊，我们需要去对它进行一次这个compile。

所以我们依然会要定义一个optimizer，当然这个optimizer其实就给他一个面子，走走过场对吧，那也不会用到它，然后我们的compile一下啊，那就OK了。

然后我们直接就可以用这个模型去predict了，那呃我们可以复用我们之前说过的啊，我们的这个generator，只不过在那generator那个里面呢，我们稍稍做了一些小的修改，本来是yo的X和Y对吧。

那在这里我们只有yo的X了，因为我们要去预测那个Y1撇好，所以这样的话我们就啊可以得到我们的啊，query的generator，OK然后根据刚才我们定义好的那个model呢，我们就会把这个啊。

query的generator为进来做输入，然后我就会得到query的features，Ok，然后啊，我们对我们的这个query features，做一次normalize。

OK然后呢GARY的generator以及GARY的feature啊，一样啊，如法炮制，以此类推，然后normalize一下啊，然后这个GARY的这个feature好，Ok，然后一样啊。

好那这样的话我们就已经啊基本上基本上已经，啊这个前置的这个条件，我们基本上完成的差不多了对吧，差不多了，然后如何啊，往后面走，那其实就只剩几行代码，我们就可以把它写完了啊，你可以看啊。

就是我现在上次是说了，就是我们可以得到一个similarity的一个矩阵，对不对，那这个similarity矩阵其实是通过我们的query，feature和gary feature来进行product。

对吧啊，当然我们是通过矩阵的方式product，然后我们通过transpose一下，我们就可以得到，所以我们可以把这个定义成什么呢，定义成，similarity的这样一个matrix吧对吧。

就可以得到这玩意，对不对，对然后我们对其中的每一行呢，我们其实都可以通过啊，这个排序我可以得到一个arg max，对不对，那这个arg max呢其实就是我的识别的那个id嘛，所以很简单啊。

你就可以得到这个index的这样一个list，当然这个list其实是每一行组成了一个矩阵对吧，所以我们依然可以用，啊AI g salt来进行salt。

它。

然后这样的话是从小到大来进行排序，对吧啊，从小到大来进行排序，那你可能需要来反向来，就是啊这个就是把它逆序一下，当然这个操作也没问题，但你还可以这么操作，就是为了简单啊，你从小到大也没问题。

你就定义一个distance matrix呗，不就是一减去这个similarity的matrix吗，对吧，这样你就不用去那个倒一倒倒那一首对吧，好，然后这样是不是其实你就能做evaluation了。

对吧啊，接下来代码我们就交给大家自己了啊，啊接下来的逻辑呢非常的清楚了，这个逻辑是不是就是，each吃肉，In i d x，Is a prediction，对不对，并且呢，IDX的。

每一行的第一列大家说的是什么，想想看每一行的第一列是什么，每一行的第一列其实就是我那一个sample，就是我的那一个预测，Query，他预测出来相似度最大的那么一个id是什么，对不对，当然。

这里的id啊应该是他的123456的这个id，对吧啊，这个是没有问题的，所以其实它是is the index of the pre，id对吧，所以你要通过这个id呢去找到什么呢。

找到额这gallery的gt，这个很简单吧，这个之前我们就已经有了，所以其实你就可以算一个top one accuracy对吧，比如说，对吧，然后你可以写，对每一个query区来进行一个处理对吧。

比如说啊，好吧，那这个query的id是什么呢，就他实际上这个id你是不是能够取到这个gt，很简单吧，你可以通过parate name，这样你是不是就能去到了，我们去之前说过了对吧，好，然后很简单吧。

在某个时刻你肯定要对这个啊，给一个判断对吧，他到底是比如说零，还是一对吧，然后跟你的top，AACC你需要有一个交互对吧，就可能要加这个predict，然后最后呢你的top one。

AACC可能你要除以整个什么呢，宽长度对吧，你所有的测试的样本的数量，OK大概就这么一个思路啊，那接下来几行大家自己完成啊，这个就跟我们任何机器学习，深度学习没什么关系了对吧，这几行的逻辑的代码。

给大家布置一个小小的啊作业，OK接下来就是我们的evaluation的过程，好大家看看有没有问题，我再拉一遍啊，大家看有没有问题，对总体来说其实很简单，就是把你整个流程串起来。

也就是说你有了训练的模型O，然后啊你有了测试的样本的数据，因为这个时候你有testing的query的贝塔啊，并且我们说了testing那个data的时候，它的query的名字它其实就蕴含了它的id好。

所以你其实这个已经有了，然后在你的GARRY的那个部分呢，它其实会有对应的啊，就是跟这个id相同的那个样本，但它肯定有嘛，不然你无法检测啊，检索出来你其实就是希望什么呢。

通过检索SENIARITY相似度比对，然后把你在GARY的那个图片跟你做testing data，做query的时候，同样一个id的那个图像把它的相似度很大，把它给检索出来，对不对。

这个其实就是你本来预期啊，预期的这样一个目标嘛，所以你自然而然会有啊，所以就在他给的这个材料就是数据里面呢，你是可以这样去做解析的，OK没有问题啊，然后就是啊有了模型，然后载进来啊，载进来的时候。

你其实就要注意到底你是用这个内置的模型呢，还是用了那个呃这个自己个性化定义啊，定义的那个模型，我们前面说了该怎么处理，在进来了之后就比较简单了。

其实就是啊你用那两个prediction阶段的generator，然后去读你的数据，然后得到那个dance feature，但这个dance feature你可能需要啊建立一个啊，就是输入式image。

然后输出是feature的这么一个model，然后这样就可以读出来了，然后就得到了两组feature，一组呢是你query的feature，一组是你carry的feature。

然后这两做feature去做相似度的比对，所谓的比对就把这两个向量啊，这两个呃这两组feature，然后做一次啊，矩阵的乘法，你就得到了一个similarity的这样一个matrix。

那这个matrix自然而然你希望什么呢，你肯定是希望什么呢，肯定是希望那个真实的就是那个id啊，他的similarity最大嘛啊，所以就是你这样按照你的distance倒排啊，这个一下从这个排序一下。

从小到大或者similarity从大到小来，这么按行的这么一个维度排序，然后取最大的那个similarity作为你的预测的id，然后呢你就要去拿这个id跟什么呢。

跟刚才你从query的那个name解析出来的那个id，你做一下比对，如果是一样的，OK那说明你对了，看理解这个意思了吧，嗯再给大家半分钟的时间理解一下，如果没有同学提出异议问题的话，我们就讲下去，好啊。

那看起来大家对evaluation，这个阶段没有啥太大的问题，那我们就走下去啊，走下去嗯，那接下来呢就是我们整个流程都已经串完了，对吧，那啊，其实我们的一个这个模型就已经完整地做完了。

那我们在想有什么样的方法能够去做一些，improvement呢，就可以去提升我们整个模型的这个方法，那今天我们要给大家介绍一个叫做啊triplet loss，一个东西，这个true loss呢。

也有时候有时候人们把它叫做deep brain，对就是深度排序啊，那这一些技术就是TRIBULOSS也好，deep franking也好，你从他的名字ranking，也可以知道它是用来解决什么呢。

啊他需要解决啊image retrial的问题啊，那举个例子，大家今天就要用到的淘宝上的拍立淘啊，好就是这个拍立淘的这样一个想法呢，就是你在你的淘宝的那个手淘主页上。

是不是其实就是啊有一个那个search by一个框框，把那个框框里面你拍一张图，好，街上拍一张图，然后他就返回给你，识别的这样一个结果对吧，这个就是拍立淘的这么一个啊，典型的一个应用啊。

所以就是跟图像检索相关的这个技术呢，TRIBLOSS会用的非常的多好，那这个chocolate是什么意思呢，triplet在我们英文里面啊，其实是三元的啊，这么意思啊，三元组啊，三元组，那，哪三元组呢。

在我们的这个啊算法里面呢，我们把这三个对象啊，这三元组的对象我们把它称之为这三个东西，比如说anchor，然后positive和negative啊，注意它们是相对的关系啊，就是啊。

我们这里的anchor，并不是指的是目标检测里面的那个anchor啊，不是那个anchor box啊，啊跟那个没关系，大家千万不要搞混了，我们这里指的anchor啊，是指的是我们选取的一个啊。

相对的一个参照物啊，然后这个positive呢跟这个参照物呢是啊，正样本的关系啊，然后positive呢，an negative呢跟它是负样本的关系啊，换句话说我们啊更加的啊通俗易懂的话呢。

其实就是啊我的positive和anchor，我要在某种程度上去share，一定的正相关的语义的关联度，而negative呢是具有反负面的这样一个相关度啊，是这么一个意思，我举个例子啊。

比如说我现在有一张狗的图像啊，那么狗的这张图像呢，嗯比如说是一个金毛对吧，金毛那positive呢是什么呢，positive呢其实就是嗯，比如说我可能也是一个狗的图片，比如说是一个边牧或者是一个柴犬。

然后negative呢就显然它不是一个狗的图片，比如说他是一个，好猪的图片或者羊的图片啊，或者呢是一个汽车的图片，或者是一个什么呢，这个飞机的图片，就总而言之它不是狗的图片。

所以它是一个negative啊，所以就是啊大概它的这样一个意含义就在这，就是positive是跟我的anchor share一定程度上的啊，有语义的关联度的这样一个东西啊。

negative呢是有负向的这个啊关联度好，那我们的目标是什么呢，啊就是我们的target或者loss函数是什么呢，啊，啊他给的目标啊是什么呢，是希望什么呢，在我们的特征空间里面啊。

在我们要去学习的这样一个特征空间里面，positive和anchor之间的距离，要小于，negative和anchor的距离啊，这里我们稍微停一下，大家可能要消化一下，大家能明白这个含义吗。

注意我们说这是我的目标预期，就我希望是这样啊，就是我的lost的函数的形式，我们要把它设置成这样的目标啊，就这是我们的优化的目标，就是我们positive和enter之间的距离。

要小于negative和ANK之间距离，大家想想看，有道理吗，你现在的要做的事情是什么呢，就我们在做raid这件事情对吧，那REID这件事情是不是，其实我们本质上是一个图像检索的子任务。

它其实也是这么一个问题，所以我希望什么呢，在我选出来的anchor和positive，还有negative，那么在我的语义空间space上，也就是我的那个dance feature的那个特征的维度上。

我可以满足这样的条件，那这样的话其实就说明什么呢，说明我的这个embedding的这样一个space，就fish space是训练的足够好的，大家想想看能不能接受这样一个说法啊，也把它扩展到什么呢。

扩展到这个呃image retrial的这样一个领域，好如果大家能够听明白这样一个点呢，那我需要再加一个变化啊，大家想想看啊，在你们学SBM的那个损失函数的时候，我们有做一些什么样的变化吗。

其实我们当时是说哦，我们要去learn那么一个margin对吧，认那么一个margin啊，论那么一个决策边界，那事实上我们是不是需要什么呢，我们是不是为了使这个决策边界，是有一定的鲁棒性。

我是不是需要让我们的那个support vector的那个margin，我们需要让它拉的足够开，大家回忆一下是不是这样的一个预期，大家回忆一下你们在学SBM的时候，我们是不是有一个正负样本的分类。

然后support vector，然后我希望什么呢，我希望那个margin是足够的，鲁棒的，对不对，就是那个角色边界，所以我要看正负样本是有一定的margin存在对吧，不然的话。

如果我的正负样本都在那个角色边界附近好了，那完了，那稍微动一动，那我的决策边界就挂了对吧，所以呢在我们现在的这个约束条件里面，也是一样，我也会加一个约束条件，大家想想看怎么加，这是我希望。

positive和ANK的距离，其实要远小于anchor和negative呃，anchor和negative之间的距离，对不对，但是这个远小于它不是一个量化的一个约束呀，它只是我们国人。

或者说我们的人类的一种描述的语言对吧，远小于那什么叫远小于嘛，你给我定义一下什么叫远小于，在数学上远小于指的是什么呢，指的是不是我可能会加一个margin啊。

然后这个margin呢比如说一啊或者二或者三，或者0。1或者0。20。3对吧，然后呢他小于我们的另外一个是吧，如果加上了它，我都还小于你，那说明嗯我足够小了，这个大家能理解吗，这个能理解吗。

好这个如果能理解的话，那就很好了，就是你基本上就已经摸透了啊，tribute loss的这样一个精髓啊，精华所在好，但是在这里举的这个例子呢，我需要把它再往深了去，让大家去啊思考啊，什么意思呢。

我们前面是说啊，我们举的这个例子是说哦，假设你有一个边牧啊，有一个鞭毛，哎呦sorry，有一个金毛，然后你有一个边牧对吧，是你的positive，然后你的negative样本是一辆汽车对吧。

比如说奥迪好，大家想想看，我们这么去取我们的positive，negative和anchor，有没有太大的意义，有没有太大意义，那首先呢就是，我们想想，刚才我们举的这三样物体。

是不是其实本身我的区分度就会比较高对吧，就是我的positive和我的negative区分度比较高，我的猫和狗哦，我的猫和那个汽车，也就是说我本身通过一个常规的分类的，损失函数训练。

得到一个CN的一个feature space，可能这个fish space就已经满足这样的条件了，大家承认吗，认不认可这件事情，很合理啊对吧，我要做分类啊，我们说了。

我们在train这么一个CNN的时候，我顺便就会得到那个feature space，那我做一个KN的话，可能我就已经能够搞定这件事情了对吧，如果我用TIFFANY啊。

任何一种降维或者PCA的这样一个手段，去画我的那个啊embedding space，去投影在二维空间上的一个平面图，那可能我就已经满足了，刚才我们想要达到那个效果对吧，就是我们的dog可能聚在一起。

然后啊car这一类也聚在一起，这两个其实是拉的比较开的好，但是今天我换一个任务，假设我让你做细粒度图像分类，翻grade image classification，那想想怎么办。

好所谓的细粒度图图像分类分类，其实就是指的是，当class和class之间的相似度没有那么高，比较有模糊的时候，比如说植物动物这种生物特性的这个分类，对吧啊，有些同学也搞不清楚什么是水芹，什么是芹菜。

对吧啊，什么是香菜，对不对啊，也有可能搞不清楚啊啊，所以这个就是啊问题的所在，所以当你要区分出狗里面的边牧金毛，德国牧羊犬哈士奇对吧，这些的时候，那可能我们刚才采取的那种sample就不够了，对不对。

所以针对这样的一种问题的处理，你要去让你的损失函数的优化，其实就是说哦，金毛和金毛之间的这个啊距离，要来得比金毛和哈士奇要来的高，R1要来的更小，对不对，然后同一个品种的之间的距离需要来的更小。

所以这个时候你的额优化的这个空间啊，目标其实就会采样什么呢，比如说你养了一个哈士奇，我养了一个哈士奇，那我们两个把图像给，啊分别做anchor和positive，然后在另外一个选一个嘛，金毛对吧。

这样的话我才能够去啊，合理的希望我的结果会更好，所以刚才说怎么选取啊，我们的anchor positive是很重要的，所以呢，选取这件事情其实就是采样，Anchor，Positive negative。

是非常重要的，对不对，是非常重要的，就如何去sampling我们的这样一组data，好，那如果我们把我们的视线拉回到我们的person，REID这样一个领域里面，你们认为，如何去采用我们的数据呢。

大家想想看，如果在我们的person reid这样一个领域里面，我们怎么去sample我们的data，大家有没有思路，如何去选，最好的方式呢，我觉得anchor。

和positive可能没有什么太大的问题，最好的方式呢就是anchor，anchor和positive是同样的，ID的，这个就没有疑问，对不对，而negative呢是不同的id。

这个就叫做present raid里面的something，这个很合理吧，很合理啊，啊我跟自己的这个图像比，要比其他的是接近的嘛，如果你能听明白这一点的话，啊如果你能听明白这一点的话。

那么你就能够想想看，我怎么能够让我的模型啊，让我的这个采样变得更加的什么呢，有难度，因为你现在应该能够预期到，其实模型啊他怎么去学，完全是取决于你喂给他什么样的数据的样本，对吧，当然这个样本是要合理的。

是可收敛的对吧，你不能让它喂给你，不能啊，让他喂给他一些错误的一些这个样本，他的就得不到合理的结果吗，那么是不是有一种这个大家的这样一个想法，就是我让他喂给他，越有难度，区分度的一些数据。

他可能会学的更加的什么呢，特征学的更加好诶，如果你是这么想的话，我觉得是有点开窍了啊，是合理的一个推测，当然了，你可能要考虑到就是你不能一上来就给喂给它，很难的这样一个样本。

就好比我们的自己来学我们的知识啊，我们也是循序渐进的对吧，小学初中高中大学一上来，你小学让你直接去学微积分，你懂吗，你肯定也不懂嘛，所以一样的这个含义，所以这个你要去把握这样一个比例。

所以呢有一种叫做这个，Hard triply dogs，啊这个是什么意思呢，这个其实就是说我要选一些困难的一些样本啊，啊我们要去选取一些困难的训练的样本啊，让我们的模型来train，比如说啊举个例子啊。

本来在上面我们其实选了一个，比如说hard negative在上面，是不是我们随机选了一个不同的id，作为我的negative，而事实上呢事实上呢我们是不是可以去选，我容易错分的那个贝塔。

最我的negative，我这么说是不是能够理解，就是对于我的training而言，我选择那些容易区分错误的data作为我的negative，是很合理的，为什么这么说呢，因为大家在读书的时候。

老师都会让你准备一本，错误的习题集的顶正本，对不对，考前多去看看容易犯过的错误啊，其实也是这样一个道理，那么怎么来做这件事情呢，嗯那我举一个例子呢，可能大家是能够很好的理解了。

就是说假设你今天穿了一件蓝颜色的夹克衫，然后呢蓝颜色的牛仔裤，浅蓝色牛仔裤，你说我们的模型是更容易错判那些，比如说穿穿这个碎花裙子的美女，还是说诶我有一个蓝领的工人啊，不是不一定是蓝领的工人吧。

就是我们的一些啊，这个就是换句话说其实就是防疫工作人员对吧，我可能会穿这个蓝颜色的这个这个大褂啊，就是我们的这个防护服啊，你们说哪两个是容易去错分的呀，那是不是后者容易错分，因为都是蓝色的嘛对吧。

然后这个夏威夷碎花裙子那么鲜艳，跟这个蓝色完全不一样的，你当然不容易区分错了，所以此时此刻，你们觉得哪个是我们的hard negative的sample，是不是去采样我们的防疫服的这样一个人的。

这样一个id的图像，去作为你的hard的negative sample要远远比什么呢，比碎花裙子来的更有价值对吧，很有可能在你的cn baseline的那样一个，分类的损失函数里面，你通过。

分类的这样一个好soft max的损失函数，其实你就已经能够区分做区分了，你还根本都不用去其他的，对不对，大家能明白我的这样一个含义吧，好如果能明白这件事情的话，那就好办了啊，那就好办了。

那我们来尝试啊，就是来定义一下这个jb loss，我们说我们的这个写任何一个损失函数，它的参数呢很固定啊，Y true y predict，还有我们的那个margin对吧。

比如说我们这个margin就叫阿尔法，比如说我们阿尔法就用0。3啊，好然后这里我们做一个说明啊，所以这里的y predict是什么呢，while predict其实就是啊在我们做这个呃。

因为我们会有这个anchor positive connective，未进来嘛，三步进来，所以我就会得到这三张图像的embedding，对我们假设这三张图像的embedding都是。

比如说2048维度的，我们就会把它给啊CONCAT在一起，就是啊把它这个stack在一起，就是啊这个2048，比如说乘以三啊，就是这么一个东西，所以这是我们的prediction。

然后我们会对它来进行解析啊，就是我们做这么一个小小的这么一个假设，所以它已经会变成我的prediction了，对不对啊，啊这个我们稍微要import一个东西啊。

然后我们会用这个l to normalize，我们先对这个embedding做一下规划，这个很合理，对不对，然后呢我们可以得到我的batch size啊，这样的话很简单吧。

我的白痴size其实就那玩意要除以三，因为我会有三倍的啊，这个这个anchor positivity，还有negative对吧，在这，然后具体而言呢我们会把这个ship as list一下。

然后呢我们会把这些东西去解析一下，就是anchor positive和negative，分别来进行解析，这样的话，我就把这三个东西分别从can cat的这个呃，状态里面，我把它解析出来了。

然后还记得我们刚才说了，我们要去算那个positive，distance和negative之间distance对吧，所以我们要去算一个什么呢，对吧，然后我们还需要算一个，是不是要算这俩玩意。

那其实就是K，对吧，这样我就把它distance啊给算出来了，然后我们还要用那个阿尔法那个东西，对吧啊，这也很简单，其实你的loss就是什么呢，大家想想还是什么，你的loss肯定不会小于零，对不对。

因为我们的loss啊，所以你其实可以用那个我们说之前这个margin，这样这种函数损失函数，在我们讲那个折页损失，hinge loss里面是不是讲过了啊，是不是我们用那个RO那个函数。

就可以把它实现了啊，RO那个函数大家还记得吧，其实就是，零对吧这么一个玩意儿，这样我们就把TRIPLOSE给实现了，大家来看一看，有没有什么问题，大家看看有没有什么问题，two bloss的实现。

好那如果这块没问题的话，我们就往下面走了啊，就是，那我们接下来就要来谈怎么应用对吧，怎么应用，好我们在这边啊，training的这个里面来来改，切那就像我们的snl model，好在这吧。

那global pool已经有了，然后因为我们要使用这loss嘛，我们可以先假设我们在这里，要不我们就直接干脆做一个这个normalize，得了啊，尽管后面去block可能我们也会做。

但是我们可以为了保险起见，我们也可以做一个，然后这里做normalize，在雷欧里面做呢，我们可以用类似于呃，这个Python里面的lambda表达式来做这件事情，啊栏目的layer。

然后一样拉姆达的表达式，好那这里还有一个小技巧，就是如果你想为了后面再model点summary，看得清楚一点，那你这里也可以给它定义一个名字，比如说你的name叫TRILATE，啊也OK的啊啊啊。

这里K我们需要import一下，啊就OK了，然后这个dance呢呃我们依然可以这样去加啊，小狗，然后source max output没问题对吧，然后对于model而言。

我们是不是这里可以选一个triply model，那CN点value input好，这个时候我们给大家介绍一个新的一个想法，就是之前我们其实都是单分支的对吧，一张图像进来，然后一个分支输出。

那其实我们的神经网络也可以多分支的输出，多分支的输出，这种东西呢也称之为叫multitask learning，就是多任务的一个学习的方式，这个多任务的学习方式的这个想法，其实就是利用什么呢。

就是利用这个啊，多个任务和多个loss函数的约束的条件，使得我的模型的优化呢是来的更加的好啊，比如说呃在我们这里，一方面我们通过损失函数的优化，另外一方面我们通啊，通过这个啊两个损失函数的优化。

一个是我们的COSENTI比损失函数，一方面是我们的TRILOSS损失函数，所以这样的话我其实就可以，啊给这俩玩意就是一方面是输出啊，给那个tribe loss。

还有一方面是输出给我们的soft max ok啊，所以是这两个东西可以输出啊，这我们可以改一下，好，那我们休息10分钟，然后我们继续啊，好嗯，那我们接下来就进入到我们的loss函数的，这个阶段。

好那在这里呢我给大家这个更新一个点啊，就是啊有同学可能会觉得哎，老师你自己写一个去BLOS麻烦吗，就好像你自己写co30ING麻烦吗，啊我有没有一些可以调用的一些简单的一些啊。

API能够帮我们去cover这个事啊，OK那我们说是有的啊，就是你可以这样去cover啊，首先你要pip install一下这个东西，啊好，然后呢，那这里面有一个TRILOSE。

OK我们就可以import这样一个tribute tr，这样一个loss，然后我们就可以改一下tribute model啊，你要compile这个东西好，那关键的就来了啊，关键就来了。

你有几个分支的输出，其实就对应有几个任务，这个很好理解吧，啊有几个分支的输出就对应有几个任务，我相信就不用啊，没有什么疑问的，那有几个任务其实就应该对应几个损失函数，唉这个大家OK吧。

啊我不觉得可能这个有太大的问题啊，有几个任务，你就应该有几个对应的损失函数对吧，你你损失函数是用来去引导和约束任务的吗，所以这个时候看到没有，前面我们写的分支的输出是有几个两个呀。

一个是trip loss，一个是什么呢，soft max的output对吧，那在我们这个loss这里呢，在我们这个loss这里呢，是不是也应该有两个损失函数来去约束它呀，所以肯定是这个样子的，对不对。

所以肯定是要对应什么呢，你的那个loss对吧，所以前面他tribe lose放在前面，那OK那你的tribe lost，这应该放在前面，是吧，你就应该这样写，下面一个也是一样。

这应该放在前面应该是很合理的吧，好这样的话呢你就把tribe loss就应用一下，当然前面你要改一下这几个model对吧，放回这里，好来大家看看有没有问题好，那如果这块没有问题的话啊。

就需要大家思考一个问题，我们现在模型能够乱通吗，能转起来吗，注意我提的这个问题啊，我问的是大家这个我们模型能不能乱通，能run的起来，我们说是不能run起来的，为什么呢。

看这里这里的generator用的是哪里的generator，是不是用这里的generator，这generator generate是什么，是什么，是不是x batch和y batch。

而y batch呢又是一个one hoencoding好了，可是我现在的损失函数或者我的输出是两个呀，所以如果你不改你的generator，你一定在这里会报错，对不对，这个是不是很合理的推测。

这个分析能听明白吧，所以这个真的rate我们要改啊，我们要改啊，只有改完了之后，我们前面那个模型才能乱起来，才能跑通，不然你肯定跑不通的啊，你想想看是不是这个道理好。

我们把它复制100，然后我们尝试来改一改。

好我们把它假设叫这个啊，triplet好了啊，然后这里有我们可能会稍微做一些小小的变动，对于输入的这个啊采样的这个形式，前面不变啊，然后这个batch size呢我们稍微对它进行一些改动。

我们定义两个东西，一个是P，一个是K好，我们来解释一下，这个P呢其实就代表person id的个数，然后这个K呢就是四啊，为什么我们这么定义，我们有原因的是，因为啊我们现在要做这个TRIPLETE。

hard的这样一个mining，所以我要知道哪些的就是同样的一个呃id，我需要保证有一有一定的这个量的图片，不然我怎么去做positive connective的sampling，对不对，所以很合理。

也就是说我会随机采16个，也就这里的P个人，然后每个人呢我随机在采K张图像啊，所以我的h size其实就P乘以K啊，这个能理解吧，这很合理吧，很合理啊，很合理，那这个时候呢大家想想看啊。

我是不是很想知道，就是给定的一个这个person id，我是不是很快的可以去找到它对应的这个额，有多少张图像，所以我要建立一个字典对吧，而这个字典的建立呢，其实啊就是我们的一个哈希表嘛。

就是我们的那个Python里面的一个字典，我就可以去建这样的一个key和value，的一个这么一个东西，好，所以我很快我就能够额这个建这么一个哈，希表啊，比如说，好我们会用一个这个这么一个函数啊。

帮助我们快速来建立这个函数的意思，其实就是啊如果这个key在这个里面呢，我们就把它的value取出来，如果没有在呢，我会给它复制一个新的一个key，然后它对应的value呢。

就是我们的一个啊空的一个list，这很合理对吧，然后不管怎么样，我就把它append嘛，就把不断的image pass把它判断到这里面，这样的话给任任意一个呃，这个id我就能知道它的对应的那些。

好对应的那些那些，就image the pass，好，啊这里我们做一个小小的约束啊，就是，那想想看是不是所有的id我其实我都能用呢，其实不是对吧啊，我其实要大于等于我们的K1张图像好，我可能才会能用。

好我要true，来我们先踩P个人对吧，这个很合理，对不对，然后呢我从这个踩的这个人里面，我是不是，要去踩没，我是不是要去踩他的呃，这个image pass对吧，这也合理吧，这个我们前面说过了啊。

我们要这么改，然后啊这个时候呢我们其实就啊需要什么呢，呃它们对应的这个，person的ID，就是他其实是有一定的重复的对吧，因为我们说我采样了K个人过来，然后他采样它对应的这个。

就相当于我要去建立一个list，这个list跟我们的image，pass sample的这样一个维度是一样的，就大家能够明白吗，因为这样的话我就能够得到什么呢，得到啊得到我的label啊。

这个label呢是为了后面我们可以去做那个啊，这个数据的迭代，就是我去做我的啊YEL的啊也好，或者这个输出也好，我我很方便的，所以是这么一个啊想法。

原因为呢我在image pass sample的这样一个情况里面，我其实是list里面还有list，但是我其实要什么呢，其实我要把这个list给flatten出来。

就是所有的我不能在这个里面还有list，对不对，因为哦我要拉长到一起啊，所以为了做这件事情，我要把它flatten起来，我其实就干的这个，现在这几行代码是有点偏这个工程啊。

如果大家如果现在一下子反应不过来，就去命令行里敲敲，你就大概知道他在干什么了，因为我所有的id都一样的嘛，所以我就可以乘用这个来乘，啊一样，啊依旧，这里小Y和大Y其实就是差在。

是不是往后ding encoding对吧，哦来换一行。

好那这样的话我们就写完了，我们这个list啊，注意这个小y batch为什么是用小Y，而不是用大Y呢，是因为这两个东西，这两玩意大家想想要对应什么，是不是要对应这俩玩意儿，213行的。

是不是要对应我们刚才写的这个loss啊，是不是要对应这个loss，就这两个，大家想想看，就是你的data的generator的这么一个输出，是要对应什么呢，你要是要对应我们的啊，lost这两个的定义。

这两个要定义什么呢，又要对应什么呢，model的输出对吧，这三个东西是要一一去对应好的，不知道大家能不能消化，好我再帮大家理一下思路啊，就为什么我们要修改这个generator啊，才能够乱通。

是因为首先我们动了模型的结构啊，我们说我们要把我们的trip loss来进行，融合进来啊，所以就是我们使用的方式是multi task learning的方式，就多任务学习方式啊，多任务学方学习方式。

其实就是我们用了两个分支输出啊，我们有两个分支输出，我们用了两个分支的输出，又对应什么呢，两个分支的输出，又对应了我们的loss函数来进行修改，要跟它来进行对应对吧，然后此时这个又对应什么呢。

又对应我们后面要应用这个loss的话，我们要去做FX对吧，就是model点fit，那如果我们的模型没有啊，就是我们的generator data没有跟前两个来进行对应，上头显然我会报错对吧。

所以我要去动物的模型啊，动物的generator啊，就是改改成这三个是一一来进行对应适配的，它才可能是能够通过，那不然一定会报错报错，大家对这个有没有问题啊，想想看，好如果是这样的话。

就大家把刚才这个generate这个batch呢，就可以改成刚才我们的，这个，啊这里的batch size就改成那个P，就好了，好，看看看有没有问题，好如果大家对这个没问题的话呢。

我们最后一点时间我给大家介绍一个呃，learning weight的一个修改的一个策略的一个方法啊，然后这个方法呢主要也是用在我们的call backs，就是回调函数里面可以去进行参照的啊。

好我们来定义一下，就是因为我们在learning rate的时候，通常来说来现在我们大家都是手动来进行下降，比如说我调一半对吧，或者调啊1/3啊，那假设我们可以这样去调的。

假设我们的learning rate在一共要训100轮对吧，可能获得120轮，然后在第40或者第70的时候，我们让他去乘上0。1的系数，这样我们就不用手动去动了，然后我们的这个回调函数大概长这样。

OK然后在最后我们的model checkpoint这里面，我们可以同时import一个叫做learning rate schedule，这么一个东西，好除了我们初始化一个checkpoint。

我们还可以，然后在这个checkpoint这个里面呢，后面我们可以跟一个，好这样我们就完成了checkpoint的后面的，啊回调函数更新好，大家对今天的内容还有问题吗，好希望大家还是能够在课后的时间。

能够自己去手敲一下我们课上讲的这些啊，cod和这个想法，然后会离得更加顺，然后帮助大家更好的去更快速的去理解，啊尤其是今天我们讲过的啊，为什么要改那个generator啊，这么一个逻辑关系啊。

这样你能理解的话，你就对整个通盘的这个理解，就会更加的通透了啊，就不不会只是说哦老师说要改就改啊，然后你预期不改会报什么样的错，这些都一切尽在你的掌握之中，那就是你来控制code。

而不是code来控制你，好如果没有其他问题的话，我们今天的内容就先到这里，然后后面的安排就请听孙老师的安排好吗。

1447-七月在线-机器学习集训营15期 - P9：04-基于SQL的机器学习流程和实践 - 程序员技术手札 - BV1ASste6EuZ

嗯哦行行好，那我们就稍等一会，那就开始，大家之前学习过circle吗，有学习过，有之前已经学习过，有基础对circle有基础的同学吗，有没有同学，我看群里面已经有有同学在问circle的。

其实嗯如果大家之前对SQL有一定基础的，可能这节课会稍微好一点，学过啊，哦那好看来还是有同学学过的，大家对我们之前的课程有问题吗，或者说有什么问题吗，我们就是我们每次留给大家一个实训的一个。

这就是说作业并不是特别难，主要是考虑到有些同学他的基础啊不太好对，如果大家觉得实训太简单了，也可以在群里面艾特我，然后我也会给一些更加深入的一些资料，给到大家，那么有没有同学之前学过spark的。

或者说学过大数据相关的，应该是有应该有同学学过，嗯好我们再看我们再等12分钟，因为还有同学没进来，只知道大数据的概念好，那么我们今天就给大家介绍一下啊，这这些特别是spark的。

那么我们就开始我们今天的内容啊，我们今天的内容呢是基于SQL的一个，机器学习流程，那么我们在之前的课程呢，其实都是讲解Python环境下的一个机器学习流程，但是呢其实circle也是非常重要的概念。

非常重要的概念啊，就是说其实也是呃很重要的，那么我们今天的一个课程内容呢，其实偏向于具体的一些案例和工具的一个语法。

语法讲解，我们呢今天的一个就是说课表是课程呢，就是第一个是circle的一个基础和大数据开发，我们在会在这部分的讲解，SQL的一个基础和大数据开发这个岗位嗯。

第二部分呢我们会讲解spark的一个介绍和使用啊，第三部分呢我们会讲解spark socl的使用案例，第四部分呢我们会看这个spark的机器学习的案例，好的，那么我们就开始我们今天的一个内容啊。

首先呢是第一部分我们的一个SQL与大数据开发，那么SQL呢可能之前大家已经学习过一点，我们就简单介绍一下SQL呢，它是用于访问我们数据库的标准的计算机语言，它能够完成我们的数据插入查询更新和删除。

而且能够完成所有的跟数据库相关的控制，那么呢我们现在的一些常见的一些数据库软件，比如说MYSQL这个server或者说oracle，他们的一个交互呢都是说是SQL语言的，所以说大家在学习数据库的时候呢。

其实也是就是说学习这个SQL的语法，那么SQL呢有同学在群里问了，说是不是我们这个消防工程知识，或者说是不是大家需要掌握的，其实是这样的，SQL呢是其实可以视为一个额，就是说计算机的一个基础。

因为数据库也是，基本上所有的计算机专业的同学呢都会学，所以说呢也是需要大家掌握的，也是我们大数据开发的一个必备的技能，那么这个图呢就画的是我们的所有的编程语言，其实呢它的一个交互呢。

都是通过一个circle的一个语言对吧，我们这个A在这个地方的HTTP，通过我们的HTP发送我们的具体SQL语言，跟我们的啊，再通过我们的circle的一个软件，再跟我们具体的一个数据库进行交互。

那么这个呢就是说我们其实每一种，我其实说这个circle的一个语言呢，它其实是独立于所有的编程语言，它其实是跟数据库强强相关的啊，强相关的，那么这个地方呢就是说呃我们嗯还是建议大家。

如果之前没有学习过SQL的，是需要学一下，它是对所有数据库管理的一个语言，而且SQL并不是很难，就是说它是非常简单易懂，确实成本低的数据库呢，我们对吧，如果大家是转行的，我稍微介绍一下，数据库。

是用来查管理和查询数据的一个关系系统，那么常见的关系型数据库呢有MYSQL，Sex server，那么还有一些非关系型的数据库，那么数据库呢可以用来帮助我们，很简单的进行一个数据的一个插入修改查询。

而且呢数据库的一个存储结构是非常稳定的，能够保证我们的数据进行一个有效的存储，数据库呢它还是这种，它是多用户的啊，就是说我们那个用户的权限是隔离的，是可以支持并发操作的。

而且数据库是可以支持回滚和保持时间的，原则性啊，呃这个地方呢就是说我们呃，如果大家就是对数据库没有一一定的了解啊，可以稍微就是说记一下，就是说数据库其实我们它是现有的，有生活中我们一般的嗯这种订单啊。

密码用户密码，或者说嗯这种比较重要的一些信息啊，都是存在数据库里面的，那么我们有在前面的课程呢，其实已经讲解了pandas对吧，其实在或多或少用到了pandas，那么有同学说老师这个地方呢啊。

ANDAS和我们的circle其实是不是一样的，其实不不能说完全不同啊，他们其实是有很多相似之处，那我们pandas的一个本质操作呢，和circle的一个操作其实是相同的。

只是一有就是说有一个具体的一个实现，是就是说不同的，比如说我们的pandas as可以完成数据筛选，pandas as可以完成数据展示，pandas as可以做一个数据删除。

那么pandas也可以做数据的分组聚合，分组统计也可以做多表聚合对吧，这也是我在我们的pandas里面都可以用的，那么circle能不能用这些呢，其实circle也可以完成这么多对吧。

额那么有同学说SQL只知道增删改查，不知道实际工作中怎么用的啊，我举一个例子，就是大家嗯就是说嗯举一个很简单的例子啊，就是说电商电商，你就是说最开始我们在登录这个账号的时候，他会做一个校验对吧。

我们的用户名和这个密码进行校验对吧，一般情况下呢就是说这些公司呢，他会把这个用户名对吧，相当于是大家登登录的账号和具体的密码，密码可能是加密后之后的啊，把它存在数据库里面，然后呢通过这个数据库对吧。

我们能查询出来这个用户的一个用户名和密码，是不是匹配的对吧，这就是说是根据查询来找到，就是说具体具体的逻辑，那么在电商里面还可以这样做，就是说我们统计这个用户，他这一个月来或者这一年来。

这个所有的订单的一个总金额，就开销总金额对吧，大家的支付宝账单对吧，呃年度支付宝账单，年度京东账单对吧，其实他也是用到数据库的，就是说select，就是说查询我们2020年的这一年度的。

所有的订单的一个消费的金额对吧，所以说呢呃circle，如果大家只知道这个具体的一个增删改查，其实只知道就是说基本上知道这个语法，但是呢其实在我们的实际过程，实际业务中呢。

其实就是说它存在一个从业务的一个逻辑，到我们实际数据查询的逻辑的一个落差，这是有一个落差的啊，那么我们其实作为一个程序员对吧，程序员其实嗯有人说他是一个circle boy。

circle boy就是天天写circle的人，那么circle boy，就是说，我们其实很多时候都是在做数据的一个查询，那么这个查询就是说我们要理解程序员，理解理解这个产品经理的需求。

然后把这个具体查查询的逻辑呢，用SQL的语法来完成，就说实现出来，那么我们首先来看一看pandas，as和这个SQL的一个语法的区别，那么右边这个啊在SQL里面呢，这个它的一个具体的就说。

我们用用逗号来分隔我们的列来进行选择，比如说我们用心呢表示的是选择我们所有的脸，那我们来看这个语法啊，Snack total beer tips，Tip smoker time。

这是呢四列我们选择的四列，然后呢from tips，这是我们的表明表明，然后limit5，就是说我们只要就是说从这个tips表格里面，选择这四列，然后只选，就是说只展示前面五行好。

这是circle的一个写法，那么在pandas里面是怎么样的，pandas就是说tips选择我们这个四点啊，它是用于我们的一个索引的方法，索引出来之后呢，然后head5他是这样的啊，他是这样的。

那么这样呢，就是说其实pandas本质和circle实现是差不多的，本质就是说实现跟SQL实现差不多的，而且这些语法上其实都是很相似的，那么我们再来看一看，其实有同学说老师我为什么要学习SQL。

其实是这样的，Circle，第一个是这个基础的一个技能，第二个呢其实在很多的一些面试里面，非就是经常会会被问到啊，就是面试题，不管是当面试题还是当一个技能，很很可能会问到，而且呢我们的大公司。

一般的这种就是说互联网的一些公司呢，他们招的算法工程师，并不是说纯的Python环境下的，他很有可能就是说是一个具体的一个呃，就是说就是大数据平台下面，这个是很正常的，据我了解就是说叫阿里。

阿里基本上就是说他们的开发，基本上都是写circle的，没有没没有环境给你写Python，没有环境给你写牌子，就是说在大公司里面，单机的开发其实是很少的，就单机可能就只是用用来训练很小的模型，很小很小。

一般情况下，就是要不就是在我们的一些大数据平台上，写SQL的语法，然后再做一个具体部署，所以说大家去找一些上网工程师的岗位啊，你去看这些招聘简历，其实很多都是要求这个大数据开发。

不管是spark flink等等相关的一些大数据工具啊，这是很现实的，那么大数据开发呢，我这个地方列举的就是它有三类岗位啊，第一个是大数据开发的一个平台和管理，这个呢主要是数据仓库的工程师。

比如说数据运维储藏工程师，那么第二个呢就是大数据平台的一个数据分析，挖掘，机器学习等相关技能，这个呢可能是大家比较感兴趣或者想应聘的，就是说是这个数据开发工程师，那么这个呢其实也是在大公司里面。

又可以称为叫做算法工程师，第三个呢就是大数据分析的一个结果及展示啊，这个呢主要是一个数据分析式的，那么我们还是希望大家能够关注一下，第二个技能，第二个方向啊，就是大数据平台下面的一个。

机器学习和数据应用的技能对，那么其实呢就是说大大部分的大公司啊，特别是BAT级别的大公司，或者说呃就是拥有海量数据的一个大公司，其实他们的一个上网工程师，也是数据开发工程师。

那么circle的技能和spark的技能也是需要掌握的，那么就是说大基本上大数据开发，它的一个整体的一个薪资也是偏高的啊，比这个软开是高一些的。

那么在我们进行具体讲解spark之前呢，我们首首先带着大家稍微稍微熟悉一下，我们的一个circle的一个和PENAS的一个。

具体的一个对比，那么我们来看一看啊，circle呢，其实我非常建议大家，基本上花一天的时间就可以把它完整的学习完，就是SQL它用到的一些语语法基本上很简单啊，基本上很简单。

就是说基基本上就是一些简单的名词，简单的名词呃，就是说大家可以按根据这个教程，基本上刷一遍就行了，刷一遍你就可以把大致能记住啊。

基本上一天就能刷一遍，一天一天就能刷一遍，那么我们就看一看circle。

它和pandas as对吧，pandas as大家都熟悉，那么我们看一看circle和pandas as，它具体的一个对比对吧好，那么额我们如果把这个数据集对吧，这是这个就是说我们方块。

这个是在IPYTHON环境下的，那么我们看一看这个pi Python环境下的一个数据集，其实它读取完成这个pandas之后，就是个data frame对吧，那么我们再来看一看呢，具体的对比。

其实我们刚才也对比了对吧，这是select，这是circle select，这是pandas的一个数据选择，circle的一个语法，就是说我从里面选择什么列，从，然后具体的表格是什么。

然后最终那个显示的一个结果是什么，这是很简单的，就是说select from limit，然后呢如果我们想加逻辑筛选，其实也是可以加的，在SQL里面都是可以加的，select新新式表示我们筛选所有的列。

From tips，where time等于dealer，就是说我们从这个tips表格里面筛选得到time，等于dinner的行，然后呢我们只选择前面五行，那么在pandas里面是这样写的。

这个是我们的一个逻辑对吧，这是我们的筛选逻辑，然后这个tips是我们表格，然后进行索引，然后head5大家可以看到就是说这个circle，它这个这个最终的一个展示，其实它也是在最后来进行的。

就是说limit最终进最后进行的对，那么a circle呢它这个语法也可以完成多个啊，就是说逻辑的操作，比如说time等于jinner and tip等于大于五，就是说我用两列来完成筛选。

一个time等于deer n n的T不大于五，这是两列来进行逻辑筛选，好我们往下翻，那么哦circle呢，其实也是可以支持数据的一个什么空值查询的，这也是可以的，这也是可以的。

那么SQL也可以做一个分组聚合，那么这个地方是需要注意的，就是说而我们的一个分组聚合，其实grop by对吧，那么它的一个操作逻辑，其实就是说把我们的数据集进行分组。

然后八就是说统计每个组里面的一个平均值，或者说求和，那么在circle里面它也叫GRPB对吧，其实这个地方你看到，其实在circle里面的很多的一些单词，和我们在一个呃pandas里面。

用的这些单词都是一样的，只不过它就是一个具体的语法不一样，那么在这个地方其实它的一个就是说操作，但是他这个语法有点有点不一样，我们来看一看啊，我们对tips这个表，Grop by sex。

按照这个sex这一列来分组统计，分每个分组下面的一个大小好，他是这样写的，那么我们看一看circle select sex，逗号count新tips from tips group basics。

那么这个地方大家可能看着就有点迷糊，这个操作就是说这个到底是什么含义，我们其实在大家我们前前面这个地方，网上最最上面啊，嗯我们这个地方select新，就是表示的是我们选择所有的列出来对吧。

那么我们假如说想要选择我们想要的列，那么我们就就是说把这个想要的列名，把它写出来，那么在这个地方我们的group by对吧，那么这个地方是什么含义呢，第一列是我们的sex，就是我们的分组的取值。

第二个能力就是count型，count型就是说我们分组之后，它每个分组下面的一个取值的一个个数，是这样的啊，就是所以所以呢在这个地方，他的一个可额每列的一个，就是说计算得到的逻辑呢。

可能还跟我们的GRP外跟跟他有关系好，那么我们的一个呃就是说呃grp band呢，我们分组之后呢，还可以统计这些，具体的就说我们group by smoker，grp bad day这两列。

然后统计它这两列对吧，其实你可以看到如果把它们做grp ban，其实他就是当我们的一个音，在pandas里面加一个index对吧，通过这个index来进行一个分组聚合，那么就是写这是一个独立的。

就是它是一个独立的，然后后面的呢就是说是这个分组里面的，聚合的情况对，那么这就是说select，按照我们smoker和day这两这两列，对其他的值进行一个分组聚合做统计好。

那么呃呃就是说呃在circle里面呢，还可以做这种聚合，我们假如说用这个呃pandas做句号，那就是merge对吧，我把这个第一个表和第二个表，用这个key这一键用K这一列来做一个呃，就是说内内联聚合。

那么我们就是说在这个circle里面怎么写呢，Select 7from d f d f1，Inner join def2，然后on这个呢就是说设置，我们具体的就是说它的聚合的一个呃。

就是嗯它的一个就是列名它怎么相等的，这个地方呢，就是说我们相当于是嗯简写了，就相当于是DF1的额，第一个表格的key和第二个表格的key是相等的啊，既然是缩写的，那么当然我们也可以就是说做复杂的。

比如说我们到底是左边连接还是右边连接，还是呃就是说外连接，都是可以用这个SQL来进行实现的好，那么大家呃课后呢，可以把这个基本上你你可以把这个Python的一个。

pandas的语法和这个SQL的语法大致你对比一下，你就知道其实呃circle和pandas有很多，基本上pandas就是用这个一个函数来实现，circle的一个语句，那么呃有同学可能会问到老师。

这个circle和这个具体pandas它到底有什么啊，区别呢，或者说SQL它具体的一个场景它到底是什么呢，就是pandas啊，我们现在大家学习的这个pandas。

我们在切到PPT，其实说我们学习到的这个pandas呢。

其实大部分都是一个单机开发，那么circle呢它可能是涉及到了一个多机开发，就是说有可能是分布式的啊，我们的一些数据库呢它是支持分布式的，那么而且是支持支持这种远程连接的，也就是也就是说。

我们可以把一个circle的一个语句，就是我们数据库部部署在远端，然后我们在客户端查这个，用这个SQL语句去连接数据库，那么pandas其实对吧，我们其实它是默认不支持这些操作的。

而且SQL它是比较安全的，比较安全的好，那么我们就来开始我们的一个spark，那么首先呢需要注意的是啊，就是spark可能大家学习起来是有点困难的，spark我们首先给大家进行一个简单的介绍。

是spark它是大数据的一个，就是说啊，就是说现在比较流行的大数据的计算框架，斯spark呢它是我们的加州伯克利大学啊，伯克利是大家应该也知道，就是嗯美国呃，美国的一个非常出名的。

非常牛逼的一个计算机的学校，然后呢，他是嗯基于这个内存的一个并行计算框架，那么spark它的一个优点主要有以下几点啊，它的一个运行速度是非常快的，由于它是基于内存的啊，它的一个速度呢。

基本上是哈杜普的一个十倍以上，SPARKK呢它的一个易用性比较好，它支持的语言有SCALA，有java有Python有R就是说我们用多种语言都可以，就说调用spark这个引擎都是可以的。

而且spark它的一个生态比较完善，就是说它可以支持spark circle，spark streaming这种牛市的一个计算，也可以支持这种我们的spark的机器学习库ml lib。

或者说spark的一个graph x就是我们的呃，就是说图的一个机嗯，机器学习的库，这都是可以支持的，i e spark呢它可以支持，就是说数据来源有很多，我们可以从CSV里面读取。

也可以从我们的一个呃，呃就是说MYSQL或者说从have里面读取数据呃，这是非常非常方便的，那么如果大家之前没有学过18，可能稍微给大家解释一下，就说呃我们spark其实是这种第二代的一个。

就是说计算框架了，第三代应该是FLINK的呃，spark它的一个操作是把中间数据放在内存里面，效率会更高，那么spark它底层的一个实现呢，其实还是跟参考的好多部分参考好多好都不。

那么斯spark他的一个就是说，他怎么就是说他这里面就有可能会涉及，涉及到一些面试题，那么就是说spark和哈德夫的对比，那么斯spark它就是第一个，它的一个计算呢是把中间数据放在内存里面。

效率会更高，第二个呢就是spark它这个容错性更好，它是引入了这种RDD的一个概念，那么第三个呢就是spark它的一个操作会更多，而是支持这种复杂的操作函数，比如说map filter。

flat map嗯，Grp key group group by，然后union join salt这种，就是说spark这些操作都是可以支持的，那么在HODP里面呢。

可能你要自己写这种map reduce来完成好，那么我们这是他的一个对比啊，这个可能就是说嗯，是需要大家下去看一下一些具体的资料，那么spark它的一个适用的场景是什么呢。

spark它是适用于复杂这个地方，我们先把这个具体的一个概念，给大家快速的过完啊，然后看一些基础的操作，spark呢是支持三种场景，比较正支持三种场景，第一个呢是负担的一个批处理，就是说时间跨度比较长。

就是通常是呃就是数10分钟到几个小时，这种是离线的一个查询，离线的一个处理，那么这种呢，一般在我们做这个数据报表的情况情况下呢，是非常非常常见的，斯spark呢还支持这种基于历史数据的交互的查询。

就是说它可以spark是支持这种，像IPATHON那种运行环境一样，就是跟Python环境下这种可交互的一种这种查询啊，这也是支持的，那么他的一个时间呢，通常是在这个呃十秒到数10分钟之间。

spark呢还支持这种流流失的一个数据处理，流式数据处理，就是说我们的数据它有可能是源源不断的来的，就说我们的数据集它有可能是源源不断来的，那么我们也可以根据这个流失的数据处理，来进行一个具体的操作。

那么这个呢可能spark它是用这个spark streaming的一个，操作来做做的啊，这个速度呢有可能是呃，就是说从几百毫秒到数秒之间，那么呃这个呢，就是说我们现在在大公司里面用到的呢。

嗯主要是第一种和第三种比较多，第一种主要是这种离线任务，那么spark的第三种场景呢，就是说这种实时的任务，那么有同学可能不太理解我们的第三种，这种数据流失的任务啊，我给大家举个例子。

就是我们的一些用户他的一个购买行为，比如说我们在这个淘宝上的一个额用户，点击用户点击对吧，基本上大家可以体验一下，就是我点击了某个商品之后，基本上10分钟以内，或者说几秒钟以内。

我再打开另一个商品的时候，其实他已经马上就给我推荐相似的商品对吧，那么这个呢其实它背后也肯定会用到这种spark的，流失的数据处理的操作啊，就是说流失呢就是说我们的数据流，这个数据呢它是源源不断的来的。

就相当于我们这个淘宝的用户行为数据，他的训练就是说他这个测预测集呢，或者说这个用户的行为是源源不断来的，不是说我们只把这个数据集导成这个CSV文件，然后进行预测，不是这样的啊，就是说它是源源不断来的。

这个呢现在也是有很大的应用场景啊，现在第三代的这个呃大数据与框架就是FLINK啊，也是基于这种流失的一个处理，那么需要注意的是就是spark的这种流式处理呢，基本上也是基于B期处理的。

也基于批量的一个处理的，那么spark呢我们再看一看啊，把这页PPT讲完，我们就看一看它的一个代码，spark呢它有就是说我们现在一般情况下呢，说的是他的一个比较建议学习，他的一个就是2。0的版本。

就是比较高的版本啊，那么这个地方呢就需要注意的一个点，就是我们的一些概念额，那么spark呢从2。0就是说或者更高的版本呢，就是支持这个叫spark session的一个嗯操作。

spark session呢它是呃就是说是各种不同，就是说context这个组合，那么通过spark session呢，我们可以就是说操作一下的啊，比如说创建和操作RDD的。

我们如果原始的呢是用这个spark spark context，那么我们用spark session也可以操作啊，比如说我们操作streaming的，或者说我们操使用circle的。

或者使用have的啊，这些呢我们都是可以从spark session里面进行，一一起操作啊，一起操操作，那么这个spark session呢它怎么进行一个，就是说呃一个定义呢，就是说我们直接把。

如果把这个这个下面的代码是这个py s spark啊，就是Python就是spark的Python接口啊，那么我们如果把这个spark给它安装好了之后。

我们直接从这个用这个语法里面from py s spark，The circle，Import sps，Sparks session，或者说你创建了一个PYSPARK的一个环境呢。

它会默认就是说引入这个spark session啊，那么通过这个spark session呢，我们可以构建我们的具体的一个嗯，就是说这个具体的一个实例环境，你怎么构建的呢。

smc session点BDERBEARDER，就相当于是我把它创建一个环境，然后我们设置一下我们这个环境的一个app name，以及我们的一个CONFIG，CONFIG呢，就是这个app name呢。

是我们这个相当于是这个APP的一个名字啊，你这个应用程序的名字，然后呢我们就是说具体做一些配置，比如说这个地方是，其实是一个KV的一个配置啊，然后呢go or create相当于是创建一个好。

那么我们来实践一下啊。

来实践一下，我们再切一下屏幕，好拖上去的啊，额大家看一看，我这个地方我有一个notebook啊，这个notebook呢我们其实我已经在我这个本地环境，已经把他的一个呃就是说spark环境给它安装好了。

大家如果自己安装了，直接是额就是说应该是这个呃，就是派app in install e呃，install e spark就行了啊，如果他在安，就是说安装等你安装之后呢，遇到什么问题呢。

可以就是说咨询一下注销，或者说网上查一下，都有一些解决方案好，那么我们这个地方呢，spark session它到底是它的的功能是什么呢，我们在PPT里面给大家讲了，spark session呢。

基本上就是说我们上，就是说他能够操作很多事情对吧，比如说我们的一个have查询RDD的，或者说streaming的都可以做，那么我们在创建它之后怎么创建呢，我们上面讲解的代码对吧。

然后这个呢就是创建了我们的一个具体的一个，呃就是说呃spark session，然后呢我们当然这个spark session呢我们创建之后呢，也可以就是说用我们这个原生的一个spark context。

这个呢就是说我们先操作啊，先实操，那么我这个呢就是创建一下啊，比如说我们把这个代码运行一下，他这个第一步可能还稍微有点慢啊，三秒钟三秒钟创建完成之后呢。

我们接下来需要注意的一需要讲一个点的，叫一个RDD，RDD呢，我们其实是我们spark里面非常重要的一个概念啊，但是呢它是偏概念的啊，我首先就是说给大家把这个讲清楚，RDD呢是spark里面基础的一个。

基于内存的一个操作啊，基于内存的操作，那么呃就是说我们如果大家之前没有学过，这个rd d呢，可能第一次接触是稍微有点复杂，稍微有点复杂的，那么RDD呢，也是这个spark里面的一个核心的一个特性啊。

核心的特性特性，那么这个RDD，你就是说，其实它它其实基本上就是，把我们的一些基础的操作，或者说数据转换的操作，我称为RGD，然后呢spark他还把这些具体的操作呢，用一个叫DV啊。

这个DAG就是说是一个有效无环图的，这个操作呢，把一些RDD把它那个就是说串起来了，比如说我们从一个数据，把它从最开始的创建到筛选到map到这个呃，就是说具体的操作，然后到最终的把它做聚合等等等。

等到再到最终的我们的最终的数据，就是说我们从最开始的数据，到我们的最终的数据，其实我们的代码，其实就是说这些变量的一个变化，我们或者说这些操作，我们可以把它构建得到一个有向无环图吧对吧。

那么我们这个数据它应该是没有环的，如果有环，那就有问题了对吧，有环境有问题了，那么这个通过这个呃，这种就是说我们的这种嗯DAG呢，其实能把我们的一个数据的操作呢，把它进行一个串联起来。

那么我们的spark呢，会根据我们的这个RDD的一个他的一个操作，能来把我们这个具体的一个哦，就是我们的操作在我们内存里面进行优化，而且呢它会告诉我们的具体的数据，怎么进行分片，怎么进行优化。

那么这个地方呢，我们大家再回过头来这个地方看这个叫spark session，swag session呢，其实大家之后如果学习这个TENSORFLOW。

那么你就会发现TENSORFLOW里面也有叫session in p，那么这个地方这个地方我们通过第一句。

可以把这些数据把它串联起来之后，有什么优点呢，那么这个第一个优点就是说，我我这个可以一起来进行优化我们的一个流程，而且呢假如说我们的流程啊，就是说他有这种跳接，或者说中间有这种嗯。

就是说我们的可以优化的点啊。

我们的模型可以帮我们来进行优化的，那么哦我们就是说这个IDD怎么进行创建呢，其实在这个spark里面它都可以帮我们创，就是说直接写这个函数就行了啊。

比如说我们这个地方用我们这个地方创建的spark。

Context，然后创建我们的一个range，一个14，这个14呢就相当于是我们创建一个额，0~13的一个列表，然后呢我们让他分组啊，相当于是分成四片。

然后我们这个地方呢我们它RDD呢就叫partition，partition呢相当于是一个分片的概念，然后呢我们就可以直接得到这样的一个呃，就是说一个RDD，那么这样一个数据呢，其实在spark里面呢。

我们还直接对它进行操作就行了，这个地方我们比如说把这个原始的数据，从0~13的对吧，我们想让它进行一个平方，进行一个平方，然后就是说从零对吧，零的平方，零一的平方，一二的平方，二三的平方三。

那么一直到13的平方169，那么需要注意的是，就是说这个这个操作到这，并不是说我们一下就计算的，并不是说一下就计算的，它是就是说我们的spark其实是一个lazy的，就是相当于是一个懒加载的一个概念。

或者说它并不是说我们这一行就直接计算的，它是到最终我们假如说你的result有康有收集，或者说显示的得到我们的一个结果的时候，他才会把我们的这个操作所执行。

也就是说，我们在定义我们这些RDD的一个流程之后呢，这个DAG并不是说马上就把，我就是说完成这个计算，它会根据我们记得到的这个有向有向无环图呢，来进行一个得到我们的一个额。

就是说这个计算逻辑，然后并不是说马上计算的啊，就是有可能就是说到你需要进行计算的时候，才进行计算好，这是一个RDD的操作，待会我们也会演示更多的操作啊，演示更多的操作。

那么我们再来回到我们的一个PPT啊，这个这节课呢主要的是一个实操。

我们再回到PPT。

那么我们刚才讲的这个RDD这个概念呢，它其实就是对于我们spark的最底层的一个，内存的一个封装，那么呃有可能有同学说老师这个地方嗯，我们假如说学习rd d，还需不需要学习一些其他的一些东西。

其实在spark里面啊，就是说我们现在你如果想要学的比较底层，或者说比较深入呢，那么RDD是需要的是需要的，那么我们在学习sparkle这种circle的时候呢，其实嗯还是比较常见的。

就是直接这种data frame，data frame呢其实在spark里面呢，它也是这种表格形式的啊，表格形式的，那么嗯表格就是一个二维的数据表，二维的数据表，那么二维的数据表，它本身提供的。

我们每一列带有一个单独的名称，和具体的一个类型，那么这个地方呢，就是说我们就相当于是我们创建了一个表格啊，得到一个表格，那么这个地方我们就多了一个信息，叫一个schema信息。

这个schema呢你可以理解，就是我们这个列名的名称和具体类型，这具体类型，这个呢有同学可能之前就就觉得，这个data frame和我们的一个列表就没什么关系，其实很有关系啊，大家可以设想一下。

我们在使用pandas的时候，其实这data frame它的每一列都是有一个类型的，d tab d tape对吧，所以说我们的一个data frame呢，其实是我们所有的表格的每一列。

它的一个取值或者它的类型都是固定的啊，固定的，那么呢我们的，但是呢data frame，它底层其实是用RDD为基础的一个呃，进行操作的，而且data frame底层的一个操作其实是基于好。

data frame的底层操作其实是基于RDD啊，那么其实是对RDD进行一个封装的，那么这是我们的一个data frame和RDD，那么我们就开始我们的具体的一个实操啊。

具体的实操，那么就跟着我们的一个notebook啊。

这个notebook我们待会儿课后就会分享给大家，那么呃在我们的一个呃RDD的操作的时候呢，其实很多就是你直接这个呢就是直接是拍嗯，这个嗯就是说spark的一个语法了，py s spark的语法。

比如说我们想得到这个RDD这个呃data的，它的一个所有的一个取值，这个地方呢，如果你如果啊我给大家执行一下，我执行的这样一行啊，好，我在执行这个RDD，大家可以看一下，他其实并没有。

直接把我们的一个数据给展示出来，这个地方，它只就是说只是展示了我们的RCDD，一个具体的一个信息对吧，具体信息，那么你如果想要把它一个取值给它取出来，其实就是RDD点connect i d d的可能。

那么这样呢才是把我们的所有的一个取值给他，数据给他取出来，那么如果我们想要把我们的一个这个数据的，一个首个的元素来取出来，那么我们就是说first first，如果我们想要取这个头部的五个，头部的五个。

那么我们就take5，那么我们如果你想要取值，这个相当于是最大的三个对吧，那么我们就top top3，当然你如果想要就是说把我们的一个呃，就是说take order，就是说用一个某一个次序来进行一个取。

比如说我们把它进行一个拉姆达变换，然后再做一个降序的一个取值，这也是可以的，然后呢，这个IDD不仅仅是支持这些基础的操作，还可以支持这种，就是说这个IDD还可以做一些统计，比如说我们做一个基础的统计。

就是说STATES对吧，比如说统计这个数据里面有多少个count，比如总共取值的个数，它的平均值方差最大最小，这个其实就是我们在pandas里面的一个，describe函数对吧。

那么比如说这个下面我们的count sumin对吧，这些都是跟我们的差不多的，跟我们的Python的语法差不多的对吧，然后呢我们假如说RDD想就是说取这种啊，就是说分桶或者分组啊对吧，这也是可以的。

这也是可以的好，那么RDD呢，其实它创建呢就是说我们创建，就是说直接从这个是Python的一个list对吧，我们就是说用它啊，这个嗯spark的一个context的一个PANONIZE。

就是从这个list把它转成一个RDD，那么RDD呢其实它可以作证，我们上面这个地方讲解的是RDD，它一个具体的一个呃，就是说统计操作，那么RED，其实它也可以做这种逻辑的一个筛选，那么怎么做呢。

比如说我们这个地方创建的一个list是额，这个data是从1~5对吧，那么我们首先对这个RDD做一个map map呢，就是说我们让他就是乘二，就是说这个地方原始是12345，就变成了2468十对吧。

那么我们把它作为一个转换之后，乘二之后呢，我们再做一个筛选，筛选呢，我们就是用匿名的一个函数，那么达嗯，如果看这个，就是看这个元素是不是大于五的对吧，然后我们数据它大于五的对吧。

好我们看一看就是说他是六八十对吧，那么当然这个就是spark呢，这个RDD其实也是支持，就是我们的一个字符串啊，字符串也是可以的，那么如果你是字符串呢，其实上面讲解的有一些函数。

它就有可能是就是说不能执行的，因为字符串其实没办法统计一些嗯，什么平均值等等对吧，那么嗯其实这个呃spark呢，它其实还支持一些高阶的操作啊，比如说我们这个地方的一个呃，呃字符串是一个list对吧。

Hello back，Hello world，hello world对吧，那么我们把它转成RDD之后呢，这个地方有一个叫flat map，flat map呢其实是呃非常非常重要的一个概念。

在我们的呃spark里面，那么它的一个操作是怎么样的呢，他的一个操作是怎么样呢，就是说我们的，我把这个每个元素把它进行一个，按照空格来分隔开，空格来进行分隔开，然后把它拼接到一起，比如说这个hello。

它最终转变成了hello spark，Hello，Hello，Hello world，Hello hello world，他是把每个元素把它分隔开，然后把它拼接到一起，然后其实这个操作就是说。

我把每个元素把它拆分，然后把它拼接到一起，是这样的啊，有同学问到这个这里的数，这里的数据0123也是可以，一个文件还是数据流吗，是可以的，我待会会演示他怎么读取文件的啊，怎么读取文件的好。

那么我们再看一看一个高阶的例子，高阶的例子，那么比如说我们还是用这个data，data还是这个字这这些字符串，然后然后呢我们把它用PANIZE呢，把它转成这个RTD，然后呢我们还是看着啊。

这个其实我们的一个RDD的这些，这些这些函数呢其实是可以进行一个，相当于是直接在后面点，然后直接继续增加的操作也是可以的啊，就是说我们把它换成两行也可以的，就是说我们再点一下，然后继续操作也是可以的。

这个RDD这个flamaflat map呢，我们上面已经讲了，上面已经讲了，就是说他得到的是这样的，然后呢我们把它做一个map操作，map呢就是说我们把map其实是一个KV的操作，对吧。

我们在之前已经嗯就是说可能看到过一些例子，map呢就是一个KV的操作，我们把每个X把它转成一个top x，比如说hello变成变成了hello1对吧，那么我们看一看它转变变成了什么。

变成了我们原始的是hello spark，Hello world，Hello world，那我们变成这样的，Hello one，Hello，1spark，1hello，一word1hello。

1word，一对吧，好他转变成这样，那么我们转变成这样的呢，我们还可以做一个操作，我们就是说我们把它做一个呃，就是说reduce by key，reduce呢就是说它也是我们spark里面的一个概念。

它其实是可以把我们的元素进行一个，累加累加的，那么我们这个地方我们是按照我们的一个，就是说，我们统计我们所所有单词的一个出现的个数啊，其实本质是这样的，那么我们就reduce by key，然后呢。

我们by，我们就是说相当于是根据我们的一个单词，进行一个分组，然后统计它出现的次数，那么我们最终统计的结果就是hello，出现了三次，spark是一次，word是二两次啊，当你大家可以看。

就是说他其实定义的操作其实是非常非常，就是说可能跟之前大家接触到的一些嗯，就是说操作不太一样，但是它其实是非常有效的，这个地方其实本质就是统计的一个word count对吧。

统计的所有单词的一个出现的次数，那么如果但如果我们想要做这个具体的一个，就是说这种集合在我们的一个spark里面，RDDE其实也是可以的，A这个I额data和B的data。

我们求这个具体的一个就是它的一个并集对吧，我们unit a u n b connect对吧，这也是可以的，然后呢我们假如说想他抢，就是说求并集之后呢，再取它就取它它的独立元素的个数。

那么distinct对吧，其实我们在这个嗯SQL里面，其实也是这种distinct的一个语法对吧，好对吧，我们就得到了1234，把这个重复的元素给它剔除了，那么这个呢就是我们的一些RE。

D的一些基础操作啊，当然这个只是带着大家简单的过了一遍，那么如果大家自己掌握呢，从头学起呢，还是需要有一定时间的，需要有一定时间的好，那么如果我们上面呢，其实这是RGE的基础操作。

那么我们其实这些操作呢也可以用这个呃，就是说其实我们这个地方其实本质对吧，我们这些语句，本质就是说对这个数据进行最原始的一个操作，比如说对它求对吧，求这些统计啊，求最大最小，或者或者说把它求转化。

那么我们接下来呢就是说我们基于这个呃，spark的一个data frame来进行讲，那么我们在创建这个spark session之后呢，我们就可以从这个应用程序里面，从从一个已已有的RDD。

或者说从已有的表格，或者说从文件里面读取一个我们的一个data frame，那么这个地方呢，我们读取的是一个我们本地的一个JSON文件啊，在我们本地放好的，在我们本地这个呃目录下面呢。

我放了一个叫people点JSON啊，那么这个文件里面就是这样的啊，是一个JSON文件啊，是个JSON文件呃，那么这个JSON文件呢，也不是说完完全全是一个合法的JSON文件。

这其实每一行就是一个KV的一个对吧，那么我们用这个spark read点JASON就是读取这个JSON文件，我们把它读取一下，读取完成之后呢，我们就不一样，这个地方就是它是data frame呢。

那么它的一个语法点show，我们就把这个表格给他展示出来，好就是长的这样的，那么大家可以看一下这个地方，我们的一个数据集，他其实有的地方还是缺失了对吧，我们的第一个人他没有A级，这就是没有A级字段对吧。

我们这个地方是缺失的是吧，那其他的我们的这些字段，其实读取的都是很正常好，那么data frame呢，其实它的这些语法其实在呃scanner，或者说嗯java或者说R语言或者Python语言。

都是可以一起操作的，就是说这些函数都差不多，那么这个地方的data frame，和我们的pandas的data frame其实是非常类似的，其实非常类似的。

我们可以根据这个地方的data frame的一些语法，其实可以参参照的，你实现一下我们的呃pandas里面的data，data frame的语法，比如说我们在Python里面可以通过这个DF点edge。

对吧，我们ten pandas there就是DF这个表格，DF是一个表格，A级是一列对吧，我们可以通过DF点A级，这个是啊pandas或者说DF括号A级，这样来选择pandas的对吧。

就是说这样呢其实是我们的一个具体的操作，但是呢在我们的一个嗯就是说嗯，sparkle py spark里面呢，其实也是嗯可以这样做的好，那么我们来看一看，在嗯就是说这个py s spunk里面。

怎么进行操作，那么首先注意一下，就是说我们就是创建一个具体的一个data frame，之后呢，其实就是创建了一个SK嘛，那么有同学还是不理解，这个schema是什么含义啊。

这个schema呢其实就是表明了，就是说我们这个表格的具体的格式，店名，及他是不是缺失，或者说我们这个呃这些列，它到底是怎么按照什么形式来进行存储的，这些呢都是我们这个data frame来。

就是说需要需要，就是说在创建这个表格的时候呢，需要进行操作的，那么我们如果用这个PYSPARK的prince schema呢，就可以把这个schema的一个把它打印出来，那么我们就看一看。

就是说edge呢是用none，然后冒号，然后呢我们name呢是一个string对吧，然后呢在我们的p s bk里面呢，我们其实选择某一列的某一列的进行展示，它是这样的点select，他不是说是我们的。

在嗯跟pandas as语法不一样啊，跟pandas as语法不一样，其实你看着差不多，它语法就是语法的差不差别，点select点show好，这是选择这一列，当然我们如果选择多列对吧。

d f d d select输入输入一个列表，然后点show好，那么我们这个地方在这个地方大家可以看一下，这个就跟我们的一个circle有点类似。

select我嗯D嗯DF点select df name以及DFH加一，那么这个地方就是说，我们在筛选这个列的时候呢，还把这个A级给他加上一呢，加上一了啊，加上，那么这两种就是说DF呃。

就是说select和DF和这个具体的name啊，这这两者都是可以通用的，你可以都进行通用的，那么在我们的一个具体的一个呃，PYSSPG的操作呢，它其实这些操作都是根据我们的一个呃。

就是说首先加了这个函数啊，比如说我们的具体逻辑选择，就是说DF点FA filter呢，我们的就是说具体的一个筛选逻辑，然后点show对吧，然后呢，我们假如说想要根据我们的A级来进行分组，来进行统计对吧。

我们的grop by it，然后点count点show，就是说这个具体的一个，它只是在一个具体的一个语法上不一样啊，其他的情况上呢都是相同或者相似的，DFGIE可以不更改列名吗，可以的，这个可以的。

这个可以不更改列名的，这个只是在这个地方，他是把我们的嗯，就是说就是它默认把这个操作逻辑，就把它匿名改一下，可以不更改命名的对，那么我们也给大家准备了一个具体的一个呃，PDF啊。

我不知道就是大家能不能看清楚啊。

我把再把它涂一下屏，我投一下屏啊，稍等今天准备的一个内容，主要是各个文分布在各个文件里面啊。

大家可以看到这个这个这个PDF吧，那么这个P其实很在spark学习的时候呢，就是很多的一些这个呢是一个呃RDD的一个，就是嗯一个操作，那么这个操作呢，就是你基本上我们常见的一些操作。

就是基本上我们这个PDF里面展示的，比如说我们创建我们的数据，创建我们的数据，我们可以从这个具体的一些呃，就是我们的list里面进行创建，也可以从range里面进行创建，然后呢。

我们也可以从我们的具体的文件里面进行创建，这也是可以的，我们从text file，或者说我们的一个，就是说具体的一个路径进行创建也是可以的，那么这个RDD创建之后呢。

我们就可以把它作为一个具体的进行一个统计，或者说基础的一个信息对吧，我们的count control value，然后我们的求some，然后比如说我们判断它的一个，最大最小平均值对吧。

这是基础的一些统计，然后呢我们这IDD也可以做一些，那就是说这种函数，比如说我们前面讲的这种拉姆达函数对吧，然后我们的一个就是说flat map对。

然后这个具体的一个采样筛选，或者说我们的一个就是说，我们这个IDD也可以写函数啊，写函数也可以具体操作的对，然后就是说嗯我们这些RDD的操作呢。

基本上就是涵盖了这些基础的一个数据的操作，比如说把它求和做分组，做统计等等等等啊。

一直到最后我们的一个输出输出，这个地方呢你可以输出到一些文件。

这都是可以的啊，这都是可以的，好，那么就是说我们这个R这个。

这个只是把RDRDD这个语法给大家介绍啊，RDD语法就给大家介绍，然后呢我们待会还有还有一些其他的，我们待刚才讲的这个呃py s spark的这些语法呢，我们待会还有一个PDF给到大家好，这是这个啊。

我们就继续我们的一个PPT，也就是我们的一个实操的内容。

看一下我的网页，在这。

好那么接下来呢我们就到我们的一个这个，其实我们前面这部分其实是一个data friend的操作，那么我们接下来呢可以就是说用一个嗯spark circle，Spark circle。

其实这个里面就细节非常多呢，就是说呃很容易遇到一些女同学，就说老师这个spark circle和就是说我们的data frame，它具体有什么区别。

或者说我们它这个spark circle和具体的一些circle，有什么区别，这个呢就里面有很多的一些细节和很多的内容，那么呃就是说spark呢现在大地学习啊，就是说如果要学好，可能要去花个spark。

要学好，他可能要花个至少两三个月才能完全从头学好，那么我们只能说，把这个基础知识和一些常见的用法给大家较好，然后呢，有同学可能说，老师为什么spark不就这么这么多函数，本来都记住不就行了吗。

嗯不是这样的啊，我们写spark并不是说把它写完就OK了，有时候我们还需要就是说把它写快，把它写快啊，好那么我们接下来就看一下spark circle啊，呃那么这个circle呢。

其实这个spark session呢也可以支持这种circle的，spark circle的这种方式来进行数据的查询，那么首先呢我们把原始的，我们这个people这个数据集呢。

把它转变成一个我们的一个tempo view，然后相当于是把它转成一个，就是说能spark circle能够查询的形式，然后我们来看一看，其实在这个地方下面，我们的spark circle就可以执行了。

Select circle，select新from people，然后点show，这个地方就和我们前面就是筛选得到的edge和name，这两列同时筛选得到的是一样的，是一样的好，那么下面呢我们就讲。

就是说这个这个下面呢是讲这个从RDD，怎么把它转成这个data frame啊，我们先把他留住啊，先把他留住，先讲一些更多的例子啊，可能大家听的还不过瘾，那么这个spark呢。

其实大家自己如果把这个环境安装好之后呢，学习起来其实是非常简单的，非常简单的，比如说我们还看一些更多的例子，就是说我们假如说创建一个更呃，就是说复杂的一个呃表格对吧。

我们有l class language mass啊对吧，就这这些列都是一些数字啊，这些数字，然后呢我们如果把它创建之后呢，这个是没有显示好啊，这个最后这个数据集呢，我们设置了他的一个数据。

还有他一个列名，然后呢，这个地方，我们这个地方上面也是创建了一个spark session啊，Spark session，当然这个你取自己的一个名字就行了，或者是不取也是可以的啊。

我们的CONFIG文件你可以取，也可以不取，把它创建好之后呢，我们也这个地方也支持DETEMPS，或者说你用这个print schema，也可以看这些列名的一个类型好，那么我们这个这些逻辑。

大家我们前面已经讲了啊，就select select的逻辑好，往下翻，讲了的，我就我就是说跳过啊，刚才讲了的我就跳过，那么我们刚刚才不是就是说有同学问这个，具体的一个就是说列名吗，对吧。

我们其实是可以把这个列名，就是说把它在circle里面叫alliance对吧，circle里面叫alliance，在我们的py s spark里面也是可以类似的啊，把它取的，把它取做一个别名也是可以的。

也是可以的，就是说我们的py s spark呢，它其实这也是支持这种，就是说类似，就是说这个地方其实跟我们的circle执，执行差不多的操作，比如说class等于一的线线得出来。

或者说我们的class like like呢，就是说让它是一开头的一开头的好，我们接下来就看一看sparkle一个circle啊，主要是看这个就是这个地方呢，我们其实是创建了一个临时的一个表啊。

从这个就是原始的这个test data frame0，把它创建得了一个test df，这个地方呢我们把它创建了一个临时表，然后可以用SSQL来进行查询对吧，我们sparks circle它是这样写的啊。

Spark circle，然后这个后面是我们的一个执行的语句，select是count新number count from test df，那么大家可以看到。

其实这个和普我们前面讲的这个circle的语法，其实是非常类似的，非常类似的，只不过它有一些细微的不一样啊，细微的不一样对吧，我们这个地方假如说count就是说心，就是说我们的心。

然后我们number count from我们的DF，其实就是得出我们的这样一个data frame，它是返回的是一个data frame，然后假如说我们想要把我们的数据，把它做一个排序也是可以的。

也是可以的好，那么spark呢也是支持这种缺失值的处理啊，缺失值处处理，我们就直接spark我们创建了一个呃，就是说我们这个地方呢，我们其实是从pandas data frame。

把它就是说转成了inspect data frame，然后这个地方就是说，我们首先创建了一个pandas的data frame啊。

然后把它从spark create data frame把它进行一个转换，然后呢我们转换之后呢，这个数据集原始的是有这种缺失值的，我们其实就直接把，就是说其实直接把它，尤其是值进行一个删除就行了。

删除就行了，然后呢spark的这些语法，它其实也是跟我们的一个circle也是差不多的，circle的也差不多的，就是说但是跟那个pandas的一个操作，其实是不一样的。

跟pandas as的操作可能还有点不一样，比如说我们group by我们的key，然后求每个分组下面的一个统计，或者说我们想要求更加复杂的，就是说我们group by某个key，然后求这每个分组下面。

比如说这个分组下面那个language的这个最大，以及我们的这个分组下面的一个language的平均，这也是可以的，其实这个我们用这个circle也是很方便，可以写的好啊，我们先休休息10分钟吧。

休息休息10分钟，我们继续，我们休息到九九点钟，继续啊，休息一会儿，我这个地方主要是嗯演示一些基础的一个语法，没有，就是说查数据库，查数据库也是直接在我们创建数据的时候嗯，连接数据库就行了。

就是说后面的语法是一样的，我这个机器上没有装数据库啊，对好那么我们继续啊继续，那么呃对于spark呢，它不仅仅是支持我们的一个数据的一个呃，就是说嗯一个操作还支持这种数据的一个转换。

嗯spark的一个转换，就是说数据转换呢主要就是需要大家知道，一，就是说我们从RDD怎么把它转成一个data frame，或者说这两者之间的一个交互，第一种方法呢，就是说我们通过就是它有两种方法。

第一种呢就是说通过一个反射推断来去推断，我们的包含类型的RED的EXCEA，这个地方呢，就是说是在我们创建这个具体RD1的时候，还需要指定它这个类型，让我们的代码，我们就是说知道我们的SK码的类型。

第二个呢，就是说我们是显示的去构建一个scheme，这个呢就是相当于是我们第二个例子啊，就是说显示的构建一个scheme，然后从我们的IDD数据来进行一个编码，然后呢这种情况呢它是呃会繁琐一点。

因为我们这个CHEMA是你手动要编写的，那么常见的就是说一般情况下呢，可能第一种就是说这种反射推断，可能会更加方便一些，更加方便一些，那么首先呢我们看一看我们的数据集。

我们数据集呢是这个本地文件的这个people，我们catch一下它，也是跟我们原始刚才那个JS文件差不多啊，只不过这个地方是个TXT，那么我们从spark里面呢把它读取出来，读取出来，然后呢。

我们把它这个读取的出来的，是一个RDD的类型的啊，那么我们把它做一个map，这个地方呢map我们就把它做一个分隔啊，就相当于是用客户进行分隔，然后呢，这个地方我们就说接下来我们是显示的指定的。

用一个肉肉呢，其实也是就是说对RDD的一个，就是说一个封装，只不过这个地方的封装呢，它是呃没有data frame那种，就是说表格的形式肉一般只是一个向量，或者说一个类似一个list存类型的。

那么如果我们把这个把它转成正一，一个就是说呃把我们的一个pass呢，把它转成两个肉组合的一种形式呢，那么我们再从这个people里面把它，就是说从我们的people这个2DD。

把它转成Mark的一个data frame呢，他会做一个就是说类型的一个推，就是说反射推断，反射推断，它会根据我们的原始的这个两两列里面的，一个取值的取值去推断它到底是什么类型的，来创建它的一个列名。

和他具体的一个列的类型好，那么我们再看一看在这个地方，我们的一个转换之后呢，我们的一个好听，就是说这个地方已经转成我们的data frame之后，然后我们再从这个地方来进行查啊，来进行查。

然后我们你可以看一下这个地方，我们往下翻啊，他会把我们的一个就是说这个D1D0列，也就是说我们的name面会比，会解析成我们的一个string类型，第二类呢会把它转解析成int类型。

就是它是会自动解析的，解析完成之后呢，我们就可以从中进行一个查询文件进行查询啊，这个地方我们的这个spark circle呢，它执行的返回的也是一个data frame，也是个data分。

这是第一种方法，就是说根据我们的一个类型进行一个反射推断，第二种方法呢就是我们这个地方说的，我们显示的构造一个schema，那么在这我们在构建一，我从我们的RDD数据把它转，手动把它转成一个呃。

就是说data frame的时候呢，我们可以就是传递一个呃就是说strut time，然后哦这个struck tap呢，其实嗯就是呃就是显示定义了，我们这个schema的一个类型。

就是说嗯我们每一列到底是什么类型的，比如说我们的一个在就在这儿啊，我们的呃就是说具体的列名是什么，然后我们通过这列名，通过它进行一个解析，解析之后呢，我们就可以把它的一个具体的一个就是说呃。

P结构把它做一个显示的定义，这样呢就是他没有进行一个反射的推算，他就直接是从我们的一个呃，就是说定义的一个struct tape里面进行一个呃，就是说这样转换的，我们还把这个schema把它转换进去。

把它传入进去，对这是两种转换方法啊，比如我们的一个pandas呃，这些呢其实也是呃，就是说空位可以从我们的IDD进行转换的好，那么这是一个数据的一个处理，那么我们接下来呢就讲这个具体的一些。

就是说在spark里面的一些呃机器学习的案例，那其实spark它的一个优点呢，不仅仅是它集成了这些很高效的数据操作啊，它还有这种很广泛的用途，非常广泛的这种嗯机器学习的。

不就是说支持了这种机器学习的算法，那其实spark的它支持的一些机器学习算法，基本上嗯它没有它支持的一些机机器学习算法，没有SKN里面全啊，但是呢它也是基本上是在这种分布式的呃。

就是说大数据框架里面支持的比较好的，支持比较好的，那么我们就来看一看啊，我们首先呢是看一看用spark，如何用它来完成一个文本分类的一个案例，文本分类的案例啊。

然后我们首先呢创建一个spark session啊，需要注意的是啊，我们这个地方你一个spark呢你可以创建，就是说我们这个地方是多个notebook同时运行的啊，我好几个LOTUBOOK同时运行。

这都是可以的，他跟GP这个地方呢它主要是受限于你的一个，就是说我们的一个嗯具体的内存啊，就是说它不是说我们只能创建单独的一个session啊，好，那么我们已经把数据集给大家，传到我们的网上啊。

大家直接w git下载下来好，首先呢我们这个原始的数据集长的什么样的呢，长什么样呢，我们从这个spark csv把它读取进来，这个原始的是一个TXT啊，原始的一个TXT，我们呢让我们的spark呢。

它是自动去推断我们的一个scheme，推断我的类型，然后设置一下我们的一个分隔符，其实这个和我们的一个pandas的那个呃，具体的语法差不多对吧，那四点，额有两列，第一列呢是我们的一个邮件的一个。

就是到底是不是垃圾邮件的一个类别，第二列呢是我们的具体的这个呃词不上啊，就是邮件的，那么我们对于这个呃data frame呢，其实我们可以把它那个列名做一个转换。

这个呢就是说with column relam，就是说把这个C0把它转成，就是取另取个名字叫class，把他名字转一下啊，然后我们把这个C1把它转成那个叫ticket好，转成完成之后呢。

我们的数据集长这样的啊，好，那么接下来呢，我们需要可以把我们的数据集做一个，具体的一些处理，那么这个地方啊，其实斯巴克嗯，对我现在卡了吗，有没通，我刚才卡了一下嗯，大家能听到声音，能看到屏幕吗。

我现在哎喂，大家能看到声音好听到屏幕吗，OK是吧，我刚才这个地方显示它连接断了啊，真的没问题是吧，刚才应该是卡了一下，刚才应该是卡了一下好，那么我们首先呢把我们的数据集，做一个具体的处理，做一个处理。

那么其实这个地方啊，我们这些我们首先呢好统计一下我们这个字符，这个字符的具体的一个长度，我们就是这样这样写的啊，其实这个地方大家可以看一下，我们这个地方不是select啊，这个地方不是select不。

我们直接取一个名，取一列名字叫对吧，with conn就是新增一列，这里新增一列呢叫length，他是怎么得来的呢，就是说求我们这个TXT这一列的，具体的就是说它的一个长度，具体长度。

那么求出它长度之后呢，就是我们把它原始的一个data frame给它覆盖了啊，覆盖了，那么我们就新增了一列，新增了一列，那么新增一列之后呢，其实我们接下来就可以算一算对吧，我们其实也是可以统计一下对吧。

我们grp by class，然后算新增页的内，具体的呃，就是说不同类别的下面的一个平均的一个，就是说我们的一个字符的一个个数对吧，arrangements grp by mean对吧。

其实这个语法跟pandas其实是一样的好，那么接下来呢就是我们TFIDF的吧，这个其实在我们前面的课程已经给大家讲了，但是呢在这个地方其实它是基于spark下面的，可能他的一个语法上有点不一样啊。

那么其实但是呢它的一个基础的流程，也是一样的，首先做我们的token，然后或者说做分词对吧，做完分词之后呢，然后做我们的一个具体去数形容词，然后我们的CONTROVECTOR对吧。

然后算我们的一个TFIDF，然后就是说做我们的这个地方啊，string index其实就是一个嗯label encoder的操作，就是把我们的一个，而class呢把它转成一个具体的一个呃。

就是说原始的是一个字符串，两个字符串我们把它转成一个数值好，那么我其实我们其实它其实非常简单非常简单，那么这个地方就是我们把我们这个地方，我们其实在这个地方其实是没有操作的啊，在这个地方其实没有操作的。

看一看他在哪啊，他其实是在我们这个地方前面值定义的，这些具体的操作，具体token就是我们input的列名，以及我们output列名，然后他这个地方是没有具体操作的，在哪呢。

在这个地方这个地方大家看起来有，是不是有点熟悉，在我们的SK里面也有叫pipeline的，在我们这个地方也也也有叫pipeline对吧，我们首先把我们的这个我们的HMHPAM。

这个地方是就我们这个地方定义的，上面所定义的对吧，我们的一个label encoder就是把我们的类别，我们类别把它转成一个具体的编码好，转完之后呢，我们做一个分词分词，分词分词之后呢，我们去除提容词。

然后统计做一个CONTROVECTOR，然后做我们的一个IDF，然后再做一个clean up对，然后clean up呢，就是相当于是我们具体选择的是哪些列好，这个呢我们定义呢我们的一个嗯。

流水线或者pine之后呢，它可以直接就是说整体的对我们的数据集进行，FE条transform，这个其实和我们的s kn其实本质差不多的，流程差不多的，那么在我们的spark里面呢。

其实也是支持常见的机器，常见的一些机器学习算法啊，常见常见的一些机器学习算法，就是说我就是说他的一些，基础的一些机器学习算法，就是说包括什么普兹贝叶斯逻辑回归树模型，随机森林这些他都是支持的啊。

这些他都是支持的，比如说我们这个地方把这个PSBUKM2classification，里面的嗯，普斯贝叶斯把它input就行了，然后我们直接使用的是默认的这些嗯，就是说配置默认的配置。

那么我们把我们的数据集把它转换好之后呢，我们选择我们想要的列，那么我们的列就转成这样的啊，这个就是我们去就是得到的这个列the列，然后就是说这两列，然后label已经把它装好了。

features也把它装好了，然后我们就送这个地方呢，我们把数据集把它按照hold out的方法，就是70%的数据集，当做我们的一个训练集，30%的呢当做我们的测试集好，然后呢。

把我们的训练集送入到普斯普斯贝叶斯里面，进行一个训练，然后我们这个地方把我们的一个呃，就是说测测试型把它就是说做一个打分，然后受大家可以看，基本上就是说得到了我们最终的概率，一个情况。

以及我们最终的一个概率值对吧，那么基本上就是说，这个这个普斯贝斯得到的算法，这个算法呢并不是说很准确啊，并不是很准确，但有一些还是没有预测得到的，比如说真实的内部是这个地方应该预测错了。

但是呢这个notebook基本上是演示了这个，py s spark的一个基础啊，p s bk的技术，就是说我们怎么从原始的文件里面把它，一步一步的把它进行一个转换，然后输入到训练里面的。

然后有同学可能说老师，我们这个地方就是说我能不能我我不用pipeline，不用这种pipeline的操作，我直接就是说一步一步把它转化，就是相当于是我们用这个嗯，就是说你用嗯spark circle。

或者说psl spark内置的这些函数来进行转换，然后再送入到我们模型来训练，其实这两者都是一样的啊，两者是一样的，然后我给大家解释一下，为什么这种PAPINE其实是非常有优势的啊。

在SQUN里面呢也有这种pipeline是吧，在py spark里面也有这种排pine，pipeline的一个优点，就是说其实他是就是说我们的这个pipeline呢。

它是基本上是它的pipeline原生的一个含义，就是说是一个流水线，流水线流水线的翻译翻译是吧，那么sparks里面的pipeline，和这个SKN里面的pipeline，其实在实线上啊有点类似。

有点类似，因为我们的这个原声的这个呃，就是说我们的具体的一个操作呢，就是说他其实是有可能是有这种间隔的，那么如果用pipeline呢，它可以就是说我们的一个4spark的排布呢。

它可以帮助我们来优化这个具体的一个操作啊，优化的具体的操作对，而且呢我们的一个spark pipeline呢，它可以就是说我们定义好了这个pipeline之后，我们就不需要洗。

就是说相当于是定义了一个函数啊，定义了一个管道，一个函数，那其实可以帮助我们，就是说直接对我们的数据进行一个处理，直接对我们的数据进行处理，那么这个地方呢，嗯pipeline。

它不仅仅是支持了我们这个地方的，fit和transform啊，他假如说我们在这个PAPINE里面，加入了我们的一个评估器，就是说加入到我们的一个额，就是说你在这个PAPON里面，也可以加入我们的模型。

在后面把我们的模型加入进去，也是可以的，也是可以的，pipeline的一个管道，就是说我们可以把这些具体的操作传入到我们，pipeline里面，然后这个这个呢，可能也不是说所有的操作都能传输进去啊。

也不是说所有的操作都能传输进去，这是这样一个知识点好，那么在我们工业界里面，其实弄到PAYPINE的一个情况也是非常多的，也是非常多的，因为你假如我们从头就是说把这些token哪个呃。

就是说具体的操作做分词，然后写代码呢可能会写的非常多，就是说可能嗯就是说写的，就是说代码行数非常多，如果用PELINE也会更加整整洁一点，然后有同学可能会问到，就是说我们这个地方我们这些具体的一个操作。

就是说我们到底是为什么不能用SQL来实现呢，就是我们刚才不是用这个p spark circle，ark SQL也能实现，就是说就是说这些数据处理啊等等等等对吧，其实是这样的啊。

就是py s spark呢，它spark它是提供了，就是说你可以用嗯，就是说SQL来进行具体的数据处理，也可以用这些函数来操作也是可以的，就是说看哪种更方便啊，哪种更方便嗯。

就是说也是看它内置了有哪哪哪一种，有具体的这种我们想要的功能，然后我们再去进行继续的具体的选择好，那么这是一个文本分类的案例，那么我们接下来呢看我们还是讲这些，就是之前讲过的这个泰坦尼克号的一个案例。

泰坦尼克号对吧，大家还记不记得，就是说是预测，根据这个乘客的一个信，就是基本信息来预测这个乘客是不是幸存，我们已经帮大家把数据集已经给他下载好了啊，然后我们就来看一看这样，那么在spark里面呢。

其实如果我们想要手动，对我们的数据集进行处理，当然也是可以的啊，也是可以的，比如说我们就是说这个我们首先得到，我们把我们的数据集读取进来，然后呢我们得到我们的第一行，第一行得到之后呢。

假如说我们不想读第一行对吧，我们把第一行给它剔除掉是吧，把它剔除掉好，然后呢，如果我们想要手写这种什么字符串的一个转，换的一个映射，这都是可以的，就是说我们这种就是手写的，这个把我们的mail映射成一。

然后把FMMAIL映射成零对吧，这living encoder其实你手写也是可以的，也是可以的对，然后呢我们也可以把这些具体的我们的额，就是嗯这个数据呢把它进行一个拼接，然后把它进行一个转换。

在我们的ex spark里面，也是可以具体的用这些函数来进行实现，执行完成之后呢，我们还是用我们的windows split把它进行一个分割，分割成70%的呃，去年节30%的一个测试期喝一点水。

然后呢我们这个地方是就是说从这个m l lip，也是p y s spark内置的机器学习的模块，然后import我们的随机森林，当然在我们的随机森林这里面呢，其实这些设置的一个超参数。

和我们SKN里面的一个超参数是可以供，就是通用的啊，只不过他的一个取名不一样而已，然后呢我们把它定义好之后，然后就可以进行一个具体的一个训练和预测了，预测完成之后呢，我们就可以把我们的预测结果用嗯。

它里面的一些评估函数，比如说这个地方呢，我们是定义这个二分类的一个准确率对吧，然后我们就可以看一看弹里啊，这个地方不是二分之主曲率，这个地方它应该是可以计算更加清楚的，比如说这个地方的一个PR。

以及它的具体的AUC都可以计算出来对，那么这个的操作呢，基本上如果是在我这个机器上呢，是12核的一个情况下呢，训练起来是非常快的，训练起来是非常快的对，那么我们嗯就是说这些数据处理呢。

我们也可以从就是说用这个具体的，不用我们上面这些操作，也可以用这个具体的呃，这些我们刚才讲的这个select语法来操作，这也是可以的，比如说我们把数据集读取进来，然后筛选我们想要的列。

然后把我们的具体的这个地方的cast，其实是做一个类型转换，把它转换成一个我们的一个float类型的，然后呢把我们的一个数据集，把它就是说剔除我们的一个缺失值，缺失值剔除完之后呢，把我们的数据集。

按照我们的一个比例来进行一个具体的拆分，然后呢我们这个地方啊，就是说你如果不想就是说从pipeline写，其实也是可以的，这个地方的一个string index呢。

就是说把我们的这一列把它做一个label encoder，就是说把它从这个字符串，把它转成一个我们的一个数值，然后在n spark里面呢也是支持这种常见的这个网，就是数据处理。

比如说one hot encoder也是可以的，也是可以的，那么如果我们把我们的数据集转换好之后呢，我们还是可以用这个额，我们的一个额Z40来进行一个训练，然后训练好之后。

然后把我们的一个就是这个地方transform呢，其实是把我们的训练集的一个，就是说做一个预测啊，把我们的训练集做一个预测，然后可以看一下他的一个预测结果呢，其实和我们的真实标签其实是嗯差不多的。

这种写法呢其实是没有pipeline的一个方法，那么我们也可以把PAPINE加上，Pamine，加上呢，就是我们把这些操作并不是说直接来完成，只不过是在这个pipeline这个地方，就是说来完成的。

我们能用pipeline来进行fit，用它来进行transform，那么如果是在这个地方呢，大家可以看一下，是在每一行每一行后面来进行一个操作的，如果说pipeline呢，其实就写的更加简洁一些。

直接在最后啊，直接在我们最后这个地方来进行一个，Fit transform，这是一个pipeline，好那么我们py s spark呢，就是说还是需要大家自己下去进行一个练习啊。

当然就是说如果大家之前没有接触过的呢，可能稍微了解起来会有一点就是说懵逼。

或者说不熟悉啊，我们再给大家看一个，就是说我们的一个准备的一个PDF，就是说我们的一个spark circle的啊，切一下屏，找一下好，大家能看到屏幕吧，哎没拖上去好。

拖上去了，那么我们还给大家准备了一个，具体的一个速查表，这个速查表呢就是展示了我们这个呃，就是说p s spark和spark circle，它具体的一个就是说操作。

首先呢就是创建spark session啊，就是说大家我非常建议大家自己来试验一下啊，就是说自己跑一遍这些代码都可以直接跑的，直接直接就跑了，就是说我们首先呢创建一个spark session。

然后呢我们从spark session，然后就是set他的app name以及他的CONFIG，然后呢我们这个spark呢其实它是可以自己的，就是说做一个我们前面讲的就是做一个音。

我们的一个类型的一个反向推断，这是可以的，就是从我们的具体的一个字，字段的一个类型来做一个转换，或者说做一个我们的显示的一个类型的定义，就是我们定义好，我们的一个具体的一个schema。

具体的SCHE码呃。

就是说我们从那个struck，struck field里面定定义我们的一个CHEMA的，它的一个操作，然后呢我们的一个呃spark呢，它是可以从就是说常见的呢。

主要是从这个就是说从JASON或者说从TXT里读取，也可以从我们的数据库读取啊，我们在周五的课程呢给大家演示一下，从数据库读取，因为我本地是没有数据库的，我本地因为我自己在家里面啊，不是在公司里面。

所以说本地没有数据库，那么如果从spark呢，我们其实就可以从它里面读粤语的点CSV，也可以从spark里面点read，点JASON都是可以的，都是可以的，或者说从TXT都是可以读取的。

那么spark呢它这个语法就是这个语法呢，其实和SQL的语法其实是很类似，很类似的，那么只不过呢他这些操作啊，就是说有可能同学说老师这些操作，他跟那个circle相比，它的效率哪一个高，其实两者差不多。

两者差不多，就是看你自己写的一个逻辑，就是说就是说可能啊就是说你写的高不高效呢，有可能你是Mark写的不好的情况下呢，可能就是会比较慢对，那么比如说我们想要选择某一列对吧，select某一列嗯。

select是两列对吧，Select first name is last name，比如说我们想要选择对吧，我们的额多列，然后呢或者说做某列的一个具体运算对吧，我们前面也给大家演示了。

或者说根据我们的具体的一个逻辑，来进行一个筛选，我们的列以及我们的行都是可以的对，然后呢这些具体的逻辑操作，其实是可以进行一个呃就是说并联的啊，具体具体并联的对。

那么这个地方就是说spark呢其实也是支持，就是说写一些常见的，比如说like这个呢NIKE就是说我们它是用嗯，这个last name呢是以史密斯开头的，或者说他是呃就是说first呃。

或者说以什么什么结尾的啊，就是说start with或者说end with都是都是可以的，都是可以的，或者说我们取取这个first name的，就是说从中间那个字符或者嗯中间字符之后呢。

我们再把它叫一个单独的名字对吧，这些在spark里面都是可以的，都是可以做的，那么有同学就是还是可能会有疑问，就是说这个地方我们用这些操作来写，和我们用circle写哪一个更加就是说方便。

或者说为什么我在这个地方是这样写的啊，其实是这样的啊，就是说如果是用circle呢，我是建议就是说circle它不太嗯，就是说怎么说呢，circle也可以用circle，也可以用这种语法也都是可以的。

就看你自己的一个习惯，看你自己的习惯，那么如果是用这种呢，其实我们是可以把中间结果给它保存下来，而且你可以随时点show，可以把它啊，就是说呃就是说上传一下啊，嗯有同学说可以把这个课后上传一下吗。

可以的，我上完课马上就把我们的课件上传一下，对就是说有同学有同学就可能会有疑问，就是我们这个用这种语法和我们的一个呃，就是circle，其实它的一个具体的就是说我们哪种比较优，其实是都是可以的。

都是可以的，只不过我们用这种函数式的一个写法呢，vs bug技法呢，我们可以随时把中间中间变量把它打印出来，这样呢是非常方便调试的，你如果是用circle呢，其实就不太方便了，不太方便了对好。

那么如果我们想要增加一些列对吧，我们就用vs color vs color，如果我们想要更改这个列名对吧。

更改命名，我们就是呃这个地方呢，它其实是呃with column relame，就是我们更改我们的列名对。

然后呢如果我们想就是说drop啊，drop就是说相当于是我们删除我们的细节。

这都是可以的对，然后大家可以看发现这个地方我们的一对吧，我们上面讲的讲了一个叫lance，这个地方其实是一个在SQL里面叫个取别名啊，取别名它跟我们下面这个不一样啊。

这个呢相当于是永久性的，就是说改改变这个alliance呢。

相当于是我们的一个取的一个别名，就是临时性的，临时性的好。

那么我们的这个PYSSPK呢，我们刚才也讲了，他是支持这种grp by分组，然后做聚合的，这也是可以支持的啊，其实它跟就是说你可以理解它就是一个data frame，然后做这些具体的操作。

然后呢呃我们如果是做这种逻辑呢，你可以在这个嗯select里面就是说做也可以，先我们做FTER里面做也是可以的。

然后呢，我们这个py s spark也是支持这种排序的啊，就是说按照某个某种方式做排序。

然后呢，p s spark也是支持我们的一个缺失值的填充，和我们的缺失值的一个具体的一个操作，那么需要注意的是啊，它默认可能只是支持这种常见的缺失值，填充方法，你如果想要比较复杂的，确实是填充方法呢。

可能就需要有一些其他的操作，可能就需要一些其他的操作了，对，那么这些其他的操作呢，就是需要就是你可以写函数来做啊，就是你可以写这种具体的一个函数来做的，我们的这个缺失值填充。

就是说我们这个也是可以写函数的。

也可以写函数的好，那么我们假如说用这个，就是说把它注册成我们的临时表，然后从SQL里面进行查询对吧，我们把它呃就是说转转变成临时表，然后呢从我们的circle里面进行查询好。

这个呢都是可以的，然后假如说我们把它具体的数据，就是说我们把我们的data frame，把它转成RDD对吧，或者说把我们的data frame，把它转成我们的pandas啊，就是说转成我们的panda。

就是说嗯Python下面的pandas，的一个data fra码都是可以的，或者说把它嗯to jason to我们的TXT都是可以的。

而且呢就这种情况，这种啊并不是说只能写文件啊，当然也可以写数据库，你可以写数据库的，就是说我们把它就是说就是按照我们的MYSQL，或者说某种搜，就是数据库这个逻辑，把它写到我们数据库里面也是可以的，对。

那么需要注意的是，就是说大家可以在自己自己的一个机器上，或者说在我们的给定的这个环境上面，就是说试试验一下这个嗯，就是说我们的一个呃，spark的这些语法基本上都不难，而且我们给的这些例子啊。

都是可以直接跑通的，可以直接跑通的好，那么我我们再嗯继续我们的PPT的一个内容。

PPT的内容，那么我们这节课呢，基本上就是嗯想让大家了解这些spark的一个，它的一个特性啊，一些基础操作，就是说理论上呢并不是想要让大家掌握很多，因为一节课其实讲不了很多理论啊。

主要是想把我们这些实操的一部分呢，给大家讲完，那么我们其实刚才也讲了两个，具体的一个机器学习案例，当然spark里面还支持一些其他的，比如说我们的spark里面也，现在spark高级高版本呢。

也是在慢慢把这个GPU的集成里面，也可以加进去啊，GPU集成也可以加进去，就是说也可以使用GPU的嗯，那么spark也可以支持聚类的好。

那么我们接下来呢还有一个表格，其实就是呃就是说我们如果是额，就是说不想用spark，那么我们其实在现实生活中呢，还有这种have have呢，其实他其实跟spark长得有点类似。

就是跟spark的circle长得有点类似。

但是呢他跟我们的一个嗯，其实have呢其实是跟我们的一个circle长得差不多，但是呢它其实是一个have的一个查询语言，那么have呢它其实一般情况下，我们不是说是一个数据库啊。

不是就说很简单的库数据库，它是一种分布式的一个存储，那么我们的一个就是我们其实是可以，用我们的一个呃，spark这个环境去查have里面的数据的，当然也可以直接从我们的一个嗯。

have的一个web ui去做具体的一个查询，具体查询好，那么我们看一看他这个基基础语法，其实其实have的语法和我们的一个SQL的语法，其实大体上差不多，大体上差不多，只是有细微的一些差别。

那么就是说你学习这个SQL，基本上记住这样一个逻辑，或者说这个SQL的一个次序，这个啊就是说这是我们的一个，就是我们的一些标，就是说关键的一个语法单词对吧，Select from where grp。

Grp by heaven cluster，或者说我们的一个SBY，然后limit，然后呢大家在我们写have的时候呢，或者说写SQL的时候呢，就需要把我们的具体的一些，这个这个次序不能乱啊。

有同学说老师我们这个地方是，其实是是不是我们这些单词的一个次序是嗯，不能乱，就是说能不能乱续写，就是说把我们的select和from from把它换换个位置，其实不能的啊，其实是不能的。

就是说呃我们这个就是这些单词的一个次序，就是要按照这个次序写，不能把它按一个，不能把他的一个次序把它一个转换，不能把这次序做一个转换啊，那么我们的select呢其实是主。

主要就是给出我们想要选择的哪些列名和哪些，我们的数据集，就是说我们的列名，然后我们的from呢主要是我们的，就是说具体的这个数据的来源，where呢是我们做这个VR这个地方。

其实是可以做我们的具体的一个逻辑，而且呢也可以做具体我们表格做聚合的时候，对吧，这个表格的某个键和另一个表格的某个键，做一个连接，grove band呢其实是做我们的一个分组，就是我们从哪一列来做分组。

heaven呢，就是说我们在这个地方就是说heaven，我其实前面没有讲到例子，就是说heaven，其实是在做完我们的分组聚合之后再做一个呃，就是说逻辑的操作，就是我们这个地方。

其实where其实是对原始的表格，做我们的逻辑的操作，heaven呢其实是对group by之后的数据，做一个逻辑操作，然后这个下面呢是我们具体的具体操作，完成之后，然后做一个具体排序啊等等。

然后这些都执行完成之后，再再才到了我们的limit，这个limit就是最终我们展示的时候，它默认是多少，默认是多少，就是说默认是五个默认五行，或者说默认十行对，那么其实是这样的。

就是说我们的一个呃have的语法，其实或者说secret语法其实是这样的，就是说这个关键词不能乱，关键词不能乱好，那么嗯have呢其实在这里面呢其实也是可以做，我们有同学说的这个地点啊。

其实也是可以做的，嗯但是呢但是其实一般情况下，我们在呃公司里面这些DDI的权限会帮我们，就是说他是会帮我们的一个做回收啊，他会把我们的一些权限做回收，我们就是说在我们通过web ui。

或者说py s spark这些呃写这些代码的时候呢，他其实会就是原始的表格，一般情况下都不都不能让我们操作的，我们一般情况下呢是把我们的数据数据集，把这个数据集把它进行操作，然后写到一个临时表。

或者说把它做一个输出，我们一般情况下我在做上班的时候，其实没有直接改原始的表格，这个其实很危险，而且我一般情况下，也没有原始表格的一个权限啊，没有也没有原始表格的权限。

一般情况下就是做一个数据的一个ETL，对于数据的疑点，当然啊这个地方嗯就是说有同学说老师嗯，我我们自己能不能做这个，具体的就是数据的一个定义啊，其实我不建议你去学这个，我们怎么创建这些表格。

或者说你学习一下第一范式，第二范式，第三范式或者说数据库这些方式，其实你不建不建议你去，因为我们现在大家主要还是找这个，数据开发相关的哦，就是说我们算法工程师相关的，或者说想在大数据平台下。

掌握这些具体数据和算法，或者数据处理的一个工作的岗位啊，所以说这些数据数仓的这个呃知识点呢，其实可以跳过，我还是建议你就是说做一些，比如我们前面讲的这个spark的一些操作。

或者说这些have它这里面怎么做数据查询，怎么做聚合，怎么做group by这些操作才是大家需要掌握的啊，对那么这个我们的一个我们的notebook，这个PDF呢也会发给大家，也会发给大家对。

那么就是说我们在现实生活中，就是说在大公司里面啊，就是我现在在公司里面，其实have和我们的一个呃spark呢，都用have a spark都会用到，但就说看个人的一个习惯啊，就是说我现在比较习惯是用。

那就是说我们的spark，spark里面提供的一些机器学习算法可能会多一些，对，那么我们今天的一个就是说是提供了，再回过头来看一下，就是说一个是我们的spark的一个呃，基础的一个rd d的一个操作。

这个RDD，大家现在可就是说应该是有一点认知的，我们其实是个RDD，他根据我们的一个操作呢是构建了一个有无，就是说有向无环图啊，这个具体的操作，可能这些RDD之间的连接，是根据具体的一个我们的一个函数。

来进行连接的，对，然后呢，这个我我们就是说这个RDD的一个操作呢，其实也是影响了很多的一些机器学习框架啊，就是说影响了很多的机器学习框架，我们讲了这个IDD之后呢，还把我们的一个具体的一个嗯。

data frame的一个语法进行了一个讲解，以及我们的一个就是说我们的spark circle的一个，具体的操作，以及我们RDD和这个具体data frame的一个交互，对这些进行讲解。

然后呢给大家讲了两个，我们的一个嗯，4spark的一个具体的一个机器学习的案例，当然这个地方我们两个这个机器学习的案例啊，并不是说只有这两个啊，并不是说只有这两个，我们还有一些其他的。

都是就是说可以给大家可以给大家演示，但是呢由于时间原因，我们没办法把所有的东西给大家展示，那么我们在实际的工作过程中呢，其实我们这个地方，他其实就是说我们在工作过程过程中呢，其实这个原始的输入呢。

很有可能是我们从数据库，或者说我们从对吧，这个地方其实是读取的是CCV，其实也是可以从我们的一个数据库，或者说从一个呃临时表进行读取的，呃现在我自己做的一些呃模型的训练呢，一般都是离线的啊，离线的居多。

呃线上的呢可能是这种嗯，就是说线上的呃，就是说使用这种嗯线上的预测，牛市预测嗯也会很多，就是说是离线的训练和在线的预测，是这样是组合的，所以说呢大家就是学习一下spark的一个基础语法。

然后能够把这个跑通啊就够了，因为我们大家之前如果没有学习过我们的circle，可能学习这个可能会有点困难，对，那么我们再就是说我回到我们的一个PPT啊，就说最后一页啊。

就是进行了稍微的一个总结啊，今天主要是一个实操啊，讲完了就没有了。

讲完了就没有了，就业就是说其实circle呢是我们的一个基础，不管是学不学计算机的啊，就是说你如果之后想就业，跟计算机就业相关的啊，都是需要掌握SQL的，而且呢也是大数据开发的基础啊。

SQL呢不仅仅是就是说数据库主管理，管理的这种SQL have里面呢也有这种SQL的语法，而且呢其实我们刚才讲的这个pandas circle home spark，它其实本质对数据的一些操作。

比如说统计聚合分组以及他的比如说这种map啊，或者说匿名函数啊，其实本质操作都有很多语法都是差不多的啊，只是在我们的函数的名称里面，或者说有一些区别，第嗯这是第二点，第三点呢就是说spark。

它是我们比较成熟的一个，大数据的处理和训练框架，是建议大家掌握的，但是如果大家是嗯就是说想找这种，就是说我们纯算法开发的啊，就是说可能这部分就是说稍微欠缺一点，是可以的。

但是如果大家想找跟这种ETAL相关的啊，这部分是非常建议大家掌握的，那么有同学说，就是说我们学习的今天这部分内容，其实是不是就够了，我跟你这样说啊，今天这个只是一个引子啊，抛砖引玉。

只是还有很多的一个内容，是需要大家进行学习的，我们在spark里面呢，这个我们的RDD，它里面有具体的一个操作逻辑对吧，那么RDD里面怎么做，我们我们算计算的一个优化，以及我们RDD怎么做。

我们的一个就是说我们的网络优化，和我们的计算优化，这里面有很多细节和很多内容啊，我而且呢我们也嗯也没办法给大家讲，所谓的例子，这个地方有一个链接，就是spark的一个头推二，它里面讲解的所嗯。

基本上一些高阶的IDD的一个操作，嗯如果大家感兴趣呢，也可以看一下嗯好的，那么我们今天的一个内容呢就这么多，同学们有什么问题，额同学有同学说老师是不是三种数据处理工具，只掌握一两个就够了。

我再给你举个例子啊，为什么circle有，so为什么要有有circle之后还要要有spark呢，其实是这样的，spark里面的RDD它可以实现复杂的操作，就是说RDD我们其实是可以实现复杂的操作。

但是SQL呢其实是没办法实现这种复杂的操作，这个就是看这个不同工具它的一个场景不一样，不同工具的场景不一样，然后嗯就是我们需要用到的工具不一样，然后你说是不是要掌握一两个结构，这个我不敢保证。

就是说你具体要掌握多少个，这个你要找的一个工作，其实也就是说你找的工作的岗位，其实也跟我们具体学的技能也是相关的，你可以假如说你想找哪个公司的岗位，你去看一下他们的岗位里面，假如说要有bug的话。

其实很有可能就需要你掌握spark，其实这种情况不是说我只掌握一两种就可以了，对嗯pandas我建议大家应该是掌握的差不多了，SQL和spark呢我建议还是掌握一下，非常容易考到啊。

这个也是常见的一些面试题，还有没有同学有问题，那么我们下节课呢就讲这些基于pandas的这种，或者说Python环境下的哦，这种高阶的机器学习的案例啊，可能在之前的过程过程中呢。

给大家讲的这种是这种简单的经济学家案例，对，还有同学有问题吗，那么我们待会会把这些所有的课件和PDF，马上就上传到我们的QQ群啊，我们今天呢就理论讲的很少啊，主要是讲一些实操啊，因为就是应该怎么练习呢。

我们我们明天的实训，明天的实训就是把我们的一个给了一个没，就是说大家的一个环境啊，就是说应该可以安装spark，你可以直接在上面，我们明天的就是明天的实训内容，就是有一个spark的很很简单的一些例子。

然后看大家掌掌没掌握这些具体的一个呃，就是说这些函数对我们有实训的一个作业嘛，对，然后其实其实有同学还是对这个斯spark，不不够重视，其实我觉得因为我们的课程安排，只安排了一节课啊，我没办法讲很多。

因为之前我讲个例子，就说我一同学在在阿里，他其实每天都是在写4spark，就是说算法工程师每天都在写4spark，其实基本上都是这样，所以你不是说不是说spark不重要啊，可能你骗被骗进去之后。

你就没办法了，对好嗯，明天的一个就是实训是spark的一个基础啊，基础的一些例子，看大家有没有掌握，还有同学有问题吗，好那么如果没有问题，我们今天的课程就到此结束了。