七月在线公开课笔记-五-

七月在线公开课笔记（五）

【七月在线】机器学习就业训练营16期 - P1：在线视频：1-线性回归、logistic回归、梯度下降_ev - IT自学网100 - BV1Z9T5ewEKL

好没问题好，那我嗯好，我重新说一下啊，然后欢迎大家来到我们机器学习的这个课程，然后今天是我们正式给大家讲，机器学习算法的第一课，所以在今天这节课当中，我们会给大家介绍到回归类的算法啊。

这个回归类算法是一个所谓这个所谓的回归类，算法，是一个广义的回归算法，就是啊一一会儿我们会给大家介绍到这个啊，机器学习的这个不同类型啊，就是做做一个分类包，涵盖的这样的不同类型的板块。

然后大家会看到这样一个概念叫做回归，那在那个概念当中呢，我们的回归指的是你的输出结果是一个连续值，那我们这个地方指的回归类算法是一大类，所以今天的课程主要会给大家讲的是，一个是线性回归啊。

叫linear regression，然后这是一个很常见到的一个啊回归模型，还有一个叫logistic regression啊，叫逻辑逻辑回归或者逻辑思D回归，这是一个用于分类的一个问题。

然后这两个啊这个这个模型，同时你在周志华老师的西瓜书机器学习当中，它叫做对数几率回归，就是有不同的这个叫法啊，啊不好意思，这个地方的手写板可能有一点点怪啊，大家就是勉强看一下啊，叫对数几率回归好。

我们今天主要重点是介绍到这样两个算法，那在介绍这两个算法之前呢，我会先给大家梳理一点小小的machine learning的概念啊，大家在之后会学到很多的算法，但是希望大家不要对。

大家对这些算法的认识不是孤立的，一个小的算法呃，希望大家能建立起来一个地图，一个大的框架，然后你把这些算法逐一的放到这个框架当中啊，同时也能了解到算法和算法之间的一个模型，和模型之间的一些联系。

和他的一些啊优缺点啊，他们的一些对比，那这样的话会有一个更完善的了解啊，所以今天的课程呢，我们会先交代机器学习的一些基本的概念和基，本的板块，让大家有一对这个内容有一个基本的认识。

然后我们会给大家讲到回归大类的算法，包括linear regression和logistic regression，然后今天给大家讲到的这个logistic regression。

这个算法叫做逻辑斯蒂回归，或者是对数几率回归，也是你在工业界会看到很重要的一个baseline model，一个机械模型就是你会看到各种各样的应用呢，呃他都会先用它去试一下啊。

有一句在工业界有一句话叫做一招LR打天下，所以你看到的除掉嗯，没像BATTMDJ这样的公司以外，其他的大部分公司啊在广泛的使用这个base model，对啊好的，所以就是今天的一个大体的说明。

关于今天的课程，然后大家现在看到这个页面，我们给大家画的这样一幅图，实际上是告诉了大家整个机器学习解决，从解决问题的角度上，我们对它的一个分类，首先整个机器学习啊。

大家如果听到这个名词叫machine learning，这个笔好像不太好用啊，那大家要知道它可以分成啊，叫做监督学习和无监督学习啊，所以我给大家写一下可以分成啊，Superez learing。

监督学习和无监督学习，你看到的算法的，都大部分都是可以归到这个板块的，这两个板块的啊，但又会有一些特殊的一些一些这个呃板块啊，所以监督学习做的事情和无监督学习做的事情，我说明一下，监督学习呢。

类似于大家之前在上学的时候学习的这个过程，所以老师会给你一些题目，然后在这些题目的基础上，老师会给你一些参考答案，比如说你买的参考资料，它会有参考答案，或者老师会给你批改作业。

他会告诉你说这个东西做得对和不对，也就是说你做每一道题，你都有一个参照指导的一个参考答案，去验证自己做的对与不对，你是在有有题有参考答案的这个条件下去学习，如果如何更好的去做这些题。

所以你会总结出来一系列的做题的方法和思路，那这个时候你不仅有数据，你不仅有提，你还有标签，你还有标准答案，所以这个我们把它叫做监督学习啊，你看到了很多工业界的很多很多算法，都是这样一类模型。

而我们今天一会儿给大家讲到的，线性回归和逻辑回归都属于监督学习，无监督学习呢，它就像是没有标签的，这些数据给到你手里，你去总结它里面的一些规律，举个例子来说，在电商。

比如说淘宝或者京东里会有大批的用户数据，这些用户每天都会在这个app上发生，各种各样的啊动作，会有各种各样的行为啊，会浏览会有评论，会有加车，会有点击，会有购买，那你手上拿到的是一堆的这个数据。

没有任何人告诉你，说你的屏幕的背后是一个什么样的人，他不会给他刻意的去打一个标签，但是你有了这么多数据之后，你可以在这些数据上去挖掘出来一些信息，举个例子来说，你可以找到一波群体。

这波群体他是他的行为是比较类似的，你发现这群小姐姐都还很爱去逛口红品类，这群小哥哥都非常喜欢各种各样的电子产品，所以你会在无监督的场景下会拿到一堆的数据，这一堆数据是没有标签的。

你要在它的基础上去学习出来，一些模式和规律啊，那这个叫做无监督的学习是没有标签，没有答案，你只有这些数据啊，你需要去根据他的统计，根据它的分布去总结出来一些规律，一些模式。

比如说刚才我说的是典型的机器学习当中的，一个聚类这样的一个问题，比如说另外一些场景下呃，大家也会知道会有一个很典型的一个啊，一个问题叫做啤酒与尿布的这样的一个故事啊，说的是在大型的超市连锁超市当中。

也会有大量的用户的这个购物的流水，那这个东西呢是没有标签的，上面不会告诉你说这是一个什么样的用户，以及它的一些呃详细的情况，你唯一看到的就是这样，有这样的一堆的用户购购物之后的流水，那根据这个东西呢。

你可以发现哪些东西和哪些东西，可能是会被一起购买的，那你在做这个商场的这个这些货架栏，它的摆放的时候，你就可以去做一些调整啊，方便他们去购买，Ok，所以你需要树立的第一个概念是整个机器学习，通常情况下。

大家在互联网公司当中用到最多的两类，叫做监督学习和无监督学习，然后还有第三类叫做强化学习，叫做reinforcement learning啊，强化学习是另外一个分支啊，就是可能在咱们这个课程当中。

不会特别去讲这样一类学习呃，他有一点点像监监督学习，但是它的不同在于它的结果Y，这个东西是一个有有延迟的反馈，就是举个例子来说，你下围棋，你下围棋的每一步落子，都有可能会影响你最后的输赢。

但是他不会在当时这个时刻显现，你若下错了一颗子，可能会在10分钟或者15分钟之后，引起这盘棋的结局是输的，或者说他是赢的啊，这取决于你这一步下的好还是不好，所以你会拿到一个结果，你会拿到一个反馈。

但这个东西是有延迟的一个反馈，再给大家举个例子，你们知道有一家有一个公司叫做滴滴，然后滴滴很重要的一个场景，是去做一个啊运输力的一个调度，但是你他想做一些事情，比如说滴滴。

也许他关注去把每一个司机一天的收益最大化，但是你想一想，这在这个场景当中，我的每一次派单，我把滴滴这辆车派到另外一个地方，它的终点给到了A这个地方，和给派到了B这个地方，这个是会影响司机的下一次阶段的。

我把他派到了A这个地方，他下一次接单只能在A附近去接吗，我把他派到了B这个地方，他下一次接单只能在B这个地方去接，所以你的每一次你的每一个动作，你的每一次决策都会影响他，从下一个时间点开始之后。

所有的动作，而这些这些结果它最终会有一个反馈回来，你今天一天结束之后，你去看一看今天所有成交的这个单，所以我接了班加在一起，你才知道我今天的收益有多大，所以强化学习它有一点点像监督学习，但是他的这个Y。

通常情况下是一个有延迟的反馈，他不会在当时那个时刻就发生，它的结果不会在当时那个时，结果在当时那个时间点就反馈给你，所以这类算法很特殊啊，大家我在我们这个课程当中，不会特别去给大家讲这一类算法。

我们关心的点是上面的监督学习和无监督学习，这也是大家在互联网，至少在互联网公司会更频繁用到的两类算法，而其中的监督学习，如果大家再对它细分一下，会细分成这个地方啊，sorry我箭头画错了。

这个地方的分类和回归，那这个是如何区分的呢，这个场景区分的方式是根据输出的结果Y，在有些场景底下我们做的事情是选择题啊，一会儿下一页你会看到在有些场景底下，我们需要去解决的是一个问答题。

你需要给我一个明确的一个连续值的结果，或者多个连续值的结果，OK那无监督学习呢，它也有很多算法，很典型的AA算法叫做聚类好，所以大家先竖立起来一个大的框架，这个大的框架就是在机器学习的场景下。

我们在这门课当中，我们关注的算法是supervise，当你监督学习和unspots learning无监督学习，而其中的监督学习又可以像下一页一样，去分成分类和回归两个问题。

那所谓的分类问题是什么问题呢，在很多很多的场景底下，我们需要解决的问题是去做一个选择题，所以你在一个很典型的垃圾邮件识别的，这个场景下，你最后的结果就是一个选择题，有两个选项给你。

你要判断你现在给到你的，这个有一堆的文本或者图像的这个这封邮件，它到底是一个垃圾邮件，还是一个不是一个垃圾邮件，所以你的选项就是两个选项，A和BA是B不是，比如说你去做一个文本情感分析。

今天你打开了淘宝，你打开了京东，你看到了评论，你看到了买家秀，你要去判断你现在这个地方的用户，到底这段评论是一个啊，对这个商品是一个称赞还是一个这个批评，那你你在这个情况下给到你的就是文本。

你需要去判定的结果，就是这个结果是一个positive还是一个negative，OK所以这个时候你做的是一个选择题，你的选择题有两个选项，一个选项是这是正面的情感分正面的一个呃。

一个褒义或者说一个鼓励的这个评论啊，另外的选项是这是一个批评或者贬义的，这样的一个评论，OK然后第三个安利是啊，我们知道现在深度学习非常热对吧，所以大家会看到一些所谓的deep learning。

或者neural network啊，从某种角度上来说，它实际上也是一一种机器学习啊，只不过他这个时候的形态用的是神经网络，那在这样的模型当中，你解决的问题也会有很多很多的问题，比如说一个典型的问题。

是关于图像内容识别的问题啊，你们千万不要以为这个地方的图像内容识别，他做的事情是他做的事情，是真的让这个模型去看到世界上的万事万物，去告诉你说他是什么，大家想一想，你平时你你在你的世界当中，你放眼望去。

你看看你周边的这些东西，你能够给给出来一个能够报出来他的名字，或者说给出来一个解释，根本原因在于你从小到大的成长环境当中，你知道有这么一些东西，所以计算机去完成图像的内容识别。

实际上也是有一个大的知识库，大家知道有这么一些东西，比如说我现在在这个地方列了四个选项，叫做喵星人，汪星人，人类和草泥马，当然它会有第五个选项，发现不在这四类当中，所以第五个是都不是。

那这就是一个选择题，他完成的是一个五分类的选择题，我会给你五个选项，你从里头选一个，OK总之大家想了想，发现这个地方分类问题，说的事情是我去做选择题，那不屑于我上面给大家列到这些例子，举个例子来说。

在电商当中场景当中，我们很关心一些东西，比如我们很关心在淘宝这个这个商品下，你会不会发生购买这样一个行为啊，所以最后你也是完成一个选择题，你的最终结果无非是两种，我买了它，我没有买它。

所以我会去构建一个模型去区分一下，说哪个商品你更有可能会购买，那我就把它放在前面了，所以这就是一个很典型的分类问题，OK那下面的回归问题，对比上面的选择题呢，对他做的是一个问答题。

所以呃你不需要告诉我说，刘德华和吴彦祖都很帅，请告诉我他的具体颜值的得分谁更帅一点，到底是吴彦祖是9。4，刘德华是9。2，还是刘德华是9。8，吴彦祖是9。6，所以你不需要告诉我，Yes or no。

你不需要告诉我啊，它它是某一类，我需要你告诉我一个具体的值，举个例子来说，头号玩家的票房值有多高啊，某一个电影的票房值有多高，魔都的房价具体是什么样的一个值，那你思考一下，它显然不是一个选择题。

因为具体的这个值它有无穷种取法啊，你只需要你的票房多一块钱，少一块钱都不一样，房价也一样啊，颜值的得分多0。1分多，00：05分都不一样对吧，所以这个地方的分类问题和回归问题呢，其实啊都是监督学习。

我都有X都有Y，仅仅区别在于，我这个地方的Y到底做的是一个选择题，还是一个填空题，OK所以大家有一个基本的概念，OK好的，那下面这一页呢讲到的是聚类问题啊，这是我刚才给大家说的，在淘宝和京东的场景下呢。

你可能会有很多很多的用户行为，那这个时候你不可能呃，找一个人去把所有这些记录全看一遍，是看不完的啊，就是在阿里的场景下，尤其在京东的场景下，他会有有非常非常多的用户，非常非常多的数据啊。

就是数据量级可能在几10亿，几百亿这样的量级啊，在一段时间内就会有这样的量级，然后数据的维度可能也会高达几亿几10亿啊，这个时候你是看不过来的，所以你想去挖掘一些信息出来，你想对这些用户去看一看。

这些用户群体有什么样的差异，他们都有什么样的贡献，你就可以基于你的数据X，去用一些无监督学习去挖掘一下，比如说最典型的无监督学习叫做聚类，你可以让用户和用户之间去抱抱团，基于他们的用户行为去抱怨抱团。

所以你就会发现，那些爱买口红和连衣裙的小姐姐们，你也会发现那些爱买电子产品的小哥哥们好，所以大家在这个地方有一个先有一个认识，我们将来看到的几乎这门课当中，所有的模型都可以被分到这个地方的监督学习。

更具体一点，分类和回归的监督学习以及无监督学习，比如说聚类或者是其他类型的啊，降维数据，降维等等这样的一些无监督学习当中啊，相信大家也有一个基本的认识，他们区别在于说到底是给题给标准答案。

这样学习的方式，还是说是只给数据去挖掘这样的信息，这样的这个方式，同时呢你也知道做选择题和填空题的差别好，只是一点小小的概念，然后来到下面这一页，这个地方呢我们找了一个周志华老师的机器。

机器学习西瓜书里面的一个案例对吧，所以呢我想给大家建立一点小小的概念，就是你需要知道呃，我们会有一些称呼，我们会有一些术语，你需要知道这些称呼和术语到底说的是什么，所以刚才我已经给大家介绍过了。

无监督学习和监督学习，那在这本书的这个例子当中，显然这是一个监督学习呃，我需要根据这个地方的三个信息，颜色，西瓜的色泽和西瓜的耕地和西瓜的悄声，去判断它到底是一个好瓜还是西瓜，更具体一点说。

这是一个做选择题的一个问题，我最后的结果就是两种情况，我要么判断它是一个好习惯，要么判断它是一个坏的西瓜，而我的依据是前面的这样的三列，我们通常会把数据组织成这样的一个形态，大家如果有兴趣。

将来去参加数据科学的比赛，你会发现所有数据科学比赛的数据啊，他都很习惯，会用这样很很规范的，行行列列的数据给到你手里，那在这个数据当中，大家来看一看这个方阵的数据，行行行行列列的方阵数据。

在这个数据当中，你的每一行是什么，每一行是一个西瓜，每一行是一个西瓜，所以每一行是一个什么，是一个事例，是一个样本，是一个样例，Ok，所以在这个数据当中的，每一行都会是一个他找过来的西瓜。

用于学习的西瓜，在你初高中的学习过程当中，这里的每一行都会是你找过来的一道练习题，要带着答案的练习题，所以这个地方的西瓜是一个，他会找过来一个西瓜，他会告诉你，它到底最后这个选择题的结果是一个好习惯。

还是一个坏习惯，同时它会给到你前面这样一些，用于最终西瓜是好西瓜，还是坏西瓜的这样的一些判断啊，你会拿到手里题目的参考答案，选择题的参考答案，你也会拿到选择题的题干或者是他输入的信息。

所以这个行行列列数据当中的每一行，大家对它的理解就是一个样本，在这里就是一个西瓜，所以大家记住他的称呼，可以叫做示例，可以叫做样例，可以叫做样本，他们说的是一回事，那每一列是什么呢。

你去推断这个西瓜到底是一个好的西瓜，还是一个坏的西瓜，你总有一些你需要去判断的依据，那这些依据可能会有很多很多不同维度的信息，所以每一个维度的信息，我们把它叫做一个属性，叫做一个特征。

所以大家在这里看到的每一列，包括西瓜的颜色，包括西瓜的敲的声响，包括它的根地，这个东西都是属性，都是特征，所以在将来的大家学习机器学习的过程当中，你会更多的看到这样的一些概念，当提到这个概念的时候。

你要在脑子中浮现这样的一幅图，你告诉自己说，实际上他说的就是行和列，当他提到一个样本的时候，它指的是一行，指的是一个西瓜，指的是一道题，当他提到一列的时候，它指的是我的一个。

用于完成这道选择题的一个属性，或者是一个特征，而最后的这一列显然是label，是我们最后选择题的答案，也就是我们的标记空间和输出空间，好OK所以这是一些基本的概念，大家了解一下。

那整个机器学习做的事情是什么呢，所有的事情在于我准备好了这么多题，我准备好，我在夏天准备好了这么多西瓜，我送到你手里的时候，你能通过我们在这个课程当中学到的，一系列的模型。

从前面的这个选择题当中去学习出来，一个X到Y的一个映射，注意哦，这是有监督的学习，所以我学习出来的东西是这个地方的一个映射，而种种模型只是这个地方的映射不一样，这就像大家解题的时候。

你有不同的解法是一样的，你去解决这一道数学题，如果它是一道选择题的话，它的标准答案一定是固定的，但如果它是一道解答题的话，你可以有不同的方式去解决这个问题，而这个地方的机器学习。

实际上对应的是这个地方的解法，这个地方的F比如说同样是这个地方的色泽，耕地和敲声，我要根据这三个维度去推断，一个西瓜到底是好瓜还是坏瓜，我有很多推断的方式，比如说今天大家看到了逻辑回归。

一会你看到逻辑回归或是一种计算的模型，去拿到一个概率值，比如说大家在民间课程里学到的决策树，它会是一种规则，所以我的种种方法体现最终的差异，在这个F上我会用一个不同的表示啊，实际上它也有它的称呼啊。

你可以叫做表示，可以叫做表达，你也可以叫做假设函数，它会通过一个这样的东西，这个东西最终的目的就是我每送进来一个X，我每给你一道题的时候，你可以基于这个方法去达到一个答案。

而这个东西就是你通过不断的学习，去不断的这个学习的过程，去不断的完善和积累出来的，这样的一个模式或者规律，所以你做的事情是我数据已经准备好了，而且我知道这个地方的数据有行有列，我知道有样本。

我知道有属性，我知道有标签，在这个的基础上，我把它送到各式各样的model当中，我把它送到各式各样的模型当中，我试图去学习出来一个学习出来一个模式，学习出来一个规律，而这个东西最终目的在于。

在将来某一天你去参加高考的时候，没有标准答案摆在你面前的时候，你拿着这些题你也能积极，你也能根据我之前总结到的规律，总结到的做题的方法方式去完成这个题目，就给出来一个答案。

而且我会希望你给出来的答案越来越正确越好，所以这个地方会有一些其他的概念，比如说给到大家的那些叫做训练集，给到大家的那些题呢，是你平时去做练习的训练集，OK那还有另外一个问题，那叫做测试集。

那个东西你是提前看不到的，高考之前高考题虽然出好了，一定是密封的，一定是在高考当天你才可以看到这份题，而且你只有一次机会，当你做完了这些题，当你去评估它的结果之后，你不可能再跟他说。

老师我再高考一次一模一样的题，No，这个地方不可能，所以你要从你的训练集上，你要从你的训练数据上学习出来做题的规律，学习出来这个模式，而在高考的时候，面对新的样本，面对新的题的时候，用这个模式和规律。

用这个F去对这个地方的X做一个预估，拿到一个答案Y，我们会希望这个地方的F越通用越好，我会希望这些同学们在参加高考的时候，准备的越充分越好，学习到的知识越稳固越好，学习到的做题的方法通用性越好越棒。

所以这个地方大家看到其他的一些概念，说的是这个事情啊，右边这个东西刚才我已经解释过了，所谓的分类回归，所谓的二分类是啊做选择题的A和B啊，就是正面反面啊，抛一颗硬币的正面反面说的是一样的。

OK这个地方是一点小小的介绍，这一页当中有一些概念，大家将会在未来的机器学习的学习过程当中，会再次见到好，我先往后跳一跳，我们来到今天的第一个model叫做linear regression啊。

OK这我知道这个模型很简单，但请大家静下心来听一听，因为我想阐述的不仅仅是这个模型，而是让大家建立一点基本的概念，我们将将来所有的模型会丢到一个套路当中，你可以把它总结成以同样的一个套路。

但是它有不同的表达，会有不同的优化，所以导致了他最后的结果，或者它的形态，或者是他的方法是一种不同的表示，这个是一个确实，你在很久以前就学过的一个模型对吧，所以大家上初中没上高中的时候，就知道说。

我可以基于一堆东西的这个运算去做一个预估，老师会告诉你说你怎么去拟合一个二次函数，你怎么去拟合一条直线对，所以这个东西你和一条直线，这个东西叫做线性回归对吧，那我们用专业的术语来形容一下这个东西。

他说的事情是这样的，首先它是一个有监督的学习，大家要明确一下，linear regression是一个有监督的学习，他要学习到的，每每一个每一条记录，都可以记录成这样的一个样本。

都可以记录成这样的一个样本，这样的一个样本就是我刚才说的X和Y，只不过这个时候你为了去学习到这个规律，你需要很多的X和Y，你需要去做很多的题，你才能总结到规律对吧，为什么高三的时候。

老师会让大家反复的去做题，因为你只做一两道题，你是学不到通用的通用的规律的，所以我在这个地方会准备好一批所谓的一批，这个地方是N个样本，N个题，N道题，那这N道题每道题都会有它的输入，X会有它的输出。

Y这个地方的输出Y因为它是一个连续值，所以它是一个回归类的问题，我要学习到的东西是一个映射，F从X到Y之间的一个映射，对于输入的X可以输出连续值Y，我假定输入和输出之间对，是一个线性的相关关系。

OK所以我们建立了一个基本的认知，说线性回归这个东西，大概就是说你准备了一堆的XY，然后我会用一个线性的表示，去完成X到Y之间的一个映射，而我可能想去学习出来一个这样的映射，好啊，没关系。

这个model很简单，但是这个model啊，待会我们会用机器学习当中的这个套路和板块，就给大家重新的阐述一下啊，这个地方有一个小小的问题，让大家去思考一下，说如果你去让一个6年级的小学生。

在不问同学具体体重的情况下，把班上的同学按照体重从轻到重去排队，这个同学会怎么做呢，他可能会环顾一下他的周边的同学，然后他可能会通过观察大家的身高和体格，来完成这个排队。

这个事情是一个非常合理的事情对吗，因为根据我们的常识，好像一个人越高，他的体重应该是越重的，基本是这样的，然后一个人越壮，他应该可能是越重的，所以你从里头拆一个维度出来。

比如说这个地方我们采集了一些样本，我们找了一个班上的同学过来，我们把他的身高和体重啊，以横纵横横纵坐标的形式，标到这样一个二维的坐标系当中，所以大家在这里看到每一个蓝色的样本点。

实际上是我找过来的一个同学，然后我在这幅图上戳了一个点，而线性回归想做什么样的事情呢，线性回归扫了一眼这幅图，他告诉你说，哎我发现了这个上面，好像随着我的身高不断的变大，好像我的体重有一个递增的趋势。

那我能不能用一个简单的线性的表达形式，比如说这个地方是一个一条直线去拟合出来，这样一个变换呢，所以啊线性回归，最终的结果会是这样的一个形态啊，所谓的线性，就是因为它这个地方是一个在二维平面当中。

它是一条直线，这样那你要学习到的就是这条直线的斜率，和它的截距，OK好，这是一个简单的例子，另外一个啊就是有一定年代，有一定历史的例子，是这个皇家预估的例子，相信很多同学都见过这个例子了。

所以在这样一个例子当中呢，我们知道影响房价的面，房价的具体的价格有很多很多的因素啊，举个例子来说，和它的面积有关系，和它是几居有关系，和他的地理位置有关系，和他是否是学区房有关系，和他的楼层有关系。

和他的建筑年龄有关系，OK好，所以大家看到这个地方我们给到的这一页，实际上呢我们抽了一个最直接的一个影响因素，叫做面积，很显然在大家直观的理解当中啊，房子的面积越大，应该它的房价是越高的。

所以在这里面我们找到了一些房子过来，我们把这些房子的数据记录在这，我们说每套房子它到底是多大的面积，我记录在左边，它到底最后是什么样的一个价格，记录在右边，所以我积累了一些数据。

这个数据同时同样和我们前天给大家讲到的，数据形态是一模一样的，它是一个行行列列的数据，他的每一行会是一套房子，它的每一个列呢啊除掉最后的这个价格，这个标签列，它其他列都会是对应的X对应的输入的属性。

对应的输入的特征，OK好，所以啊对大家在这里看到的这份数据，就是最简单的一份数据啊，好所以这个地方呢同样有一幅图去拟合出来，这个地方的面积和这个地方的price啊，它之间的一个关系啊。

大家有问题可以先在我们的边框里头，而且可以在我们的这个呃讨论区去提问，那我会视情况会做一个回答，或者我会每一段时间之后，给大家做一个集中的回答，好吧，就是希望那个大家先跟着我的节奏去啊，往后走。

因为你们问到的有一些问题，实际上是一些和今天的模型本身，并没有太相关的一些问题啊，我们一会集中来给大家交流一下好不好，所以啊这个地方所谓的线性模型，对模型确实很简单，我理解。

所以它的横坐标呢就是它的面积，它的纵坐标就是它的price，你发现有这样一个正相关的关系啊，如果你这时候用简单的模型去做拟合，很有可能就是这样的一条直线好，那刚才我说了。

房价影响的因素远不可能是这一个因素，影响因素多的很，所以在这种情况下，你很有可能会有其他的一些因素，比如说它是几居，比如说我刚才说的一些房林呢，比如说它是否是学区房啊，比如说它的地理位置啊等等。

那所以当你把这些信息，以数字化的形式表示出来的，表示出来之后，你会发现这个时候的变量就变多了，那只不过这个线性模型由刚才大家在二维，在二维平面当中见到的一条直线，变成了在高维平面当中的一个平。

这个大家相信大家有一点小小的概念，就是我们可以把这个东西写成这样的一个形式，C打零加C打1X1加C的2X2啊，以及你在机器学习当中，你可能要习惯另外一种表示形式，是向量化的表示形式。

如果我把这个地方的seed写成一个列向量啊，一般情况下我们会习惯用列向量啊，就是C大于零啊，C打1C大二，那我这个时候的X呢，它是一个也是一个列向量啊，所以它是X1X2X三。

那这个时候很显然我对C打去做一个转置，它变成了一个什么向量，我对C打去做一个转置，它变成了什么向量，给它变成了一个行向量，那一个行向量和一个列向量去做啊，或者说你可以理解成，这两个列向量去做一个内积。

它的形式实际上和大家在这看到的是一样啊，当然这个地方那个所以X0X1X二对，然后X0呢它大家可以认为它等于一啊，对吧好，所以拿到结果会是一个数，对不对啊，好的啊，当然了，实际的情况就像我刚才说的。

你见到因影响这个房房价的因素多的很，所以你最后看到这个情况，它又会变成，刚才我们在西瓜那幅图当中看到的一样，有很多行，有很多列，那其中的每一行就是一套房子，其中的每一列它就是这套房子的决定。

最后价格的一个因素，一个属性，一个特征，嗯好的，那你要完成的东西就是在大量的样本，大量的训练集当中的题，大量的训练集当中的房子当中总结出来的规律，F去用在我现在的未知的这次高考。

或者这个新的房子的价格预估上去预估，拿到一个结果，抽象一下做的事情，实际上就像这一页给大家写到的一样，我需要去学习出来一个这个地方的training set，上面X到Y的映射F。

只不过这个F它的形态可以有各种各样的形态，那在linear regression当中，我们给了一个最简单的形态，是一个线性组合的形态，那在这样一个线性组合的形态里头，大家看到它可以写成。

它可以写成一个向量化的表示形式，刚才我已经给大家提过了，是像这个地方的最大的转置，乘以X这样的一个形态，那在这个表述里面，我们认为所有的C大和X它都是列向量啊，这是我们习惯的一个表述啊，叫做列向量好啊。

相信大家没有问题，那问题来了啊，师兄师姐告诉我说用这样的学习方法去学，所以我知道了，我固定住了一个这样的F对吗，我的F就是一组这一组输入的X，去做这样的运算，拿到一个结果，所以啊是考入考进清华。

北大的师兄师姐给了很多的方法，告诉你说你就这么学吧，你每天就先学呃，先做这个，早上起来先做英语去读一会儿英语做英语，然后做什么题，然后做什么题啊，所以那个道理大家懂很多，方法，大家懂很多。

但是并不一定并不一定每个人都能做好，对不对，那都是这样的一种形态，并不是每一个线性模型都能把这个问题预估好，同样是用这样的模型，大家都是用这样的模型去做项目去参加比赛，有些人能进前三。

有些人连前300都进不了，所以显然是有差别的，所以差别在哪，差别很显然，大家发现了，就在这个地方的C打上，所以我已经知道是这样的一个形态了，我已经知道师兄师姐告诉我，是这样的学习方法了，为什么会有差别。

大家学的不一样，大家的C打不一样，所以我怎么去找到最好的这样一组C打，可调的这样的一组theta，对于我的输入的X我能最好的去几何，我现在的每一个答案为这是我们关注的东西，那我想另外再说一点东西。

因为这个模型很简单，所以我知道有些同学会觉得说，唉我想学高逼格的模型，为什么老师要一开始给我讲这么简单的模型啊，这个模型本身不是，并不是我们想给大家重点去啊，就是说特别重点去给大家详述的。

这样的一部分内容，我想讲述的内容是，如果你看一看整个机器学习所有的模型，包括深度学习的模型，你会发现一个很有意思的事情，这个意意思有意思的事情是这样的，首先呃我这地方会给大家列一下公式啊。

比如说我们把所有数据机器学习当中，解决问题的方法叫做数据驱动的方法，叫做数据驱动的方法啊，这个名词啊，这个啊有些同学可能听过啊，叫beta jing数据驱动方法，那数据驱动方法关注两部分。

第一部分叫做数据，第二部分叫做算法或者模型，好没问题，那数据这个东西以后再跟大家说，它同样非常重要，就是它同样非常非常重要，你们看到那些大型互联网公司，B a t google，FACEBOOK啊。

TMDJ这些公司当中，它的能做好的，很大一部分原因是因为它的数据量够在小公司，中小型数据中小型公司当中，你要去用这些AI的算法，它的数据不一定足以支撑模型，学习到非常好的模式，这个东西我们之后再说。

我们会有专门的课告诉大家如何去做数据处理，如何去做数据上的信息抽取，好这个先放一放，我们看一看后面的模型的部分，也就是和更多同学关心的这些很fancy的model啊，大家都很想知道这些逼格很高的模型。

说老师我听说这种隐马尔可夫模型，条件随机场都是很高级的模型，能给我讲一讲吗，请不要把每个模型当做一个孤立的模型来看待，这些模型的产生是为了解决问题，所以每个模型它会有有不同的部分。

如果我们这个地方对模型去做一个拆解的话啊，这是我自己写的一个公式啊，它不一定啊，你不一定在某本书上可以查到它，或者是你可以看到一个呃，某一个学术巨作上会有这样的一个写法。

但是这个东西它当你看完这些模型的时候，你可以把它套到这个公式里，那每一个模型会是什么呢，它会有一个假设函数，或者说你叫做表达啊，假设函数，那这个假设函数呢它是一个F，这个F可能是可能是一种计算的模型。

可能是一个规则，可能是任何一个其他的东西，当你有这样的东西以后，就是师兄师姐告诉你一个学习方法，你能不能用好，取决于你要在这个大的架子下，你要再给给定你的这个学习方法的基础上，去完成什么。

后面的部分叫做优化，如何去让这个地方的C打一步步的去，朝着让这个模型变得更好，你和更准的方向走，这个部分叫做优化，所以等学完今天的课，学完明天的课学完再往后学完其他的课，你再来看一看这个公式。

你会发现无非是我换了一种表达，我在线性回归当中，我用一个这样的方式去完成预估，我在决策树当中，我用这个规则的方式去完成预估，我在后面其他的FM当中，我用另一种方式去完成预估，我在其他的模型。

而更多的模型当中我选择其他的方式，其他的形态的方式去完成预估，你选了某一个师兄师姐的方法，然后后面的优优化的部分，实际上在做的事情是，我如何让我现在学到的这个，找到的这套学习方法。

最好的去适合我现在的这个数据，去学习出来最有用的做题的方法，能让我在高考里取得最好的成绩好，所以刚才我们提到的这个部分，对有些同学在其它很简单，对它非常简单，它仅仅是用了告诉我们假设函数是什么。

所以当有XL我这么算，但是拜托你要算的话，你要知道这个C的，而且它会影响最后的结果，他怎么算呢，好请来到第二个部分叫做优化，所有的学习过程必须有一个方向吧，你在做题的时候。

你也得知道有同学会老师会告诉你一些事情，说你得你得加油学习啊，你得合理分配一下的时间呢，你得看一看你的错题在哪，请拿出你的本子，把你的错题记一记，多去看一看这些错题到底错在哪。

总结一下你做得不好的点在哪去优化一下，所以这个东西变到机器学习里面，它是什么样的一个过程，你方法已经给你了对吧，师兄师姐能凭借这套方法考进清华北大浙大，上海交大，复旦啊，这样很好的学校。

你用这套方法能不能学好呢，对你来看一看你该如何去学，所以在学学习的这个过程当中，你会再看到这样的一个概念啊，刚才我们讲到了一部分叫做优化对吧，好优化这个东东东西，我再给大家做一个公式的拆解。

通常情况下在监督学习当中啊，我们来那个做一个约束啊，在监督学习当中它会等于什么呢，它会等于你的一个评估，你每个部分做的好与不好的一个loss function啊，这个东西呢一会儿再说它是什么啊。

大家先听听一下，有这样一个东西，再加上一个什么对optimizing的一个呃，一个呃算法啊啊有点丑啊啊，那我就写写这个优化算法叫做中文好了对啊，有这个英文的字样啊，但是给大家说一下啊，这个叫损失函数。

这个叫做优化算法啊，我跟你说这个公式是通用的，这个公式是通用的，所以你今天学到的东西要机器学习对吧，等等你有时间了，往后看看深度学习，你看TENSORFLOW，你看PYTORCH啊，你觉得逼格很高对吧。

谷歌家的TENSORFLOW啊，FACEBOOK的PYTORCH，然后呃但是你去看一看，你会发现诶这里头有个东西叫optimizer，他做什么样的事情，对他就做优化所有的所有的模型，你往下拆。

它就是这样的公式好，所以这个东西是什么，它做什么用啊，没关系，我来给大家讲一讲，所以现在我们要提一提这个概念，叫做损失函数，叫做loss function啊，有些同学第一次听到这个东西对吧。

这个东西非常的重要，呃，我先说明一下，你会在其他地方听到其他的一些称呼，说的和他是一个意思，你会听到一些什么样的称呼呢，对cost function代价函数你会听到objective啊。

客观度或者目标函数啊，他说的和LOFUNCTION实际上是一个意思，所以这个东西在中文当中，我们把它叫做损失函数，哎，等一等等一等损失损失函数是个什么东西，好像到目前为止。

你还没告诉我这个东西是什么东西对吧，损失函数是什么呢，刚才我说过了，我说你要做题，老师会叫你拿出一个小本本，来把自己做得不好的那些题目记下来，去分析一下自己为什么没做好，哪个方法没掌握好。

那你得知道哪些题做错了对吧，错的程度到什么程度，做的有多不好，哪些环节做的不好，偏差有多大，这个东西我需要一个数学定量的东西，给我指明一个方向，所以损失函数就是这样一个东西。

所有人都知道前面的假设函数长，这样，我给一组塞达就会有一个结果出来，问题是不同的，C大凭什么说他好，凭什么说它不好，你怎么去评估啊，你如果都评估不出来，这个东西你衡量不了的话，你凭什么让我去做优化。

去做学习，所以这个地方的损失函数就是一个衡量，你现在这一组参数下，你做这个事情和标准答案之间，差异的这样的一个函数，它就叫做loss function，叫做损失函数，举一个最简单的例子，在这个例子当中。

我们只有一个变量X我们输出的结果是Y，我们只有三个样本点，112233，我们要用一个Y等于WX，或者Y等于KX，这样的方式去拟合现在的三个样本点，当然了，有些同学会跟我说，老师我肉眼就看出来了。

Y等于X，OK好，我们先不管这个东西，因为现在这个例子非常的简单，所以你肉眼就看出来了，嗯很好很棒，但是当这个数据的维度高起来的时候，你肉眼是看不出来的，好没关系，我们需要找到一套通用的东西。

去衡量说我做的好与不好，首先可动的东西是什么，是K对吧，或者说Y等于C的X啊，那无所谓啊，就是这是不同的表达形式，那在这个情况下，我认为C打X啊，那大家去看一下这个地方可以调的是C的啊。

我我我先为了简单起见，我没有加B啊，我没有加后面那个偏置项，只是说这条直线一定是一条穿过原点的直线，你想一想它可以变的东西是什么，是不是你拿着这样的一条直线开始甩呀，他开始绕着原点在旋转呢。

诶我每每旋转到一个地方，我是不是有一个我预估的结果值，会有一个真实的结果值，我是不是这两个东西之间，可以求一个什么差值啊，我是不是可以求一个德尔塔差值出来，所以这是一个很直观的一个概念。

你需要有东西去告诉你说我选定了这一组C的，我做的到底怎么样，你必须要有一个数学定量的东西去衡量，这个东西，我才知道我下一步的优化方向在哪，所以很简单，你预估的结果，你对于每一个输入的样本，输入的X。

你的预估的结果是你C达X，你的真实的结果是什么，对是你的label，是你的标签，我把我预估的结果减去真实的结果啊，但它可能可正可负对吧，所以我给一个平方，OK给个平方以后，它衡量的就是差距。

把它们加在一起除以2M分之一啊，注意啊，前面的2M分之一，它M分之一是求一个平均，这个大家能理解吧，就是你有很多道题，老师说你这这份题做的好与不好，不能只看单道题对吧，所以我要看你平均做的好与不好。

你有100道题对吧，你100道题，你这100道题做的结果怎么样，我要把它加在一起，我要把它加在一起，OK我也把它加在一起，然后我把它加在一起以后，求一个平均的差异有多大，我应该除以总的题目的数量对吧。

那我问大家一下啊，因为有同学说这个地方是N，我问大家看大家一下是M还是N，是M还是N，我对这个地方的多少多少道题，多少个样本求了和N是什么，不要搞错了，这个地方的M和N先看清楚它们分别是什么。

我的样本数是M哥，你看到了I等于一到M，我是对我的M道题去求了我的差异，我是不是应该除以M分之一，为什么要给二好，有同学会说老师为什么要1/2啊，为什么要1/2啊，啊不要着急，这个东西没有意义。

它仅仅是为了我们待会去做数学优化的时候，求导的方便仅仅是这样的一个原因啊，所以比如说老师给你给班上的同学，去做一个打分，我给的分数是198，然后九十六九十四，这样的分数和我给的分数是五十四十九四十八。

这样的分数并不影响大家的序对吗，就是做得好的同学还是做得好，做得不好的同学还是做得不好，所以前面这个地方的1/2，是不影响我这个结果，它的取不同的C打的时候，它的大小顺序的对不对，这个东西是不影响的。

所以给我们带一个1/2，大家不用，大家不用太纠结这个问题，他没有关系啊，因为你在后面的处理当中，你会发现它为我的数学计算提供了一些便利，所以我把它整体除以二，我不影响我的顺序啊。

原本是一百九十八九十六啊，94P变成现在的50，那个49，四十八四十七，实际上没有关系，Ok，哎呀刚才那个东西啊，我写了一个函数对吧，我说OK这个地方是西格玛前面2M分之一，这个地方从I等于一到M好。

然后我后面呢是一个HC的啊，xi k减去这个地方的YI好，我给了一个啊平方好，大概是这样的一个公式好，是这样的一个公式好的，然后这个东西呢他在回归类的问题当中，另外一点是是这样的，首先我问大家一下。

这个这个公式当中未知数是什么，请告诉我现在这个JC大当中的未知数是什么，我的每一个样本送进来的样本X是知道的，Y是知道的，谁是未知数，谁是我现在哪个东，哪个变量是我现在不知道的未知数。

我要去调整的未知数好有很很好，很多同学告诉我是C的，是C的啊，因为X和Y都是知道的，seed是不知道对不对，好好很好，那所以大家现在抽象一下我做的事情是什么，来不要看到这个复杂的公式。

你看到的东西就是一个JC的好，这个东西首先告诉我它的它的它是用来干嘛的，它是用来干嘛的，它是不是用来评估，不是评估啊，用来衡量我做的好与不好的，就是衡量我和标准答案或者说F的好坏的。

它是用来衡量F的好坏的，好记住啊，这是第一个点好，第二个点是啊，不同的C打是不是会有不同的JC打值，不同的CA是不是有不同的偏离量，所以我现在想让我和标准答案之间的差异最小，我是不是要去找到一个C大。

使得我现在这个函数最小，是不是使得我现在这个函数最小，告诉我我是不是希望去找到一个塞达，使得我现在这个JC达最小，使得我现在我的预估值和标准答案之间的差异，越小越好好，所以抽象一下。

你发现它变成了一个问题，它变成了一个求函数最小值的问题，好这个有问题吗，大家有问题吗，它变成了一个这样的问题，叫做求函数最小值的问题，而你这里的变量是C的，唉但是大家想一想啊。

你想一想这个地方我Y等于C打X哎，我的C大可以动对吧，因为我们来看一看，当这个C打从很小，从从很小从零的地方开始往上走，再往上走的时候，大家告诉我，这个时候的JC打是什么样的一个变化呀。

是不是我在右边这幅图当中描述的变化呀，开始的CA等于零的时候，是不是在这标准答案在哪，在这它们之间是有差异的，对不对，它们之间是有差异的，对不对，随着我这条直线往上走，差异会怎么样。

对会先减小减到什么位置，对在这是一个特例啊，这是个特例，在这个特例当中，它会刚好穿过它，所以它会走到零，然后会再变大呃，告诉我从左边这幅图到右边这个函数，大家有问题吗，有同学有问题吗。

我要去求这个函数的最小值，我用一种最直观的方式，把这个函数的形状变化趋势给画出来了，我要求的东西在哪，我要求的东西在哪，我要求的东西在这，这是我想要的东西，这是我想去找到的那个点，当我找到他之后。

我就可以很自信地告诉你说，这个师兄师姐的方法用的很好，我在我的数据上有非常棒的效果，好有一个问题就是刚才这个是一个一元的情况，一元情况就只有一条轴嘛，啊多元的情况是什么样呢。

对多元的情况画出来是这个样子啊，对这个样子啊，啊大家听清楚了，我的最终的目标一定是希望去找到一个最小值，只不过在很多情况下，比如说大家在后面学到更复杂的函数啊，更复杂的更复杂的模型当中。

它的损失函数是一个非凸的，也就是说在那个情况下，它它是凹凸不平的，所以他很多时候你是找不到全局最低点，所以你找到的是一个一个这个局部最低点啊，或者叫做极值点啊，但是有可能在工业界可用就好了。

好这个问题不用纠结，总之回到刚才我们这个例子当中，我们就是这样的一个曲线，对不对，就是这样的一个曲线，对不对对，就是这样一个曲线好，那在二元的情况下是什么，对是这样的一个碗状的形状有问题吗。

我每取定一个函数值，它都会有一个有一个有一个取值嘛，这个取值注意啊，这个时候的取值不是原来的函数的预估取值啊，我再强调一遍，这个时候的函数取值是什么，这个时候的函数取值是什么，是差异啊。

请请盯盯着这个东西看啊，它不是我原来的Y等于K啊，这个C打X不是不是那个Y，他现在是一个用于衡量我每取第一组C的，我和标准答案之间差异的，这个函数叫做损失函数啊，它不是原来那个假设函数啊，它是损失函数。

好好相信大家没问题，然后对有同学问到这个问题，说老师老师老师这个我知道这个这个好简单的，那个数学老师告诉我们说求求最求极值，我好像求导让导数等于零就出来了对吧求导，然后导数等于零就出来了。

OK你说的东西没没有问题，就是你说的这个很棒啊，说明你的数学基础非常好啊，但是你要知道唉，通常数学家，这些学统计的数学家和做计算机的人同学，他们会有不同的解决问题的思路，数学家他会给你很多很复杂的公式。

他会告诉你说你这样算就可以了，但是它会有一些问题，举个例子来说，有一些场景下你的计算的计算量是很大的，大到你在工业界没有办法用，你没有办法很快速的去算出来，比如说哎数学家会告诉你说你求个逆就好了。

这矩阵求一个逆，然后你再再用力去和，和这个这个这个X去做一个矩阵的乘法，这个事情就解决了，问题是你求矩阵逆，那个事情是可能是一个计算量很可怕的事情，所以有些东西从数学上理论上来说很简单，求解起来。

但是当这个问题变复杂了之后，呃，他的求解和计算，他的那个数学公式求解起来可能是很复杂，所以呢在计算机的角度，我们我们更我们更倾向于用这样的方式去解决，这个方式叫做迭代法，所以我们再回顾一下。

刚才我给到大家的这个公式，这个公式当中告诉大家一件事情，说我们的优化是等于loss function加optimizing，所以我的优化是等于损失函数加上，使得这啊那个有点丑啊，大家那个忍一下。

损失函数加上啊，这个优化算法啊，就是损失函数对损失函数去最小化的，或者说去减小的这样的一些优化算法，所以损失函数我们已经定义了，它就长那样，所以优化算法有很多种，没错是有很多种啊。

我今天讲到这个方法是最最最最常见的方法，它并不是唯一解，你会在其他地方看到其他的一些优化算法，没错，这个事情没做好，所以我们在计算机的世界，我们更习惯用这样的一类方法，叫做迭代法去解决问题。

迭代法说的事情是不要着急，不要一不能没有办法一口吃成一个大胖子，所以怎么办呢，一步一步来，他问你，他问你说，你已经知道现在这个东西是一条抛物线，或者说他是一个这样的网状的结构了，你怎么去求这个最小值呢。

然后他想了一下，他告诉你说，我好像可以在这上面放一个玻璃弹珠，然后我让这个玻璃弹珠往下滚就可以了，他最后应该会停在最低点，如果它是一个网状结构的话，这个大家有问题吗，我把那个玻璃弹珠往上一放。

它是不是可以往下滚，滚到最低点，当它啊它可能有可能会小震荡一下啊，但最后是不是一定落在最低点对吧，所以这个时候我们来模拟一下那个过程，我要做的事情是放一个小球，我让这个小球顺着他往下滚。

我希望他最后停在这，所以这个地方会涉及到一个问题，就是K小球从哪放，第二个问题，小球怎么滚好，我们从数学上来，我们从数学上来解释一下他说的事情是什么，我们来翻译一下上面说的那句话。

第一你得给我一个初始的位置，小球放哪初始位置好，初始位置可以是任何一个位置，比如说在这个地方啊，那个啊抱歉啊，这个地方我纠正一下，这个不是X啊，这是C的啊，抱歉。

这是做PPT的时候的一点小的那个那个失误啊，就是这个地方应该匹配一下，所以横坐标是C打，我举例不同，C打社会有不同的FC打，然后刚才大家已经告诉我说，这个东西长成这样啊，长成这个形状啊。

刚才大家告诉我的好，那我我刚才告诉大家一件事情，我说诶那把它做的有趣一点，我来放个小球，让它往下滚吧，那这个小球里头会涉及到两个问题，第一球放哪，第二球怎么滚，球放在哪，没问题，你随便放。

因为这是个管嘛，你大概就放高一点，会放高低放低一点，所以没问题，我会让我的C大取一个C大start一个一个取值，这个可以是默认值，比如说取零，比如说取某一个值都可以啊，好然后接下来你要做的事情是。

我希望他往下滚，诶，有同学能告诉我，从数学上来说，这条曲线变化最快的方向是什么方向吗，高中数学就告诉你了，这个地方抛物线变化最快的方向在哪，是它的斜率的方向对吗啊，当然这是单元这一元的情况啊。

多元的情况我们把它叫做叫做gradient，梯度对吧，叫梯度好，所以呢他告诉我说这个东西是切线的方向，是切线的方向对吗，所以好，我来把刚才说的这句话翻译一下，这句话翻译一下，是这样的。

请帮我找到一个方向，在我起始位置开始，请帮我找到一个方向，我会顺着这个方向往下滚一段，然后我再顺着这个方向再往下走，所以他每一次都是这样的迭代，它犹如一个下山的过程，当你蒙住你的眼睛，让你下山。

你可能会用脚去试探一下周边的地形，找到那个往下走最陡的方向，去往前迈一步，往前找到往下最陡的方向，往前迈一步，而这个所谓最陡的方向就是斜率，或者是啊在高原的寒情况下，它的梯度，所以我每次去迈一步。

所以大家能理解吗，当我在这个位置，在我在这个位置的时候，在这个位置的时候，当我在这个位置的时候，当我在这个位置的时候，我往下滚，我是不是去找到一个方向，大家告诉我这个地方的JC打对C打一球偏导。

大家看这个地方的函数对C的去求偏导，他拿到的方向是什么，就是这个值是一个正值还是负值，大家告诉我这个小球，现在球的斜率是正的还是负的，直观理解一下它是负的对吧，我应该往正的方向走还是往负的方向走。

我应该往正的方向走还是负的方向走，我应该往正方向走对吗，所以记住一件事情，就是梯度，或者说啊梯度，或者说他的这个它的gradient啊，现在这个gradient或者是斜率，这个时候是让他变小。

让让他这个变大的方向啊，就梯度是变大的方向啊，所以这个时候呢你的负梯度才是往下走的方向，才是才是你真正的让这个函数减小的方向，所以我翻译一下这句话，就是这样的，我原本有一个C的位置。

我希望他朝着我现在的，这个最大的负梯度的方向走，所以负梯度的方向我希望朝着这个方向走，我是不是要加上阿尔法贝的这样一个东西啊，那加上阿尔法贝的一个这样的东西，是不是就是这样的一个公式啊。

我朝着负梯度的方向去迈进一步，然后我下山的过程走到了一个地方，我再环顾一下四周，我再基于我现在判断最陡的方向再去迈下一步，没错这个就是最简单的一种优化方法，叫做gradient descent。

梯度下降叫梯度下降，你们千万不要小看这个方法哦，这个方法在神经网络当中，有一个和它对应的方法叫做随机梯度下降啊，就是唯一的区别在于随机梯度下降，没有用全部的样本去求梯度啊，他用的是一部分部分的梯度。

但是那个算法在神经网络当中非常好用啊，大家很多同学都会用那个方法去做优化，他做的事情就是我去找到那个下山的方向，我朝着方向一步步走，呃虽然数学家告诉我说，我只需要求导等于零。

我只需要去求这个矩阵的逆就可以了，但是我发现这个事情并不好求，所以OK啊，有同学问到说为什么是负梯度的方向，我刚才已经解释过了，你看一看这幅图当中梯度是朝朝左还是朝右的，梯度是大于零还是小于零的好吧。

梯度是大于零还是小于零好，所以从刚才那个是一元的情况，如果是二元的情况呢，现在有一个碗，现在有一个碗，你在上面放了个球，它会怎么滚，对在碗这样的一个形状当中，如果我找一个横截面，我往上一层一层的去截。

我拿到的是什么，是等高线对吗，是是不是等高线，大家对这个图没有问题吧，我拿着一个水平的平面去做截取，我拿到的是不是这样的，一个一层一层的等高线呢，我最底下的这个地方是碗底，它是最低的。

我希望去找到他对吗，所以这个地方大家看到的这个箭头是什么，对就是那个球滚的方向，我是垂直于等高线的方向，垂直于等高线的方向往里走的，这个是我认为比较快的方向诶，你也可以朝其他方向走啊，你当然可以这么走。

这么走这么走绕回去对吧，但这个很慢，所以最快的方向就是刚才说的啊，gradient啊，就是所谓的这个法线的方向，在二元的情况里头，就是大家看到这个情况，OK嗯好的好啊，有同学说这个不是等高线。

这个不是等高线吗，每一圈它是不是处在一个高度，这里面的每一圈是不是处在一个高度，你就把它当做等高线就好了，二元的情况和一元的情况实际上一样，仅仅的区别在于你有两个方向，你有两个方向。

有问题一会儿我们再课间的时候再说好吧，所以这个地方，这个地方大家看到的这个一环一环的，实际上每一环它的高度是一样的，在现在这个这个曲面上啊，就是取经不同的C大C大于零和C打一，实际上它的取值是一样的啊。

就是这一圈实际上是一样的，然后大家现在看到的这个地方的梯度下降，在多元的情况下，仅区别仅仅在于你有很多个未知数，你需要对这些未知数都同样，用这个地方的gradient design去做一个迭代啊。

这个函数求导大家会吗，X平方求导你会吗啊sorry，不是立方平方，X的平方求导，你会吗，好你是会的啊，好没问题，所以你知道你会把二拿下来啊，所以这个地方2M分之一，你会知道它会变成M分之一对吧。

好好很好啊，然后啊还要还大，大家知道这是一个复合函数对吧，就是C大X减去Y1的平方，这是一个是一个复合函数，所以它最后呢呃对C打求导，还要乘以一个部分对吧，好没问题啊，这是个复合函数。

所以它求导的话两部分先对啊，外层求，然后再对里边的这个小的这个函数去求导好，所以这个大家都没问题啊，然后所以这就是那个梯度下降啊，刚才大家注意到这里头有个东西叫做阿尔法，刚才大家注意到这里头东西。

有个有个东西叫做阿尔法，刚才大家注意到这个地方会有一个阿尔法，那阿尔法这个东西呢，它就是所谓的学习率叫做learning rate，大家想一下这个阿尔法会有什么样的影响，先别管它。

别纠结这个东西怎么去求我问大家一下，阿尔法如果太大会怎么样，阿尔法太大会怎么样啊，不好意思啊，这个地方都有修正C的GC的好，如果步子迈太大会怎么样，步子迈太大会怎么样，会直接跳过最低点，甚至足够大。

它是不是会往上走，告诉我啊，如果你给的这个阿尔法非常大，你给个100万，它会跳到这个位置，他下次可能会跳到这个位置，可能会跳到这个位置，他不收，他不收敛，他可能不收敛，那一般情况下你取得大的话。

他有可能越过最低点，那我再问大家一个问题，哎那个如果如果它小呢，如果取得特别小呢，哎你告诉我说老师我取的小，这个总稳妥了吧，我取0。000001诶，好没问题，对。

这个时候他的时间会非效时间消耗会非常的多，它的速度会非常非常的慢，速度会非常非常的慢，好没问题，所以怎么去求这个阿尔法呢，对这个东西叫做超参数啊，所谓的超参数是指的在这个模型开始学习之前。

请帮我把它敲定，请帮我把这个值敲定，我需要用它去完成迭代，所以这个地方呢对它有一系列的方法，可以去完成梯度下降啊，但大家注意一点啊，就是一般情况下我们为了简单，你可以敲定一个恒定不变的。

恒定不变的这样的一个阿尔法啊，他也确实有一些其他的方法，但是呃我们在我们在工业界当中，有一个说法叫做NO free lunch，叫做NO free lunch，这个意思是告诉你说啊。

这个世界没有那么美好的事情，你告诉我说老师我有个非常牛逼的算法，它可以自动去学习这个地方的阿尔法，取什么样的步长是最最合适的，没错可能会有这样的算法，但你知道他一定付出了其他的代价。

比如说他需要先去扫描和计算一遍，这个地方的阿尔法，这个东西也同样是需要费时间的，所以啊千万不要去想想象，有任何一个东西比另外一个东西一定是要好的，经常有同学会问我说，老师老师老师哪个模型最好啊。

哪个模型最好，这个问题我回答不了没，有没有所谓的最好的模型，你想你就想一件事情吧，如果这个世界上有最好的模型，我干嘛要其他的模型啊，我就不用去学这些其他的模型了，我直接学那个最好的模型就好了。

我编一本书，我不需要去想其他的模型了对吧，所以所以没有这种事情啊，大家不要去问这样很傻的问题，说哪个模型最好，哪种方法最好，没没有这个事情的好，所以呃你知道这个地方用的方法叫做梯度下降。

你知道学习率会有什么样的影响，好OK这个点就够了，然后这个地方的阿尔法怎么取对，它是一个超参数，针对超参数它的优化的方法，我们在后面会讲到呃，实际上它是一些实验的方法，就是你需要去选取不同的这个阿尔法。

比如说呃取这个0。000呃，一啊，0。001啊，0。01啊，一等等，他会去做一些实验，他会去做一些实验，这样好吧，然后那个这个在后面会给大家讲到，我今天在这不给大家细讲啊，好了，下面我们要讲到。

非常非常非常非常非常重要的一个概念，叫做叫做OVERFITTING和under fitting to the model，没model的状态，模型的状态哦，这个东西非常重要哦，你我我告诉大家。

你你你以为参加比赛的时候，你以为工业界做实际项目的时候，参加比赛的时候，这些前面的选手在撕什么样的东西，他他在所有东西就是就是这个东西，谁能让现在的模型学习到的方法更通用一点点。

就是他的他的表达更通用一些，这个是大家在努力学习的东西，所以你去参加比赛，你会看到很多很高高逼格的东西对吧，我去年参加了一个开go比赛，然后最后最后呃排名在在第二，然后第一。

然后然后我当时用了大概八个模型去做融合，然后第一名告诉我说，后来我们和我们和第一名交流一下，让第一名告诉我说，他们用了啊160多个模型，然后我们就说OKOK那个啊就是输了输了没错，那个160多个模型。

他们去利用了模型的差异化去，当然我们成绩和他们差的非常小，就是前面几名的成绩其实差的幅度很小，而他会它的单个模型做的承承，做的效果是没有我们好，但是他用了很多模型做集成的时候。

能够把把学偏的那部分拉回来一点，所以最后的表现总体的表现会好那么一点点啊，OK好，所以你记住一件事情，就是我们在我们所谓的模型的好坏，其实说到底就是这样一个比，去比谁的模型泛化能力更好一点。

谁的模型学到的这个模式，学到了这个映射关系会更通用一点，所以这个地方就会涉及到这个概念，叫做fitting和OVERFITTING呃，under fitting和all fitting是这样的。

这个地方有个很简单的例子，这个例子是这样的，你现在决定了要用多项式回归，多项式回归去解决一个问题，然后这个问题呢是一个啊多项式回归嘛，完成一个连续值的预估嘛，然后标了一些样本点。

然后咔咔咔的上甩了一堆样本点了，大概长成这样，然后呢这里头有个很纠结的问题，就说嗯你要知道啊，这个数据如果能画出来，好简单的画出来谁如果可以画在这幅图上，你告诉我说老师老师这个我一眼就看出来了。

我应该用一个类似于二次函数这样的方式方，式去去做做预估嘛，对吧，但是问题是实际工业界的数据维度高得很，你画不出来的，OK你画不出来的，所以在这个地方有个很纠结的问题，就是多项式模型。

我我的那个次数选多少比较好啊，我我可以选一次，我选二次，我可以选这个3456789十次，所以这是个很纠结的问题啊，那你想一下，如果是一次的话，大家告诉我这是什么，这是一条直线，这是一条直线，这个是什么。

对，这是一个抛物线，啊这是什么，是一个高次曲线，呃大家先不用纠结纠结，那个模型集成的那个那个事情啊，我们在后面会给大家讲到，然后另外我需要给大家说明的就是，还是NO free lunch。

这个天下没有那么美好，没有那么好的事情，这个是什么意思呢啊亲爱的同学们，如果现在有一套模板，或者现有现有的这个工具，可以帮助你自行的去找到最优的解啊，你们就不用学这个课了，你们就下岗了，工业界也不需要。

你们也不要招这么多的算法工程师了，为什么我直接阿里云或者腾讯云，或者各种云平台，只要一集成，把这套模板这套套路往上一套，你来数据，你往里头怼呗，我直接就能拿到模型了对吧，所以不要也不用去问说。

有没有一些现成的框架或者软件，可以解决这个问题没有，如果有的话，你们就失业了嗯，所以所以啊大家往后学就好了，对呃谷谷歌的做法只在部分，我知道谷歌在做这个事情，谷歌和微软做的那个东西。

只对一些多媒体数据是有用的，呃我自己在工业界做这个事情，我们的场景他们搞不定，你一定要手动的对数据去做一些分析，他们理解不了场景，你所谓的人工智能没有那么智能，他做不到，你甩给他一个题。

他就能解决这个问题，它在一些特定的场景底下有用，比如说图像识别，就是这很特殊，因为图像这个东西人不太好去做分析，它本身就是raw data，原始数据，他绝对做不到通用的人工智能，不然的话大家就下岗了好。

所以这个地方呢有一个很纠结的问题，是说我到底取直线还是抛物线，还是高次曲线才能拟合得更好呢，其实我也不知道，但是大家想一想，如果你取直线的话，会有一个问题，哎我问大家一个问题啊，如果你取直线的话。

这个直线当然他会努力的去学了对吧，就是你你刚才那个优化算法，其实梯度下降做的事情，就是在调整这条直线的斜率，和它的它的这个截距嘛，所以这条直线他就拼命的学，他不断的去去做旋转，不断的去上下平移。

但是我问大家一下，他能他能学好这些点吗，它能拟合好现在的这些点吗，它拟合不好对吧，所以这个状态叫做欠拟合，就是这个模型的学习能力很差，学习能力有点差，所以以至于说他没有办法去拟合好，所有的样本点。

它它刚对其中的一些样本点拟合的好一点，他对另外一些样本点就偏了，所以他很挣扎的在学这个东西，但是学不好抛物线呢，抛物线它可能不会穿过每个点，但是它离这些点都挺近的吧，可能是这样的一个形态。

OK啊高次曲线呢哦高次曲线太牛逼了，你想一想他有这么多的项，而且还有平方立方四次四次方向，大家告诉我一个数的平方立方四次四次方，如果它是一个大于一的数，它是不是他是不是这个空间会非常大呀对吧。

平方向嘛他可以直接甩得很高，它的立方向可以甩得很高，四次方向可以甩得很高，所以这个时候呢，你有你有非常充足的空间去把这条曲线拉下来，或者是丢上来，所以它可以有很很很很诡异的方式啊，很很扭曲的方式。

就穿过每个样本点，很开心对吧，大家他特别开心，他说我每个点都传过了，哇这个事情太棒了，但有个问题就是最左边这种状态显然是不OK的，这种状态对应了什么呢，对隔壁家的傻儿子啊，所以这个很尴尬了啊。

所以你让他去学习呢，他其实很努力啊，他他不是不努力，他真的很努力在学，但是他可能他的这个记忆力，或者是这些能力就很有限，所以你要让他去同时学九门课，或者多少门课的时候，他就，有点吃力啊，就怎么都学不好。

我拼命的在学，我拼命的在调这条直线的这个斜率，和它的截距根就学不好，那那那这个东西是什么呢，这个东西是什么呢，对这个东西是反的啊，你另外一个邻居家有一个天才儿子，然后呢问题是呢大家没好好教他。

所以什么意思呢，就给了他十道题，说你来来把这十道题做一下，一般的小朋友做十道题，要一个要可能要要40多分钟一个小时啊，然后这个同学太牛逼了，就是这十道题呢可能呃5分钟就搞定了。

但是他问题是他做这个题的方式，他学这些题的方式呢，并不是去好好的把底层的规律和模式学下来，而是直接把它背下来，因为他记忆力好啊对吧，他很聪明啊，对你而言很难的东西对我而言很简单啊，我直接背下来呀。

我不用看题目啊，我去看一下这里的关键词是什么选项，选什么好，背下来了，然后明天你给我出一模一样的题，好，咔咔咔，写完了100分，明天我换一道别的题目好，不认识，没有见过。

所以这个地方的左边这个状态就叫做欠拟合，欠拟合，通常情况下是因为model的学习能力不够引起的，就是你有一个很复杂的场景，你用了一个非常弱的模型去学它啊，当然这个情况在工业界不太可能。

就是你现在看到的工业界，大家不会用特别弱的模型，不太可能大家上的都会是相对比较复杂的模型，所以更有可能会出现右边这个地方，就是你那个模型的学习能力太强了，问大家一个问题啊，你去解一个方程组。

这个方程组有三个未知数，只有两个方程，你告诉我有多少组，几三个未知数，两个方程，就是啊你给他太大的空间了，你给他太大的空间了，你三个未知数得有三个方程啊，一般情况下啊，而且这三个方程还没。

不得不不能有两个方程之间，是一个线性相关的啊，就是在这样的情况下，在这样的情况下，他才有可能拿到的是唯一一组解，但是有如果你给他的空间太大了，你这个模型的能力太强了，你给他太多的参数哎。

拜托他的学习能力太强了，你这几个小小样本对他而言简直就是小case，我我随便找一组解过来，但是啊我我随口举个例子啊，我知道有很多同学这个对线性代数比我要熟啊，所以你说的这些不能其次啊。

等等这样的一些要求对啊，先抛开这个不说，我们就说那个那个呃，就是我大家明白我刚才说的这个意思啊，就是当我有三个或者四个，或者这个五个未知数的时候，我只给两个方程的时候，这个事情太好办了。

我随随便便找一组数，我就我就完成拟合了对吧，所以这个东西对应到的是过拟合，过拟合通常情况下是因为你的model capacity，是因为你的模型的容量太大了，然后你没控制好。

他是因为你那个呃天才儿子太聪明了啊，可惜呢你没有好好教他，你没有跟他说，你不能这样做，你得好好的去看题目底层的原理啊，不许背题目啊，啊那个什么什么不用，不要着急的去看小猪佩奇，OK啊等等不啦不啦。

咱就说一堆这样的，这个这个这个一会儿我们会有方法去限制它好，所以这个地方的过拟合和欠拟合，大家有一点基本的印象了，有一点点基本的印象了，所以过拟合和欠拟合里面更可怕的是。

后面这个过拟合是这个over fitting啊，这个事情更可怕，然后你看到的参加比赛，你没有别人效果好，或者说前面几名之间有差异，最根本的原因在于大家过拟合的程度不一样，就是你你学的这个程度不一样啊。

然后这个地方呢，我给大家做了一点小小的解释啊，大家都希望自己更聪明，都希望去用神经网络对吧，他说啊老师这个模型超级牛逼的那个啊，好复杂的，逼格非常高的对，但你不一定能用得好，就是更复杂的模型。

更多的参数意味着它有非常非常强的能力，但也有可能你约束不住他，他可以用很很随机的方式，就可以解决你这个问题，但是他没有任何的意义，第二点是你要知道你的这些数据，它并不一定每一个数据都是和全局分布一致的。

这样的数据它有可能是一噪声点，才有可能是噪声点，但是你的模型如果学习能力太强了啊，他是有可能会把这种东西背下来的，好好，所以这个地方我们要提到一个很重要，很重要的概念。

叫做regular arization，正则化，正则化是一个什么样的东西呢，正则化就是你你隔壁家的那个天才儿子，他爸爸妈妈已经意识到了，说不能这样教了，所以呢要约束约束他啊，所以要要给他去加一些限制。

刚才大家的损失函数长成这个样子，刚才大家的损失函数长成这个样子，然后你只告诉他说，今天我给你这些题，我只看标准答案，我只看你做的标准答案，他标准答案都对了，就给100分，OK好。

然后那个那个天才儿子呢就啊好牛逼的啊，反正记答案啊就开始抖抖抖抖抖抖抖抖啊，每个点都穿过了啊，所以就有问题了对吧，这个鬼东西呢它就抖动非常大，意味着它非常的不平稳，非常不平稳，意味着新的样本过来的时候。

卡可能就挂掉了，所以怎么去限制它呢，你盯着这个东西仔细的看了一下，你说好像是因为C大X当中的C大啊，这个地方的XX可能是你做完变换的那些，X平方，X立方X4次方啊，就是这个地方是因为这个地方的C达。

你给他太大的自由的空间了，因为你想一下啊，如果你刚才拟合的这个值太小了，那怎么办，对给后面一项给高一点的C大呀，把他拉起来呀，所以他就拉起来了，如果这个东西太高了，怎么办，以后面一个C打一个负的值啊。

把他拉下来呀，他就拉下来了，所以最根本的原因在于你仔细想一想，在于你这个地方不对C达做任何的限制，它可以通过别的方式去把刚才你和不好的结果，强行的拉下来，或者是拉上去，让这个曲线甩起来对吧。

这是当然这是一个很口语化的说法，大家能理解我的意思就OK了啊，就是把这个东西甩起来了，所以很可怕对吧，这个事情就很可怕了，所以你抖一抖，你感觉很开心啊，你现在样本点你好开心啊，全穿过了，分析这东西没用。

OK怎么限制他呢，今天呢老师检查作业啊，你父母检查作业说答案没用，答案没有用，帮我把过程写好好吗，所以限制一下它，那这个地方呢我不仅要求看标准答案，去计算这个地方的JC达，我还要求去看你C达的幅度。

如果你是用这种很随意的甩动的，这样的方式很，也就是说很大的seed的什么绝对值啊，这样的形式去完成拟合的话，不好意思，不可以，我要给你在尾巴上加一项东西，我评估你做的好与不好。

不仅看你和标准答案之间的差异，我还看你这个地方这一项，这一项就是刚才C大的幅度吗，能理解吗，没有问题吧，啊这个叫做L2胜则换啊，就是它的幅度嘛对吧，所以这个地方的拉姆达是什么，对拉姆达是一个超参数啊。

用来控制说我给他加多大的，我给他加多大程度的，我给他加多大程度的惩罚，Ok，啊对那个有有同学有同学提到了一个问题啊，说这个地方那个C达不应该用2M分之一，需求平均啊，啊这个其实它和你的C大取值有关系嘛。

对吧，你可以你把C你就是其实它是C打，是需要调的啊，所以如果如果你把它放在这个中括号以内的话，对加在中括号以内的话，你就需要去调C的啊，他也可以加在这个位置，对就是这个同学说的说的没有问题啊。

因为有同学提到了这个，说那个C达不应该被M平均，对你可以把中括号放在这个位置没错，然后有同学问到说拉姆达怎么去求对，拉姆达是一个超参数，这个乘法项的程度，就是说你天才的这个这个小朋友。

家长的管太多也不好对吧，人家是有创造力的，天天打就打傻了对吧，不能打太厉害啊，但也不能不管啊，不管就天天就玩手机了啊，就天天这个去吃鸡了好，所以这也这也是不好的，所以得管一管，但是又不能管太过了。

所以这个拉姆达呢就是一个约束项啊，大家得调一调，但这个拉姆达的取值怎么取呢，对它是一个超参数，然后这个超参数呢，就是呃大家要通过一些实验的方法去取啊，就这个没有办法，你就算不出来。

因为这个东西一旦能这种超参数，如果能算出来，哎还是刚才那句话，大家就失业了啊，啊对他有一些方式可以去做出来啊，但是它没有数学的公式，可以直接去求解到最大的最好合适的拉姆达，它和你的数据分布有关系。

它和你的数据是有关系的，所以你可以通过一些方法方式去做，但是这个方式它不是全自动的，或者说不是一个数学公式，往里头一套就能取到的，对啊是的，所以这是一个正则画像好，然后这个地方的损失函数没错。

叫做L2loss啊，叫做l two los l2的一个损失啊，好大家在后面会见到其他形式的损失，嗯嗯那个这样大家呢我们休息几分钟好吧，大家可以去上个洗手间，或者是这个喝口水啊，然后一会儿我们一鼓作气。

把后面给这个算法去给大家讲一下，你会发现你会发现这个，你会发现这个地方呢啊，后面这个算法和前面那个算法呢，他从刚才我拆解的公式上来说是很一致的啊，有同学问了一个问题，我再回答一个问题吧。

那个这个同学问到问题说，为何过拟合会加大variance，哎刚才我说了过拟合是什么现象啊，我我我用一个直观的方式给你解释一下，过拟合什么现象，过拟合是甩起来了，所以你甩上甩下它的波动不会变大吗。

这个模型不稳定啊，所以就像这样的抛物线是很稳定的，像这样的曲线是非常不稳定的，你可以去做一些事情，你可以把C塔压下来，不让它甩那么高，它会相对平滑一点啊，所以它的variance会会降。

OK他的variance会会降它的方差，而它的这个波动性会会往下降啊，就是限制最大的幅度，OK大概这个意思啊，然后那个呃如果要从数学的角度上来来说的话，你可以去查一下，会会有一些证明去告诉你说过。

你和他为什么是这样的一个方式嗯，好吧，那我再解释一个问题吧，为什么误差项求和范围到M，因为我有M个样本，为什么乘法项加到N，我只有N个C打，我只有N个seed，OK说明白了吗。

所以注意一下他们的计算的时候是不太一样的，OK好的啊，切几分钟啊，23分钟，然后一会儿我们回来给大家一鼓作气，把后面的算法讲了，好的我们回来，然后我来给大家解释一下几个问题啊。

有同学说前面的C打是从零开始的，这个地方C打应该从零开始了呃，这是一个习惯，一般情况下我们加正则画像，我们不会对C打零去做，我们不会对C打零去做乘法，我们不会对偏置项去做乘法呃，因为你想一下C打零。

它是不会X做乘积的，后面的C打一，C打二，这些东西他会和后面的具体的X去做乘法，但是这个东西无所谓啊，你把C打零加上来也也无所谓，他也没有关系，它它也可以啊，这个model一样可以run起来。

只是一个习惯而已啊，就是我们习惯不对这个偏执，向这个C点零去做乘法，呃其他的问题我再说，我们先往后走，这个地方我们要讲到一个很牛逼的算法，叫做logistic regression。

老just regression源于这样的一个问题，说今天我要去做一个事情，我希望去对我现在的这样的样本，去做一个分类啊，注意啊，我现在来到场景不是不是那个填空题了，是选择题啊，做分类做分类啊。

然后在做做这个分类的问题当中，当然你赶紧有两倍两类样本点了，所以这个地方有个场景，这个场景的横坐标横坐标是呃，tumor size是这个肿瘤的这个大小，然后纵坐标呢是它是是否是一个恶性肿瘤。

那大家可以看到这个地方有四个样本，是很不幸啊，这四位同学呢是恶性肿瘤，左边这个地方呢啊，这四位同学是诶那个良性肿瘤没有关系啊，很健康好，所以你要解决的问题就是，我希望把这两类东西区分开，好了好了。

然后有同学说，老师老师这个我知道刚才刚学了线性回归，刚才刚学了线性回归，嗯那个如果大家对前面我讲到的部分，有疑问的同学，你可以在回头录播课出来了之后，再仔细听一下我的描述方式啊，我没有说C打越小越好。

我后面那个乘法项，仅仅是为了控制住C打的幅度，嗯然后我刚才已经说过，C大大的话，这个模型它的偏，它的方差会很大，它会甩起来嗯，好所以所以那个呃可以去听下我的描述啊，我我的原话不是说这个东西越小越好。

所以这个地方呢，当我解决这样一个问题的时候啊，有同学说老师老师刚讲过线性回归这个，这个好开心的对吧，找条直线咔拟合一下啊，这有一堆的X和Y吗，有一堆的X和Y嘛，然后我就拟合一下好，这个事情就搞定了。

那我说哎只要现在Y取0。5，然后我去取到这样一个X的阈值，只要在这个阈值的左侧的XK全都是好的，右侧的一直OK很不幸啊，现在大家要去处理一下哎但是呢这个方法，并不是那么完善的一个方法，为什么呢。

当你现在如果有两个异常值进来，三个异常值啊，如果你来了两个这个这个很严重的这个同学啊，就是他的这个肿瘤大小非常大，然后他显然是恶性肿瘤，在这种情形下，你再去做线性回归，你会发现一个问题。

这条直线被拉偏了，这个很好理解吧，因为他要兼顾到所有的样本嘛，他要兼顾到所有样本，所以他被拉偏了，拉偏之后呢，你如果你取0。5做阈值，哎，这俩东西就分错了吗，就分错了吗，对不对，所以这俩东西就分错了好。

所以呃所以这告诉我们一件事情，说你思考一下线性回归，我应该可以拿到负无穷到正无穷之间的一个啊，一个值，对吧啊，负无穷到正无穷之间的值诶，但是这个东西呢你不太好去取那个那个阈值吧。

就是刚才那个阈值你不太好去取定这个阈值吧，因为你取了一个阈值以后，如果我回头那个来个新的样本，我把这条直线拉偏一点，我输出结果好像你这个阈值就不适用了，对吧对，所以他的健壮性不太够，他对噪声非常敏感。

好这个地方有一个很神奇的函数，数学上的函数叫SIGMOID函数啊，这个函数这个函数神奇到什么程度呢，就是哎我去什么情况，啊SIGMOIDSIGMOID这个函数长什么样呢。

对他就是GZ等于一加上E的负X次方分之一，哎这是一个，这是一个数学特性很好的一个函数啊，就是数学家找到了一个函数，这个函数有什么用呢，对它可以把负无穷到正无穷之间的一个数，压缩到0~1之间啊。

你想一下嘛，当Z很小很小的时候，你想想Z取负的100万的时候，大家告诉我Z取负的100万，E的负Z次方就是E的100万，1+1=1000000分之一，它是不是一个非常非常接近零的一个值。

它是不是一个非常非常接近零的值，如果我的Z取100万很大很大，你带进去E的负X次方是一个很小很小的值，所以这个时候它是一个非常非常接近一，的一个值，所以他们把一个负无穷到正无穷之间的值。

压缩到0~1之间，这个大概没问题吧，就是这个函数，然后这个函数呢还有一个很很好的一个优点，就是你你发现你把零这个点带进去啊，你把零这个点带进去，你发现你把零带进去，一加上E的零次方分之一。

大家告诉我是多少，一加上E的零次方分之一，这是多少，它等于1/2，所以我们通常大家说一件事情会说，我有半数的概率，我能做成这件事情，我有半数的概率他会怎么样，我觉得有0。5的概率他会怎么样。

我觉得我有超过0。5的概率，他会怎么样，OK好，然后这个函数还有一个很有意思的事情，就是哎我不知道大家认不认识这个函数，我问大家一下，你们知道啊，这这这个是那个面试题啊，是校招的面试题。

就是GZ这个函数啊，啊你知道它导数是多少吗，G撇Z你知道它导函数是什么吗，好所以现在拿出笔来算的同学，不好意思，这个函数你都不熟，GZ这个函数的导函数，就等于GZ自己乘以一减，GZ不是本身啊。

GZ乘以一减GZ啊，EE的X次方才是啊本身啊，没错没错，GZGZ乘以一减GZ啊，没错，所以所以这个是很好的一个数学特性，这意味着说如果我要对这个东西求导，我可以一步写出来对吧。

就是说我我如果知道GZ等于多少，那这个地方G撇Z等于多少，我是可以直接套这个公式一步求出来的啊，所以它的数学特性非常好，它是一个中心对称的一条曲线，在0。5这个在一零这个位置的输入，取到0。

5这样一个值，然后对这个点是一个中心对称的，在啊很小很小的时候，它取到的值是接近零的，很大很大的时候取到的值是接近一的啊，这样好先先记一下有这么一个函数，好的呃，然后你要知道所有的分类问题。

所有的分类问题，本质上是在空间当中去找到一个decision boundary，找到一个决策边界，在空间当中去找到一个决策边界，去完成这个地方的，去完成这个地方的决策，决策边界去完成这个地方的决策。

所以这个地方两个样本点，红色样本点和绿色样本点，我可以找到一条这样的线完成决策，我这个地方有红色样本点和绿色样本点，我可以找到一个这样的曲线完成啊，区分这个地方有红色样本点和绿色样本点。

我可以找到一条很扭曲的线去完成区，分，好往下走，看到一个例子，这是一个很经典的例子，这个例子告诉我们说如何由线性回归，哎呀这个比呀，这个得到的这个拟合的哎呀，我要换一个手写板了啊。

拟合拟合的这个直线或者曲线，去把它变成这个东西，变成一条决策边界，好我们来看一下这个事情怎么做的，这两个样本点啊，这两个样本点呢啊一个是这样的啊，小圈圈，一个是这样的小叉叉。

我要去找到一个模型去把它分开好，所以其实我就要找到一条决策边界，叫decision boundary呃，先不管这个东西怎么来的，就是我们记住这个公式，我们需要的东西是这个。

这个这个叫做这个表达表示或者是假设函数啊，假设函数再加上优化好，我假定它的假设函数是这样的啊，我再给一个值我的C大零取多少，C大零取啊，去去去去去这个地方的啊，这个这个这个三好，然后C打一呢去取122。

OK然后C答案呢去去去这个这个这个一好啊，大家告诉我这里面的这个形式是什么，就是三加X1加X2等于零，这是什么呀，就这个东西是什么，从数学上来说它是什么，它是一条直线吧，就是你把零三和三零带进去啊。

他发现这个东西都等于零，对不对，然后两点决定一条直线，对不对，所以你就把它连起来，它就长成这样，好很好，哎呀对它就长成这个样子好啊，O那个再问大家一点小小的数学知识，在这条直线上方的上方的点。

带到这条直线里头取值是多少，直线上方的点，你的X1取100，你的X2取啊，那个200带进去，它是一个什么样的值，对他是个大于零的值对吧，你随便带一个直径不就知道了吗，所以在直线上方的时候，对它是A对啊。

大于零的直线下方呢，直线下方呢，直线下方呢对直线下方是小一点，你随便带个值进去，你试试看，你带一个-100，带个-200好诶，这有什么用呢，哎大家还记得刚才的SIGMID函数长什么样吗。

哎大家还记得西格玛的函数长什么样吗，我把一个大于零的值带进去，和一个小于零的值带进去，最终的结果会怎么样啊，就是我把一个大于零的值带进去，和把一个小于零的值带进去，我最终的结果会怎么样啊，分别怎么样。

我把一个大于零的值带进去，它是大于1/2的嘛，我把一个小于零的值带进去，它是小于1/2的嘛，对不对，你看你把一个大于零的值带进去，是不是大于0。5啊，你把一个小于零的值带进去，是不是一个小于0。

5的值啊，所以他告诉我们说我把这一堆的点带进去以后，我去求一个这样的函数，把一个线性回归的结果丢到一个sigma当中，我是不是能拿到一个概率P，大于0。5的一个结果，哎我把下面这个东西丢进去。

我是不是拿到概率P小于0。5的一个结果呀，哎所以这个东西有什么用呢，它实际上是告诉你说告诉你哦，在直线上方的这些点它是小叉叉的，概率是大于0。5的，它是小叉叉的概率是大于0。5的。

而下方的这些样本点是小叉叉的，概率是小于0。5的，而你就可以基于0。5去给一个判定的边界，完成这一次的分类，所以我希望给大家说清楚了，我们再跳到下一个场景，有同学说老师老师你刚才那个东西太简单了。

谁告诉你说我搞一条直线就可以区分开呀，你太弱了吧，好是太弱了，那就换一个听好了啊，这个显示好了，样本点呢对你刚才说直线好简单的，我就不用直线了，因为这个情况下我有一堆的小圈圈，我有一堆的小叉叉。

你发现了，你搞一条直线来啊，你拼命的选那条直线，你调整它的斜率，你调整它的截距诶，分不开对，分不开啊，你被包围了啊，就准备投降吧，好所以这个时候怎么办呢，唉我们来做一点小小的处理啊，非线性的处理。

我让这个地方的C打零取什么呢，取啊一这个地方C打一取什么呢，取0C打二取什么呢，取0C大三取什么呢，取1C到四取什么，取一好问大家一个问题，X1的平方加X2平方减一等于零，这是一个什么。

这是一个什么形状，哎你先别管现在怎么来的，一会再说，那是那是下一个环节，假设函数之后的东西好，有同学告诉我说，老师老师这东西好简单，它就是这样的一个圆，它就是这样的一个圆，哎呀我再问大家一个问题啊。

我把圆外的点，我把圆外的点带进去，带到这个函数里头，带到现在这个表达式里头，这个结果会怎么样啊，对我把这个地方带一个100进去，我把这个地方带一个200进去，这个结果会怎么样啊，哎很好，同学告诉我说。

圆外的所有的都是大于零的，圆内的呢，圆内的呢对园内的都是小韵的对吧，就带到这个表达式，带到这个表达式诶，那我再问大家一个问题，当我套一个G函数在外面的时候，X1平方加X2平方减一。

我猜到它代入这样一个SIGMOID函数，我得到了什么，OK他又告诉我一件事情，他说哎，哎哎在这个圆外面的概率P是大于0。5的，在圆内的概率P是小于0。5的，所以事情又解决了。

他告诉你说在圆外面的是属于小叉叉的，概率是大于0。5的，在圆内小于这个属于小叉叉的，概率是小于0。5的，那我认为大于0。5的我就判定成这一类呗，小于0。5的我就判定成另外一类呗，诶这个问题是解决了。

好好好，所以好像看起来形式很简单，好啦好啦，回到第二个问题啊，所以假设函数已经有了好，请告诉我优化怎么做吧，我不知道theta怎么取，请告诉我告诉我theta怎么做啊，那个优化怎么做吧。

好所以回答这个问题，回答这个问题呢，我们要做的事情是求这个theta，呃有同学说老师老师还损失函数，对不对，损失函数对不对，loss function对吗，求一求啊，所以我把我预估的这个概率结果。

P去和这个标准答案零和一去做一个差值，这个事情不是搞完了吗，好简单的，和线性回归一样，嗯这样做不能说不对，但是我们不选这个东西去做损失函数，为什么，因为这个函数的数学特性不太好。

因为这个函数的数学特性不太好，这很尴尬啊，所谓的数学特性不太好，实际上是指的，如果你用这个东西去做它的损失函数，做它last function，你会发现说这货呀糟糕了好多，最低点啊，凹凸不平的。

根本就不像之前提到的碗状的那么乖啊，凹凸不平，所以呢你就搞一个小球滚，咔咔咔滚到第一个位置出不来了啊，环顾一下四周，你说我就是最矮的呀，我比周边都要矮，你凭什么还要我再滚呢，对吧，我就呆在这好了。

所以这个就非常糟糕了，所以你那小球就滚不动了啊，然后所以这个数这个函数它的特性不太好，数学大家就不用它，所以大家提出来另外一个损失函数叫做lock loss，就是我们会我们希望最后是可以滚小球的。

我们会希望它是能够滚小球的，我们希望这个JC打能是啊，随着这个C打是能是这样的一个变化的啊，这个会比较好好，所以呢我就往下走呃，所以这个地方提了一个损失函数，这个损失函数是这样的，它的公式有一点小小的。

有一点小小的麻烦，然后我来给大家，我来给大家解释一下这个公式啊，就是我给大家推一下，为什么损失函数会长成这样，HC打X刚才我说的是什么，这个东西是什么，是不是概率P啊，是不是属于正样本的概率P呀。

刚才大家都见到了吧，属于小叉叉的概率吧，P吧，我们用一个这个这个SIGMOID函数，里面套了一个C打转置X，然后送到一个sigma的函数里头就得到它嘛，对吧，好给大家推一下诶，我问大家一个问题啊。

如果你的标准答案是一，就是这是正样本，这是负样本，标准答案是啊，这个是正样本，那你的你的你应该就是标准答案取一，非标准答案取零嘛对吧，就是我的意思，就是说你明确你的答案就是这个东西吗。

然后你现在你给的呃，这个预估的结果告诉我说这个是P，就是这样本的概率是P，是负样本的概率是一减P哎，你告诉我你是不是希望这个P越大越好，就是大家告诉我是不是希望概率P越大越好，如果他是一个正样本。

你是不是希望概率P越大越好，就希望它是正样本的概率越大越好，好，你希望是P的概率越大越好，是不是希望log p越大越好，是不是希望log p越大越好，是不是希望负的log p越小越好。

是不是希望food log p越小越好好，所以损失函数就求出来了，就长这样，负的漏个PK当它是负样本的时候，当它是负样本的时候，你是不是希望这个东西越大越好，你是不是希望log1减去P越大越好。

你是不是希望负的log1减P越小越好，哎我刚才的这个推理大家听明白了吗，我给大家说的这个大家听明白了吗，你的概率P就是预估的正样本，预估的是小叉叉的那一类的概率，我会希望正样本的时候。

我会希望它越大越好，我会希望它越大越好，然后如果是那个呃负样本的时候，我会希望一减P越大越好，所以我会去做这样一个一个事情，OK有同学问到了一个问，答了一个问题，说老师老师为什么叫log。

为什么要加log，我会不加log不行吗，不加blog没有关系，但是你别忘了你现在有一批样本，你做题不是做一道题，你你不是做一道题，是做一批题，所以你一批题你不是不希望第一道题的P啊，越大越好。

第二道题的P越大越好，第三道题的P越大越好，如果是这样的话，你是不是希望把它们乘起来越大越好啊，所以你会去做一个乘法啊，比如说P啊，P1撇，PPP1撇不是那个导数啊，是是另外一个P啊，这是第第第三道题。

P两撇，你是不是希望这个东西越大越好，但大家问大家一下，一个0_{1之间的数，一个0}1之间的数越乘是不是越小，我给你100道题，我给你1万道题，最后这个连乘是不是它会变得很小，这个连成一旦变得很小。

它就很糟糕了，你的计算机超过你计算机可以去计算的精度了，怎么办，求一个log，把它变成加法，加法是不怕数量多的，你加1万个数，它也没有做乘法那样的危险度那么高，做乘法用0~1之间的数做乘法。

连乘乘在一起，你待会就糟糕了，所以我解释清楚了，为什么要加log吗，就是这个其实和自然函数有关系啊，就是log自然大家之所以会去做这样的一个事情，就是因为你不你不做这个东西，它会可能会溢出。

可能会在计算机当中超过它能计算的精度啊，所以我说清楚了吗，好接着往下走，用加法肯定是不行的，用加法肯定是不行的，这个地方你的这些，你你现在这个自然，你是希望每一个都尽量的大啊。

用加法体现不出来这个东西啊，就加法加法的话呃，加法是做不到这个事情的，那你你肯定是用连乘的形式对，然后这个时候呢，你的损失函数可以写成这个形式，你的损失函数可以写成这个形式，啊这个大概没问题吧。

当它是正样本的时候，是不是这个东西就取一，当它是负样本的时候，是不是这个东西就取一，是不是就把刚才的这样一个分段的函数，统一成现在这样的一个形式了，有这个这个部分大家有问题吗，啊哪个同学有问题。

就是把我刚才给大家推出来，正样本的情况下，和负样本情况下的损失函数合在一起，大家有问题吗，因为两分段函数这个太讨厌了啊，他的他不太好求啊，明白吧，就是一个函数比较好求，分段函数的话就有点麻烦啊。

所以呢我就不分段了对吧，我就不分段了，Ok，好吧啊，那个同学说西格玛那个P体现在哪，来问大家一下西格玛log啊，这个H的费达xi，我把这个地方的西格玛啊，对这一堆的东西求和log。

求和是不是等于上面的东西求乘积，log求和是不是等于上面的东西求乘积啊，是不是就变成一堆东西，连成了体现在损失函数呢，是不是体现在这为什么前面要乘以一个Y啊，这个这个同学我们要把公式合到一起啊。

看清楚了，我只有在正样本的时候才取它，我在负样本的时候取它，看到了吗，啊去去这个地方啊，负样本，然后我我我这个时候的取正样本的时候，我这一项不就没有了吗，我取正样本的时候，Y等于一，这一项不就没有了吗。

我取负样本的时候，后面等于一，前面这项不就没有了吗，所以它是不是就变得和前面的公式一模一样了，OK了吧，好好有同学说log为什么前面要有负号啊，记住损失函数评价的是什么，损失函数评价的是什么。

损失函数评价的是我和标准答案之间的差异，你差异越大，这个函数应该越越大才对对吧，所以你这个地方的概率P在正样本的时候，概率P越大，这个值是越大的，在负样本的时候，概率P越大，这个东西是这个东西。

它是它也是越大的，所以你要加一个负号，去符合你的损失函数的含义，损失函数的含义，听明白了吗，我说清楚了吗，我说清楚了吗，这个地方，所以所以要加负号的，明白吗，损失函数是什么，刚才我们希望它越大。

我们希望是正样本的时候它越大，希望是负样本的时候它越大，对那我加一个负号，它就变成对的啊，所以它就它它它就和我的损失函数的定义，一样啊，损失函数是要求评估的是差异度，就这个函数越大他是越不好的。

它越小它是越好的，对吧好呃那个呃亲爱的同学们，不要忘了后面的正则化，就是你要知道哦，你刚才在做线性回归的时候，你是可以，你是线性回归的时候，你是可以扭动的去去拟合这些样本点，你现在在逻辑回归当中。

你同样可以扭着去做做区分哦，你可以扭着去做区分哦，去去把这两个样本点分开来哦，所以这个也是一个很可怕的事情，所以这个地方呢啊对你就同样要去限制一下，限制一下它的幅度，限制一下它的幅度。

所以这个地方的幅度呢，大家可以同样加一个正则画像啊，比如说你这个地方是一个l two的，一个一个lol two的一个正则化啊，不是l to lose l two的，抱歉。

刚才可能是前面同学有问到这个不叫l to lose，这个叫l two的regularization啊，l two的正则化啊，它不是l to loss，l to lose是一个用在回归当中的loss啊。

l two的正则化啊，这样L2的正则化，然后呢加在尾巴上呢，就是为了去限制住C打的这个幅度，限制住C达的幅度，对这个损失函数有不同的叫法啊，最大最大最常规的叫法叫LOGLOSS。

叫对数损失叫LOGLASS，他有其他的叫法，比如说它叫做binary cross entropy loss，就是二元的交叉熵损失啊，或者叫做对数损失都一样都一样对都一样啊，啊对对对。

然后这个函数的数学特性非常好，对这个函数的数学特性非常好，它是一个凸函数啊，它是一个凸函数啊，哦对有同学发现了一个问题啊，说老师这个地方好像你的那个中括号放错了，中括号放错了。

我应该我应该去那个纠正一下这个东西啊，中括号放错了啊，中号放错了，然后这个地方少了一个括号，哎呀抱歉抱歉，这实在是敲公式，一敲多了就容易蒙对，就容易懵啊，所以大家看一下，实际上啊现在这样是对的对吧对。

现在这样我相信大家大家是没有问题的对吧，所以所以那个大家看一下啊，就是前面的部分应该是应该是应该是这样，好好大家现在看到这个式子啊，大家那个那个这个这个公式，还是有点那个书写的时候有点问题啊。

我们应该纠正一下啊，这个函数它是一个凸函数，它是一个convex function，所以凸函数你是可以直接滚小球的，对你是可以直接滚小球的，所以同样的方式去求他的这个gradient，求它的梯度啊。

同样的方式去求他的梯度，然后照刚才一模一样的方式去做，优化细节的东西呢，我没有在，我没有在这里就给大家推导那个导数啊，因为我刚才说它有很好的特性，就是大家别忘了这个GZ是等于GPC。

是等于GZ乘以一减GZ的啊，你们自己去求一下，你发你可以验证一下这个结果，所以它求导其实不难，它的导函数，虽然刚才大家看到那个函数，老师你说老师老师这个感觉好复杂，那个里头又有什么。

一加上E的这个这个负Z次方分之一，然后这个Z又是W的转置X，OK然后然后然后你又在前面求log，感觉这东西好复杂，但其实它不复杂，没有大家想象的那么复杂啊，啊所以这个地方求解的方式。

求解求解的部分没有给大家细说，它还用的方式还是梯度下降啊，依旧是梯度下降啊，顺着这个方向去做优化好呃，再说一点其他的内容，就是这个世界上不只是二分类的，谁告诉你说做选择题只有两个选项呢。

没有人告诉你说做选择题只有两个选项对吧，这个世界上东西多着呢对吧，我我这幅图像里头可能是猫，可能是狗，可能是大象，可能是鸽子，可能是其他动物，所以如果我只知道二分类，刚才我们的逻辑回归只完成二分类对吧。

我只拿到一条决策边界，Decision boundary，决策边界，我只能完成二分类，我怎么去完成多分类呢，这个地方有些思路啊，所以从二分类迁移到多分类，有两个常见的思路。

一个叫做one with one，一个叫one with Rest，他们分别做什么样的事情呢，我还会翻做这样的事情啊，这个地方有三类三角形，小叉叉和小方块，我怎么去做三分类呢，我做不了啊。

我只能做二分类好，没关系，我一步一步来，我先构建一个分类器，C1去区分小三角形和小叉叉，为构建第二个分类器，这个地方的C2去区分小三角形和小方块，我去构建第三个分类器，去区分这个地方的小叉叉和方块诶。

你告诉我，如果我来新的一个样本点，我来新的一个样本点，比如说这个样本点可能是啊，在这哎，这个样本点是不是可以丢到这三个分类器当中，分别去拿到一个属于这个三角形的这个概率啊，P1和属于叉叉的概率一减P1。

然后以及丢到第二个分类器当中去，找到属于三角形的概率啊，这个地方啊叫做叫做P111撇和一减，P11撇是不是可以丢到第三个分类器当中啊，C3当中去区分出来属于方块的概率啊，属于方块的概率P啊。

那个啊一两撇，然后属于叉叉的概率啊，一减P一两撇有有问题吗，我对其中的每两类啊，不不不，这个地方和soft max没关系，这个地方和soft max一点关系都没有啊，大家不要不要。

那个我知道你们知道一些多分类的分类器啊，不要搞混了，这个地方就是用二分类去解决，去解决多分类啊，那它的两种思路，one with one或者one Rest用的都是二分类。

和soft max一点关系都没有好，OK所以这个思路大家听明白了吗，我对里头的任意的两个类去构建一个分类器，我会拿到三个分类器，没错他会拿到二分之N乘以N减一个分类器，没错没错。

啊你你们你们我知道你们想在想什么，你们觉得计算量很大对吧，构建三个构建这么多个分类器，计算量很大对吧，唉谁谁跟你说了，谁跟你说了，这些分类器在构建的时候一定要做串行了，唉谁告诉你说要做做串行啊。

我估计这个资源多的很，我我任意的两个分类器，我去构建这个分类器的话，我可以很简单的去构建，构建一个并行的去构建很多个分类器，可以同时跑起来啊，还有一个还有一点是这样的，哎你你知道你你自己想的是什么。

你觉得构建这么多个二分类器和你你猜一下，构建这么多个二分类器和构建一个多分类器，哪个计算量大呀，我知道你在想什么，因为你直接想要模型吗，你说我这个地方有二分之N乘以N减一个模型。

那个地方只有一个多分类器的模型，但谁告诉你说，那一个模型比这个地方的一个模型，和这个地方的一个模型，构建的时间复杂度是一样的，所以不一定的这个东西不是你想象的那样哦，你要任何的事情。

万事万物你都要考虑不同的维度，所以这个地方的one with one，是一个在工业界里头依旧在用的方式，比如说大家如果看SBM，你看后面讲到的支持向量机，它在做分类的时候，它就有可能会用到呃。

用到这个地方的思路啊，就one with one或者one with Rest的思路对，所以大家可以稍微那个留意一下对，就任何的事情，你我还是还是那个大家要多多思考啊，他总会有自己的一些利弊啊。

可能和你直观想的东西不一定一样好，这是one with one，One，One one，One with one，做的事情很简单，就是在任意的两个类别之间，去构建了一个分类器。

那one with Rest呢，那one with Rest呢好很多同学很聪明，你已经猜到了one with Rest是什么，when we switch告诉构建，同样会构建三个分类器。

只不过这三个分类器是区分说诶是小三角形，不是小三角形，是小叉叉，不是小叉叉，是小方块，不是小方块，有问题吗，同样去取最大的那个概率P啊，注意啊，他这个地方构建了三个分类器之后。

它取的是这里头最大的那个概率啊，就是P1P11减P1啊，P1撇，一键P1撇，P一两撇，一键P一两撇里头哪个最大，它就算是就是说这个里头啊，Sorry，就是P1P2P三啊。

不对P1P1P2P一两撇哪个最大，他就取哪个，OK能理解能理解我说的意思，就是他取最大概率的那个类，作为他最后判定结果的lo，所以这是一个思路啊。

就是one with one和one with Rest，这样的思路，我希望能给大家说清楚了，one way spend是两两之间去构建，然后one way stress呢就是是否对吧，是小三角形。

不是小三角形，是小方块，不是小方块，是小叉叉，不是小叉叉，好这样啊，代码一会儿给大家讲，然后说一点点说一点点那个工程应用的经验，这个就是我刚才给大家说的那句话，因为有同学总会觉得说老师。

老师前面写的这些模型好简单的呃，我想学复杂的模型，我要去学那些什么什么比较比较牛逼的，那些model啊，那些神经网络的model，什么支持向量机啊，那些这个啊GREGBDT等等这样的机械模型。

我觉得他们好牛逼的，我觉得洛基回归好弱的啊，这个没有啊，没有就是呃模型简单，工资低，谁告诉你的，你这句话的前提是，简单的模型和复杂的模型你都能用好，所以而且你要知道，不同的场景里适用的模型是不一样的。

嗯我我跟你说啊，如果你这个问题非常简单，你用神经网络去做这个事情，可能是一个吃力不讨好的事情，逻辑回归的优点在哪，逻辑回归你可以拿到，你可以拿到C答，你可以直接根据C塔去看每一个特征，它的重要度有多高。

对，所以所以这个时候，你它有非常非常高的可可解释性，我们今天给大家讲到的模型和明天讲到的模型，都有非常非常高的可解释性，可解释性是什么，是工业界非常看重的东西，举个例子来说啊，你们去看一看。

有些很牛逼的行业哦，叫做互联网金融，大家知道吧，很牛逼吧，天天跟钱打交道啊，互联网金融，然后里头有一个领域叫做叫做风控反作弊，我告诉你神经网络他们是不敢用的，为什么，因为神经网络出现问题了，完蛋了。

你查不到问题，就是它的可解释性很差，你不知道他为什么做了一个这样的决定，但是如果今天大家用逻辑回归，你去检查一下这个地方的C打，你就知道他为什么会做这个决定，是因为我的某个C打比较大。

是因为我的某个输入的X比较大，才会有这样的一个结果，所以你可以第一时间对你现在这个东西，问题去进行处理，如果你用神经网络，你现在出现问题了，你只能把它先降级，降到一些其他的模型上，然后先顶着。

然后你再去查它，它短时间内是查不出来他的，你你是很难去查出来他的问题的，所以可解释性意味着有更高的可控度，有更高的可控度，而且直到几年以前，你看到的最牛逼的那些公司，包括百度，包括阿里。

他们还在用这个模型，用的用逻辑回归，只是只是在到近两，近几年大家的那个数据量幅度起来了，然后不那么容易过拟合，然后这些工程师又能在一定程度上，能去debug一下呃，像神经网络这样的一些model之后。

现在线上的baseline，就是现在这些模型才切到deep learning上对，但是你看到大部分公司我们有一句话叫做，一招L2打天下，真的你去工业街问一下，这个大家都都都是知道这句话的啊。

就是我只需要这一个模型就可以了啊，就是关键就在于你的数据处理的有多好，然后所以这个地方呢我给大家写了一堆东西啊，大家看一下就好了，就是模型本身是没有好坏之分的，千万不要有这种想法。

觉得啊老师这个模型好简单，然后会这个模型的人是拿不到高的工资的，没我我跟你说逻辑回归我，我去面试你的话，我去问你问题的话，我同样可以问得出来，你对你的机器学习的功底到底是怎么样的，所以你不用。

你不要去觉得这个模型很简单，它的里面也有一些细节啊，你需要再消化一下，然后呃模型本身是没有好坏之分的，然后它有它的优点，它有它的优点，它最后能输出一个概率P，然后它可解释性高啊。

他做完特征功能以后效果很好，然后他可以去做一些其他的，因为它可以输出概率，他可以去排序啊等等等等，然后它的应用也很多啊，就大家看到那些什么呃，最大的几家公司，包括这个这个什么头条啊等等啊，抖音啊。

他们里头做一些工作可能都会用到，可能都会用到这个模型啊，是对啊，现在写的这些内容来源于我，来自于我自己的一些总结，所以那个不是书，如果你要看书的话，你可以看一下周志华老师的机器学习西瓜书，在那本书当中。

他把逻辑回归叫做对数几率回归啊，就是他认为最后是一个回归，回归的是一个概率，所以它叫做对数几率回归啊，然后你可以去看一下，好吧啊，然后这个地方关于算法的调优啊，你可以去调正则化的系数。

C可以去调收敛的阈值，E可以去调损失函数，给不同的权重啊，这些东西都是可以调的，你在工具库里头是可以可以可以见得到的啊，先简单的说一下，然后推荐两个工具库是呃。

来自于台大的LIBERIA和PCLEARN中的logistic，Regression，然后LIA这个库是一个它是一个C加加的库啊，然后LIN里头有一部分是对他做的那个，Psychloe，当中。

有一部分是对这个东西这个库去做的封装啊，就是它是一个Python的封装啊，你可以认为OK好啊，所以这个库大家可以看一下，我给了一些链接啊，这是这是台湾大学的一个库叫LIVINA啊，如果数据量大的话。

也可以用spark spark当中呃，这个应该是以前的酷啊，这以前的版本1。6，现在应该已经到2。3了，Spark，然后这个spark当中有两个板块，一个叫ml lib，还有一个叫做ml。

然后这两个板块当中都有LR，然后它都能完成并行化的优化，OK好，然后那个我带大家来看一下代码嗯，所以那个稍等一下，我来把它切上来，呃能看到我的屏幕吗，能看到我的屏幕吗，嗯大家能看到我屏幕吗。

好啊我我做一个小小的说明啊，第一节课的代码，里头有我自己纯手写算法的部分，听清楚啊，里面有自己纯手写算法的部分，所以如果大家看这个代码，觉得老师好复杂的，这个很正常啊，在大家今后使用这些模型的时候。

更多的时候你不会自己手写代码，你会基于一些工具库去完成这些任务，只是工具库用的好与坏，和你对模型的理解之间会有非常大的关系，所以如果你看这一次课的两个代码，这两个我手写模型的代码看的有问题的话。

这个不要不要因为这个东西而觉得很啊，对自己的否定情绪很高啊，是不用因为这个地方的底层的这个这个代码啊，一方面是他确实比较麻烦，另外一方面是我只是为了告诉大家说，你看我给你写了一个逻辑回归。

我给你写了一个梯度下降，我用这个东西确实能跑起来，确实能解决这个问题，我只是为了给你加深一个印象，告诉你说你看我写一个线性回归，我写一个损失函数，我写一个梯度下降，我去迭代一下诶，它的损失函数下降了。

他最后能够收敛哎，和工具库的结果还比较类似，只是这样的一件事情，并大家实际工业界的在解决问题的时候，并不会去手写模型啊，这是一个非常好的事情，手写模型肯定是比不过那些前辈已经吹出来的。

很完善的这样的工具库，所以大家在这次课看到的这两个代码啊，linear rebrushing example和logistic regression example，对我自己手写了一部分代码。

就是关于这里头的这个就是大家知道的啊，这里头会有一些模型的这个呃拟合呀，会有一些优化迭代，这样的过程我全都自己手写了，所以你看起来代码会有点复杂，实际在工业界当中去完成拟合，可能就一句话啊。

所以所以这个地方会有一些其他例子吗，比如说你看这个地方的cable的，这个旧金山的犯罪啊，类型的这个分类这样一个问题呃，最终的你知道建模的部分在哪，建模部分在这看清楚啊，建模部分就在这。

他就是用一个模型去拟合一下我的数据，去feat一下我的数据，X和Y看到了吗，这个东西就完成了，这个过程训练就完成了，不需要你自己去写，而我前面给大家写的这个东西，是为了加深大家对知识的认识。

所以我给大家手写了一遍啊，所以大家不需要去抠这种细节点，比如说你说老师老师这个可视化我不会做，怎么办啊，会不会后面的课学不下去，不会啊，老师老师这个地方的这个向量化的表示形式，这种南派的计算。

我不会会不会影响后面课的学习，不会OK好，所以这个地方我先做一个简单的说明啊，然后我来说一下这个地方的例子，这个例子是这样，大家看这个代码不用一行一行的去看啊，就是不要求大家每一行都去看。

搞清楚他在做什么啊，因为你在后面的，我刚才我说了，就是使用方法不一定是这样的，使用方法哈啊这地方会有一些工具库啊，Python这个语言我不知道大家熟不熟啊，但是建议大家熟悉一下。

这是数据科学领域呃比较牛逼的一个语言，如果现在大家看各种各样的AI工具，如果它没有，它不是Python写的，他一定会有Python的接口，基本上是这样的，你看google的TENSORFLOW。

你看你看那个FACEBOOK的PYTORCH，他以前有个很好用的库叫做touch，这个库呢早在非什么CANCEFLOOR，什么carry，什么什么什么，这些工具库全都没有出现之前就有，大概在那个时候。

我们1114年一几年在用的时候啊，1314的时候，可能那个时候就已经有touch这个工具库了，然而那个工具库的主语言不是Python，所以谷歌爸爸一旦一一把甩出来之后，大家用Python去写。

然后那个啊就那个FACEBOOK肯定也是，他也在构建自己的AI生态嘛，所以受到压力了，所以他立马推出了一个叫做PYTORCH的工具库，那个工具库就是touch的一个Python的版本啊。

还是Python的版本啊，有同学问到说老师，老师这个地方的这个i Python这个notebook，用什么东西去打开啊，你如果是Mac的话，你可以装jupiter notebook啊。

如果你是windows或者Mac的话，你同样你可以去装一个anaconda，Anaconda，然后我来给大家拼一下吧，对我敲到里头了，敲到我们聊天区了，叫anaconda，然后你把这个东西下来。

下下来以后，下一步下一步下一步安装好了，它里面就可以启动一个NO no9，peter notebook就可以下载这个代码，好吧啊，然后这个代码呢我不想每一行每一行就讲，我事先说明一下。

在Python当中呢，工具库是这样做的啊，有些大神已经写好的工具库，Import pandas s p d，说明说我要把pandas这个工具库引入进来，我取一个别名叫做pd，我把NPI这个工具引入进来。

取个别名叫做NP，然后我要做可视化，所以要用的Mac polip这样的工具库好，中间这一大坨东西不用管，他们就是一些基本的设定啊，前面的东西也不用管，就是用当派去产出了一个数组而已，一个矩阵啊。

你可以认为OK啊，然后这个地方的单变量线性回归，先准备好数据，数据我已经给大家准备好了，叫做linear regression data1啊，Linear regression data1。

然后所以这个地方我把它加载进来，它就是一个大的矩阵，然后在这个矩阵的基础上，我就可以去取出来对应的和Y好，所以把X和Y画一画图啊，就长成这个样子，那个大家读这个代码的时候啊，你是第一遍读的时候。

不要去抠每一行代码，不然的话你读的会很会会很费劲，呃会很费劲，所以这个地方呢大家以以这个嗯，大家大家以现在这个地方的这个案例为准，去看一看他在做什么样的事情，我做了一个格式化。

我给大家画出来的横坐标是population of city，就是城市的这个人口数，纵坐标是什么呢，纵坐标是它的一个perfect啊，就大概是这个城市的一个收入啊，或者是他的GDP啊等等这样的信息好。

然后所以我画了图，大概长成这个样子，然后我现在，我现在想对这个地方的数据去做一个拟合啊，我想对这个地方的数据去做一个拟合，那怎么办呢，对我我这个地方显然是一条直线。

所以我要做的事情是我的假设函数已经有了，是C的X对吧，那我就要去计算一下我的损失函数啊，所以loss function或者computer function实际上是这样的啊。

loss function和computer function实际上是这样的，那我给定C打给音Y给定X的时候，我做什么，你看是不是C达和X去做一个内积啊，就是C大乘以C达的转置乘以X，然后求完那集以后。

我是不是用求完预估的结果值，减去真实的结果值，再求了一个square啊，再求了一个平方啊，H减去HC的X减去Y求平方，再求和，再除以2M分之一对吧，这个和我们的公式一模一样。

这个和我们在我们在我们刚才的PPT当中，公式一模一样对吧，然后我们写了一个gradient descent，就我们手写了一个梯度下降，我们手写了一个梯度下降，这个地方的梯度下降是每一次的C打。

都沿着负梯度的方向，负梯度我们已经求出来了，就是啊H减去Y再乘以X啊，就转置乘以X这样的一个，那X的转置乘以这个H减去Y对吧，然后我沿着负梯度的方向，以阿尔法这样一个学习率去做一遍调整。

我写了一个for循环，我就一步一步的去做这样的啊，一步一步的去做这样的调整对吧，我一步一步去做这样的调整，我把中每次调整之后的这个损失函数，做一个记录，那大家会发现随着我的迭代次数。

往随着我的这个地方的迭代次数啊不断的增多，大家会看到这个地方的cost j，实际上最后的这个损失函数，这个JC打是往下降的，往下降，就表示说我和结果之间的差异值越来越小，越来越小了。

然后最终我就可以把这个结果画出来，所以当我求我迭代到一定程度的时候，我就求出来了，C打了求RAC的，你就知道斜直线的斜率了吗，你知道斜直线的斜率，你就可以画出来这条直线嘛。

所以大家看这个地方我用了两种方式，一种方式是我自己用用这个呃，这个这个梯度下降去学习到的这个参数，另外一种方式是我调用了大神的一个工具库，就是啊逻辑回归，把那个psychic learn。

psych learn当中的这个这个这个linear，regression线性回归，然后去feit data对，去feit data，然后拿到的结果大家看，实际上我自己手写的这个算法。

和工具库的算法是非常类似的，就结果基本上是一致的对吧，结果一般基本基本上是一致的，然后我就可以对它做一个预估好，这是这个代码正确的打开模式，这是这个代码正确的打开模式，OK啊好。

然后第二个代码是逻辑回归啊，逻辑回归前面的东西我也不说了，这一大坨好，然后pro data就是一个函数，这个函数用于绘出来样本点的一个分布好，所以我现在通过data把加载进来的数据叫做data one。

点TXT加载进来的数据去绘制出一幅图，这幅图就长成这个样子，所以这幅图是说我参加了两次考试，我两次考试有两次考试的成绩，example one score和example to score。

最后我能不能通过这次考试，我要基于两次考试的得分去做判断，所以大家看到这个地方会有啊，黑色的部分是通过了啊，这个地方的黄色部分是没有通过，是挂掉了，所以啊有没有通过，有没有挂掉，取决于取决于你两科成绩。

如果你有些科目非常非常的好，只要你另外一科不要太差，我就让你通过，结果大家发现了吗啊，然后或者是你两科都很好，当然了，妥妥通过，如果你两科都很差，不好意思，你肯定通不过，如果你某一科很好。

但是另外一科太差了，不好意思，也通不过，很多同学考过研对吧，你教考研的时候，实际上单科是有单科线的，你过不了单科线的话，不好意思，你是没有办法的，OK好，所以我需要去找到一条决策边界。

把这样的两类样本点分隔开，没错，所以呢底下这个地方我就开始给大家写了，好计算一下损失函数，损失函数是什么，对刚才大家回到PPT里头，看一下损失函数怎么求的，损失函数是不是正样本的时候是啊。

这个log p啊对吧，负样本的时候是log1减P，然后前面加个负号对吧，记得吧，然后我就把这个东西写出来了啊，Python Python其实它是一个可读性很好的一个语言，所以我就把损失函数写出来了。

然后到损失函数写出来了以后，我应该怎么样对，我应该用这个地方的梯度去完成梯度下降，去优化吗，所以你就可以优化一下，然后呃这个里面有一些细节啊，我没有办法一行一行给大家解释，如果你们有看不懂的。

可以在群里头啊，那个提出来，大家可以一起讨论啊，我会给大家做解释，然后你往下看底下这个地方的话，决策边界就是我如果通过梯度下降去学习到了，这一条角色边界的斜率和它的截距，我就可以把它画出来。

所以大家看这条这条线学得还不错吧，这个学得还不错吧，你看他是能把它是能近似的，把这两类样本点分隔开的，因为它是一条直线啊，所以它啊他是没有办法做到完全分隔开的，因为你看一下这里头的样本点是不可以。

线不是线性可分的，你找不到一条线把它分开的，所以他很努力很努力学，大概学到这个程度好啊，下面呢这个例子是一个加正则化项的逻辑回归，因为我们说正则化很重要对吧，你要去限制住他的这个呃逆合能力。

所以呢这个地方呢我们把数据放出来，它长成这个样子啊，它有两类样本点，一类样本点是这个地方的黑色的小叉叉，另外一个样本点是这个地方的黄色的啊，这个小圈圈我要把它分开，所以要学习出来一个决策边界好。

我们搞一点点多项式的特征出来，因为显然这个没有办法线性可分嘛，大家看到这幅图能找一条直线，是咔咔咔分不开的，所以怎么办呢，线性分不开，搞成非线性，所以他找了一个多项式的变换。

去把映射后的数据映射成最高六阶，就是最高是六次方啊，这样的一个一个多项式的啊，表达就是有X1的例六次方，X26次方啊，那又包括X1的五次方，四次方，三次方，X1的平方乘以X2，X1的立方乘以X2。

X1的立方乘以X2的平方啊，等等等等等等，反正这里头造了很多的这种，交叉项和多项式的特征出来了，然后我把这个多项式的特征，利用刚才的啊逻辑回归去完成一个分类，我同样去计算一下损失函数。

只不过这个损失函数，要记得加上尾巴上的正则画像啊，去加一个正则画像好没问题，然后底下这个地方是同样的方式去做调优诶，刚才有同学说，老师老师为什么那个问题里头不去做啊，超参数的不做这个参超参数的选择啊。

对啊，因为刚才不做调参吗，因为刚才那个linear regression太简单了，他没有要调的东西，大家现在看到这个地方，罗辑logistic regression，它有一个要调的东西叫做C的啊。

这不叫做拉姆达，就是这个地方的正则画像的强度，拉姆达呃，你先看图，先看图，拉姆达等于零表示什么意思，拉姆达等于零表示什么意思，拉姆达等于零，是不是说你们家这个天才的这个小孩，我管都不管。

你爱怎么学怎么学，你你自己你随便去学对吧，我不对你做任何的约束，所以大家看到最左边这样一幅图，是不加任何惩罚的，我不做任何的惩罚，你看他可以学得很扭曲，不做任何的限制，他可以学得很扭曲，它扭它很扭曲的。

这个结果很可能效果是不太好的，在新的样本上，大家看中间中间是我加了一个拉姆达等于一啊，就是我加了一些拉姆达，中间啊中间是我加了拉姆达，拉姆达等于一，说明我稍微惩罚了一下他，但是又没有太过。

大家看这个学习的这个曲线怎么样，是不是平滑了很多，你们看结果是不是平滑了很多，最后这个拉姆达等于100，拉姆达等于100，也糟糕了啊，拉姆达等于100来表示大多了啊，这个小孩就就就那个管的太严了啊。

打太多了，这个没有创造力了啊，也畏畏缩缩，不太敢去学了，所以效果就不太好，你看右边的效果就不太好，所以拉姆达太大和太小都不好啊，你不管它也不好，管太多了也不好稍微管一管，所以这个拉姆达怎么去调对。

后面会讲到具体讲到如何去调参，但是这个地方给大家一个基本的认识啊，基本的认识我这个代码，大家把他的kernel换成python3跑一下，我而且你们用过Python吗。

你们知道python2和python3的差别不是太大吧，就是大部分情况下是通用的，除掉print代码除法和啊，你的一些map filter这样的东西，它一个一个是迭代器，另外一个阐述结果是list。

差别不是太大，你要你如果要保python3，你把这个地方的cell你不PROCEL，你把这个地方的kernel，你把它换成python3的kernel去跑一下就好了。

我不知道大家装的JUPITER有没有两个环境啊，我自己本地的JUPITER是两个环境，都装了python2和python3，所以如果你们要做python3，你们就在你们自己配一下环境。

在kernel里头把把kernel换成python3的kernel，所有东西都可以跑，代码没有动啊，代码不用去动啊，这里头的代码是大部分代码是兼容的啊，除掉print这样的函数，其他的代码大部分是兼容。

所以你们直接跑就可以了，OK所以不要觉得python2和python3之间有太大的差异，没有你想象那么大的差异呃，呃至少对用户而言差异不是那么大啊，基本上你的可以感知的部分比较少。

当然了我是我也是很提倡大家用python3的，因为在2020年以后，那个python2是不会再维护他那些工具库的更新了，所以建议大家用python3，我这个地方用python2的原因是。

因为我公司的服务器投入的Python的环境，有些还是python2的，这是有些历史遗留原因啊，大家知道在前几年我们就开始用Python了，然后有一些项目当中用到了Python，是python2诶。

你要全切成python3的话，有一定的风险，线上的项目，这个意思好吧，对，那个是这个意思，如果大家用python3跑这个代码有有小问题的话，你们提出来，我们帮大家去改啊，其实改动的地方很小，明白吧。

就改动的地方其实很小啊，K好那个这个这两个就是那个呃我手写的代码，然后大家可以看一下，这个这个是实际工业界里头解决问题，我们用工具库去做啊，这个代码，然后这个里头就是读数据啊，包括读数据啊。

数据的处理啊，这个我们在后面会给大家讲啊，读数据和数据处理，然后它的建模很简单，它建模就这一行启动一个逻辑回归的分类器，拟合一下数据就完了，就一行对这个就是你用工具库和不用工具库的。

你用工具课不会用工具库的区别，OK啊，所以用了just regression，直接去feat一下data就可以了啊，多余的东西我不想，我不想给大家再啰嗦多说，你们如果在跑这个代码。

或者是查这个API的时候遇到了问题，你就在群里艾特我问就好了好吧，我的代码已经在课前啊，在昨天已经传到了我们的QQ群文件里，大家打开QQ群文件把代码拉下来，本地装一个anaconda。

就可以把它把我的代码加载起来，可以去跑，OK啊，anaconda是有python2和python2的，python3的不同的版本，大家用python3去跑，我这个地方这个代码也没有问题。

也是没有问题的好吧也是没有问题的，然后大家注意一下，这个地方的代码阅读是需要花一些时间的，所以我希望大家下课以后花一点点时间，去把我这个地方给到的这个啊，案例和代码去消化一下，OK去消化一下。

如果你们有问题的话，可以提一下，OK啊，然后我我觉得大家可以在学过一点点模型之后，再动手去做一点东西啊，回头我们会有一些小的比赛案例丢到大家手里，让大家去做，你们不用着急。

因为你今天学到的模型是很基础的模型，你在明天学完以后，你会学到新的模型，你会你需要去感受一下模型和模型之间的差异，这个东西对你的这个东西，对你的学习是有帮助的，然后案例我会传到我们的QQ的群文件当中。

然后大家那个去呃看一下好吧，然后自己去把这个代码拉起来去跑一跑，你去看一看里头的细节，最好的学习方式是在已有的代码上，去看别人是如何实现，以及里面需要注意的一些点。

这样啊我这个代码应该用python3跑是没有问题的，你们可以试一下啊，对啊，你可以试一下啊，我今天就给大家讲到这好吧，我就不再拖堂了，不好意思，今天那个因为第一次课，我想给大家把一些基础的知识。

和一些我的一些理解给大家那个说清楚，就没有赶时间，所以呃可能拖堂拖了一会儿，然后希望大家见谅啊，就是那个可能影响大家休息了，然后那个大家有更多的问题，你们就在那个群里面再找，再再艾特我去提问好吧。

对那个我就不再给大家再拖时间了，然后那个对就是你们有问题的话，你们就问，然后我我我有可能工作会啊忙，但是我看到的话，我肯定第一时间回复大家好不好对对，所以OK那我今天就给大家讲到这，然后大家辛苦了。

早点休息，你们有问题的话，你们在那个QQ群里去艾特，我再去问，然后我看到了，我会给大家做一个解答，参与大家讨论，好不好啊啊那个作业我说了，先把代码看一下，先把代码看一下，我现在让你建模。

你也做不了这个事情，对对，你先把先把这个地方我给到了四个四个代码，先去看一下，等你学完了几个模型之后，我会给你一个作业，会引导你去完成好不好，所以先不要着急啊，然后这个地方代码你一定要先看。

如果你不看的话，我给你一个题，你是动不了手的啊。

OK好好，谢谢大家，大家早点休息啊。

【七月在线】机器学习就业训练营16期 - P10：在线视频：1-机器学习基本流程，基础模型与sklearn使用_ev - IT自学网100 - BV1Z9T5ewEKL

好那么我们就开始我们今天的课程呢，嗯那么我们今天的课程呢。

我们在今天这呃两个小时呢，我们带着大家看一看，在呃机器学习里面，如何学习这个机器学习的一个呃实战部分，然后我们在今天这节课呢，我们会嗯，就是说呃讲解这个机器学习的一个基本流程。

主要是以SKN的这个库来要进行讲解，然后在这两周呢，我呃我就是来，就是说带着大家来学习机器学习的实战，然后呢我们的实战内容呢不会讲的特别难，但是也不会特别简单，就是如果对于SKN有掌握，有基础的同学呢。

可能掌握起来会比较轻松一些，当然你也不用担心啊，我们嗯就是说也会给到一些练习题给到大家，所以就是说你如果觉得呃，就是说讲就是说讲的不讲的太浅了，你也可以直接做练习题，这都是可以的，然后呢我是刘老师。

然后在这两周呢我会带着大家一起来进行学习，然后大家如果对我们的课程呢有什么问题。

也可以直接在我们的直播，直播的过程中呢提出来啊，我也都会，我也会第一时间看到就进行解答，然后我们首先呢来看一看，我们这个实战阶段要学什么以及要做什么，勇哥同学勇勇哥。

这位同学说每个模型都会用SK单练习一遍吗，大部分都会进行一个练习的，然后我们来看看我们这个阶段要做什么啊，其实在我们的一个机器云里面呢，我们在之前的阶段是其实学习了这个基础，再加上机器学习的一个原理。

那么有很多同学刚才已经有同学说了，就是说呃原理重要还是实战重要，这个呢其实两者都很重要，那么一般情况下呢，我们在学习一个机器学习的时候呢，其实是原理和动手都是要掌握的，那么这个呢就是说。

其实并不是说你只掌握了原理就能找到好工作，也也并不是说你掌握了动手，你也就能找到好工作，这两者都是需要掌握的，那么嗯我个人感觉呢，就是说原理它可以告诉你这个算法是怎么来的，但是呢动手呢。

可能就是给你增加一些实战的经验，那么这个实战呢，其实它往往都是从一些具体的例子，来进行一个讲解的，那么还还往往都是从一个库来进行讲解的，那么这个呢其实是可以增加你对算法的一个，具体的一个理解。

比如说我们在机器学习的一个原理的过程中，会讲解这个x g boost，那么在讲解X级boos的时候呢，我们的老师会给大家讲解他每他有哪些超参数，他的一个模型的一个学习过程是怎么样的。

那么在具体实践的过程中，是不是就是这样呢，大家可以在之后的课程可以体验一下，第三个呢就是说我们的一个实战呢，其实它是往往更接更加接近于具体的案例，这个案例呢其实更加能够帮助大家理解，工业级别的案例。

以及能够呃为我们后续的一个项目的一个，实践过程中啊，增加一些经验的，那么我们既然实战是非常重要的，那么我们如何进行实战，如何学习呢，其实也有一些嗯，学习的路径和学习的一些建议吧。

第一个呢就是说我们既然现在都是呃，大部分情况下，99%的情况下，都是基于Python环境下的一个而学习，那么我们就肯定是要学习这个Python的一个基础，对吧。

那么我们在之前的阶段已经学到这个Python的一个，pandas以及NP以及magiplot lib，这些基础的库的使用，那么在我们的实战部分呢，可能要学习一下这些呃机器学习的库。

那么在n Python下面呢，机器学习的库其实是非常多的，那么我们其实首先第一第一个点呢，就是说我们要学会使用这些库呃，这个使用这些库呢，就是说我们需要学会啊，所以我还是不放大啊。

我们是需要学会用这个库来完成一个，具体的问题，那么我们为什么我们不自己实现这个库呢，就是说我们既然学了这个逻辑回归，学到这个数模型，我为什么不自己实现一遍呢，当然我也是推荐大家。

如果大家有精力的情况下啊，你可以自己实现一遍，当然但是呢其实呃，你自己实现的可能会有很多的一些呃，在这个精度和这个运行速度上，没有已有的库好，那么已有的库呢其实是嗯更加稳定和通用的。

而且呢你学到这个已有的库呢，对之后的一个就业都非常有有帮助的，那么比如我们今天所讲解的的这个SKN，这个库呢其实在很多互联网公司，或者说所有的互联网公司，都有这种库的一个应用场景。

那么我们既然这些库很重要，我们如何学习呢，这个呢就是说你学习这个库，你就要学习它的具体的用法，以及它的一个场景和细节，这个是要需要需要学习的，然后呢学习完这个库之后，你不仅需要学习他这个库的具体使用。

你还要学习用这个库解决一些具体的问题，因为你学习完这个库，其实本质还是呃要学要解决问题的对吧，问题肯定是呃我们最终要解决的，那么在我们的实战部分，我们可能还会讲解，就是说在机器学习的这个领域里面。

我们会遇到什么问题，以及如何动手解决这些问题，这个我们都是会给大家进行讲解的，然后呢嗯还有同学问，就是说我们的实战和面试有什么关系，我们面试不就是讲呃就是说考察这个额算法吗。

或者说考察我们的一个项目经验吗，他跟这个实战有什么关系呢，其实这个面试和实战还是有一定的关系的，首先呢第一点就是说，其实这个实战的，它是能够体现你个人能力的一部分，而且呢这个库的一个使用是必备的。

有很多时候呢他的一个面试的问题，都是直接问这个库的一个基础，比如说SKN里面哪些函数，是可以用来做数据划分的，s kn里面的一个数模型有哪些哪些，那么我们对实战的一个呃项目。

或者说对这个课程这一个阶段的理解呢，其实也是能够帮助大家理顺一下，这个机器学习的算法的应用流程以及案例，也是这个必备的技能啊，也是必备的技能好，然后呢这个是我们第三点，就是说实战和面试有什么关系。

然后第四点呢我们就看一看，其实我们这个实战部分我们要学什么，其实有一些库我们大家已经学习过的啊，我们就不会进行讲解，然后呢其实在我们的实战部分呢，其实主要学两部分的内容，第一个还是库。

这个库呢就是说我们Python环境下的这些库，你是需要掌握的，比如说pandas long psk，N x g，boos h b m以及chaos tensorflow pythority。

这其实是深度学习的库啊，这是深度学习的库，那么我们在我们这两周的过程中呢，可能会讲解一部分深度学习的代码，但是呢我们不会讲的很深，然后呢在这个库这个阶段呢，我们还会嗯给大家介绍一下。

基于spark的这个呃这个大数据开发的能力，然后呢这些是库的使用，或者说是技能的使用，然后还有一些是知识的，这个知识呢，就是说我们的一个呃呃，机器学习和数据挖掘的一个知识，比如说我们的特征如何编码。

我们的数据如何进行分析，我们的一个嗯数据如何进行构建，以及我们的数据如何进行划分，以及一些具体的一些案例和解决方案，好这是我们第四点啊，就是具体的学习内容，然后第五点呢就是说嗯其他的一些相关问题。

这是之前的一个呃，就是说我们这个阶段呢，有一些同学问到的问题啊，收集了一下额，第一个呢就是说实战部分能不能不学，直接学就业案例，就是说有同学就是说我觉得实战太简单了，我能不能学就业案例，额。

这个是可以的，如果你有基础的情况下，且你觉得讲的太简单的情况下，你可以直接跳过，这个是没有关系的，因为我们都有录播，第二个呢就是说实战的API，特别是我们上面所说的这些库的API。

我不记得是不是需要背下来，额这个不是的，你不需要背，你只需要在用到的时候能够找到就行了，第三个呢就是说实战的学习太枯燥怎么办，其实实在进入实战这个阶段，可能就大部分的情况下，都是一个写代码的过程啊。

那么写代码可能对于有同学来说，他可能是比较枯燥的，那么我建议大家还是要学会啊这个调试代码，如果你按照这个一部分一部分来调试代码，可能是呃啊啊，我觉得原理更枯燥啊，这个分人啊。

分人有的同学可能就比较喜欢这个公式推导啊，有的同学就比较喜欢公式推导对好，那么这是我们这一阶段要学到的问题啊，学学的内容啊，以及一些相关的一些点，我们在开始的一个嗯学习的过程之前呢。

我们会给大家讲清楚啊，这个好，那么我们就开始我们今天的一个学习啊，那么我们今天的一个学习呢，就是主要讲解这个机器学习的一个基本的流程。

那么我们这节课呢，我们会花这个呃一个多小时给大家讲，s kn这个库，以及用一些案例给大家讲解s kn嗯，他的一些具体的API的使用，首先呢我们看第一部分，就是s kn的一个建模的要点。

首先呢我们来看SKN的一个介绍啊，那么我们这个地方先把这个这个移开一点啊，那么SKN呢其实它是呃Python环境下的，非常强大的机器学习的库，它基本上能够解决所有的你能够看到的呃，机器学习的问题啊。

因为s kn里面包含了很多的一些，机器学习的呃，他的一些算法的实现，那么在SKN里面呢，这个图是s kn它啊官方的一个导图啊，就是说当我们遇到一个机器学习的，一个问题的情况下。

我们如何判断我们用什么样的算法，那么其实这个呢其实是一个比较好的一个，就是说呃分支脉络啊，或者说是一种思考模式，首先呢当我们拿到一个问题之后呢，我们首先可以看一下我们的一个问题，所拥有的样本的个数。

这个样本的个数是不是足够多，比如说他是足够，他的样本的个数是大于50的，50个的情况下对吧，如果是小于50的情况下，那么就说明这个数据集其实是太小了，我们不足以完成机器学习模型的训练。

如果是大于50的情况下呢，我们接下来看一看我们的一个标签的一个情况，我们标签到底是需要是不是需要额，就是说呃做一个具体的一个分类，那么如果是分类的情况下呢，我们可以进一步的划分把刀。

就是说你如果是分类的情况下，那么如果是有标签，有标签的情况下，那么就是分类任务，如果是没有标签的情况下，那么就是一个聚类任务对吧，把我们的一个样本把它聚到一个个的类别里面。

如果是我们想要完成的一个目标呢，它是不是一个分类任务，那么我们接下来可以把它划分成，我们具体是一个回归任务，以及到底是一或者是不是一个降维任务对吧，那么对于我们的有监督任务，就是我们的一个分类和回归。

这是主要的，那么我们再看其中其中一个分支啊，比如说对于回归呃，对于我们的分类来说，卡了吗，可以刷新一下啊，刷新一下，然后呢我们就看我们的一个分类的一个分支啊，就是说如果我们在看单独的一个分类的分支。

情况下，我们就看看我们如何判断，我们的一个具体使用哪一个算法，那么对于此种情况下呢，我们可以根据我们的样本的个数，就是如果我们的样本的个数足够多的情况下，我们用什么样的算法，如果我们的样本个数不足。

不是特别多的情况下，我们用什么算法，然后呢根据我们具体的一个样本，它到底是不是文本，我们可以根据嗯它进行进一步的划分，那么我们的一个就是说如果是按照这个卖的话，你可以看一看。

就是说基本上我们最终就可以映射到，或者找到我们具体用什么样的一个算法，所以说嗯上述这个PPT里面显示的所有的算法，在SKN里面都是有实现的啊，就是说分类，聚类回归以及降维在SK那里面都是有实现的。

那么sk learn呢，它全称sin keh learn啊，是这个Python环境下功能最强大的机器学习的库，它涵盖了机器学习的各方各面的，一个细节和实现，那么这个呢就是说它基本上是包括。

所有你能想到的机器学习的一些细节啊，而且呢它涵盖了大部分的机器学习的算法，以及提供了标准的实现流程，那么SCHN呢，它底层是以是用这个long派来实现的哦。

那么大家也知道long time底层是用这个嗯C加加，那C和C加加那一些，所以说它在效率上其实是有保证的，而且呢s kn它是提供了标准的API，文档以及学习路线啊，我们待会可以看一看s kn的一个文档。

其实写的非常清楚，那么如果我来推荐大家来学习，Python环境下的机器学习呢，我会推荐大家学习这几个库啊，就是pandas，Npis clearngbm，或者说叉t boos以及TENSORFLOW。

PYTORCH这些深度学习的库，那么这些库呢基本上是涵盖了Python环境下的一个，机器学习，深度学习的一些嗯，就是说技能啊，所以说大家也可以啊，就是说参考这些库来进行一个学习。

那么我们刚才所就是讲的SKN，它其实是非常强的，那么它如何强大呢，我们这个地方举举两个例子啊，首先呢SKN它提供了非常丰富的一个，机器学习的模块，我们举个例子就是数模型，那么我们从我们看这个代码啊。

from eclient import tree这个模块，然后呢我们假如说想要定义一个分类数，decision trick的class file，然后呢，我们的一个节点的分裂的一个准则。

是这个ENTROP，然后呢我们想要让我们的模型，就是说这个地方第一行是实例化，我们的一个输入模型，然后一行代码完成训练，fit这个地方T就是我们实例化的一个数模型，然后费城呢。

就是说给定我们的一个训练的一个数据，以及它对应的标签，构建一个我们的数模型，然后在我们的测试集上进行一个预打分，这个地方的一个点score呢，我们传入测试集的数据以及测试集的标签。

我们直接得出我们在测试集上啊，这个地方的score呢它默认是计算的准确率，就是我们的ACCURRENCY，然后呢假如说我们想要在我们的测试集，或者说在新的样本上面做一个预测，我们就是点predict。

点predict就行，当然我们假如说想要在我们的一个利用，我们的一个数模型，在我们的所有的样本，所有的数据集上完成一个交叉验证，那么我们直接调用这个cross validation score。

这个函数就可以完成这个交叉验证的一个步骤，那么大家可以看一下，就是说我们在SPN里面一个模型分为FEIT，就是训练，Score，就是打分，predict就是预测，那么在SQL里面呢。

其实它所有的一个机器学习的模型，都是包含这几个函数的啊，那么这个呢我们这个大家注意的一点啊，需要注意的一点就是说s kn里面的一个class，一个类，其实它是以大写的，它是大写的啊，adapt哦。

adapt classif它是大写的啊，大家看一下首字母大写的，那么这种首字母大写的情况下，它就它大家也知道这是这是一种命名规范对吧，那么在Python的，特别是在s kn这个库呢，它是用这样就是取名。

就告诉我们这是一个class，是个类类型，然后呢在SCN里面还有这种函数的，比如说我们这个地方第二行from s cln，对data AI import make classification。

那么这个make classification呢它是一个小写的，首字母小写的，那么它就是一个函数，所以说呢在SCN里面，你基本上是可以根据这个呃，就是说这个呃变量的一个命名命名啊。

就可以判断它到底是一个函数或是类，那么在SQL里面的每个函数和模型呢，他都写的非常清楚啊，比如说我们这个地方的一个呃，我们的一个adapt adapts classifier。

他的一个文字介绍它的调用方法，以及它的参考文献都写的非常清楚啊，我们可以切到他的一个参考额，就是它的一个文档啊，那么我们这个地方打开的呢，就是s kn的一个呃官网，Scikit learn，点ORG。

然后呢，假如说我们想要找里面的一个具体的算法，比如说我们想找里面的PCA，那么我们可以看一下他的PC，我们点开的是这个PC这个库啊，这个呃这个class，那么我们可以往下翻，在这个在这个下面。

由于它的一个具体的使用方法，我们想要它的保留的主成分是多少，以及我们具体的一个使用的函数，以及它的一个参考文献都是写的非常清楚的，所以说我们假如说想要使用这个库呢，其实是非常方便的对吧。

我们直接用s kn对吧，from s cn点这个降维的模块，Import pca，然后我们这个地方呢在进行实例化，PC的时候也是一样，首先把它实进行实例化，然后呢进行fit对吧。

大家也知道对于PCA来说呢，其实它本质也是一个呃，就是说它本质也是一个我们的一个呃，无监督学习模型对吧，它用来作为降维的，那么对于降维的模型呢，其实在SKN里面呢，它也是用费城来进行一个额。

就是说来进行个礼盒的，这个费城呢不仅仅是用就是说训练的意思，它也是一个礼盒的意思，有些没学的原理呃，原理不明白啊，呃其实是这样的啊，其实这样的大家可以先看一下，我们这个这个这个思维导图，大家发现就是说。

其实这里面的每一个机器学习算法，你其实可以把它划分，每个机器学习算法，我们就可以把它划分成分类回归降维聚类对吧，那么你把它划分成具体的用途的情况下，你先可以结合，就是先把它用起来。

然后再去看书也是可以的，就是说你可以先学习原理再去用，也可以先用再去看书，也都是可以的，这两者都是可以结合的，也并不是说额就是说要把它学懂了再去用这个，也就是说都是可以的，都是可以的。

我是比较建议是相辅相成的一种形式啊，相辅相成的一种形，然后这位同学说他推荐李航老师的书啊，都可以啊，你不管是看李航的统计学，统计学习方法，或者说是周志华老师的嗯，就是说机器学习都是可以的，都是可以的。

那么SKN呢，它为什么是Python环境下最通用的机器学习库呢，因为它包含了非常非常多的一些，不仅是包含了机器学习的一个原理啊，它包含了数据的预处理模型的选择，降维方法。

以及包含了我们常见的一些应用场景，的一些模型分类，回归聚类都是包含在里面的，所以说你假如说想要找，想要用这些具体的机器学习模型用起来，那么SK呢肯定是你最最就是第一选择啊。

比如说我们想要假如说用我们的一个，我们的一个随机森林对吧，Render，对吧，大家可以看一下random first classify，Random first regression，对吧。

一个是分类期，一个是回归期，对吧，假如说我们想要逻辑回归，对吧，Logistic regression，那就是green对吧，假如说我们想用其他的一些我们的领回归对吧，或者说其他的一些我们的一个呃。

分类器都是可以来嗯，就是说很快就能找到的，这个地方，我们直接是用这个浏浏览器的一个CTRL加F啊，然后搜关键字就可以搜到的，然后呢这个地方其实大家也可以看到啊，大部分的一个s kn其实他写的非常清楚。

我们还是用这个，Windofirst，大家可以看一下这个地方，叉叉CLASSIF，叉叉regression对吧，其实就写的很清楚，什么什么的分类器，什么什么的回归系呃，这个在哪看啊。

这个直接打开SKN的官网，我待会会把这个我看一下，这个发到群里啊，SKN的官网，你点开之后，然后点这个API，点这个API对吧，就可以找到这个具体的一个链接了，然后你就可以在这个链接里面搜。

你具体的想要的算法，想要的算法对，是不是很方便，比方假如说我们想用这个tree decision，tree decision哦，直接搜trap对吧，这个地方左边是这个模块啊，左边是这个目录的模块。

然后右边呢是他的DC线程train，勇哥说看SKN的中文手册更好，嗯这个地方呢我不是不是反感看中文手册啊，我绝对不是反感看中文手册，但是呢毕竟啊毕竟就是说英文它更新的更快啊。

呃中文手册大部分是国人自主翻译的啊，就是说难免在一些细节上有差有误差啊，你如果觉得看英文就是说有点困难的情况下，你可以去看中文的手册，但是我个人比较建议你去看嗯，哈英文官方的API嗯。

而且但是就是他的一些API，基本上没有用到很复杂的单词啊，而且SKN里面假如说你不懂他的一些具体的用，就是说他的一个就是一些常用的术语啊，你可以在这个这个s kn，它很方便的给了一个术语表。

比如说我们来看一看啊，他给了个数字表，比如说这个叫什么叫binary classification，Mute classification，Mutual classification，对吧。

以及什么是feat，这个在SKN他都给清楚了，这个术语表啊，都是基本上都是一些常见的单词，而且看了之后他的文档写得真是非常好啊，所以说嗯我是推荐大家如果有能力啊，以及想学好的同学。

那真的是想就是说非常建议学习一下好，那么这是我们的第一部分，就是SKN的一个介绍啊，初步介绍，然后呢我们再看一看s kn的一个建模技能啊。

就是它包含了什么样的功能，那么其实呢SK呢它包含了，基本上包含了额机器学习，他在运用到具体问题，就是解决具体问题的时候的各个步骤啊，它都包含了，比如说数据的预处理特征，编码特征，工程模型的训练与验证。

产能机器学习模型，模型的评价函数以及误差分析，这些呢这些模块在SC里面都包含了，所以说你假如说学习S可能基本上是一步到位，就是不需要关注，你可以不关注它的原理，你可以直接用SKN来完成所有的一个操作。

这个都没关系，这个都没关系，所以说大家就说如果有面试经验的话，你就会发现我在面面试的时候，面试官问我一大堆的问题，再具体就是说进入了这个岗位之后，其实发现就是用的这些库，这个是很正常的。

所以说现在一些机器学习算法工程师，都是本质都是在调库，其实本质也没有对这个算法有什么改进，这个这个本质就是这样的，但是为什么我们还是要学习这个原理呢，其实这个原理它能够帮助我们更好的用。

更更好的解决问题，以及更好的用这些库，对有同学问这个模型的对应的输出模型，对应的输入数据维度和输出数据维度，在哪可以看呢，我们待会会讲个例子啊，讲个例子你可以体体体会一下啊，待会我给你讲个例子。

可以体会一下，我们首先呢来看一看在SKN里面，它包含了数据的一个预处理啊，首先呢是这个标准化，大家也知道对于我们的一个呃，就是说一个数据而言呢，其实它很多情况都不是说，直接能送到我们的模型里面的。

我们在之前的原理的过程，讲解机器学习原理的过程中呢，我们老师可能会给大家讲到，我们的数据呢可能要做一个标准化对吧，嗯我们可能是需要用这个嗯减去它的方差啊，减去它的一个平均值，然后除以它的方差。

让他把把它变变成一个标准的一个形态，或者把它转成一个正态分布，那么在SKN里面呢，它还提供了其他的一些scanner，这个scanner呢你可以理解他就是一个标准化，不同的标准。

比如说你可以用这个MIUGINNER，那么这个mini next gner是什么原因呢，我们来看一看他的文档啊，其实都是非常简单的，我们来看搜一搜他的文档啊，我们搜这个min max好找到他的。

那么这个MMAX根呢，它它的编码方法，它的一个预处理方法是怎么样的呢，当我们输入X的时候，这个X呢它是一个，我们你可以理解它就是111列啊，一列活动，或者说你可以试他就是呃一个单独的一个特征。

那么这个单独的特征呢，我们先先看下它的分母，分母就是一个这单这一列的一个最大值，减去最小值，然后分子呢是这个单独一列减去它的最小值，那么这个呢相当于是我们把这一列用他的LINUX，当做它的命。

它的一个级差对吧，最大值减去最小值称为极差，当他的一个分母，然后呢把它做一个具体的一个转换，当成它的分子，这个呢就是说我们直接用一个MMAX，把它做一个转换对吧，然后呢我们把它转换之后呢。

还可以把它转换，当然也可以把它转成这个min max的啊，当然也可以把它转转换回去对吧，然后呢这个min max呢，它就是说额其实是使用到的，这一列的最大值和最小值来进行计算的，当然有一些其他的。

比如说我们用这个max abs，就是说next abs跟哪的，就是说我们这个特征呢，除以它的一个绝对最大值，绝对最大值对吧，那么就是说不同的一些我们的一个呃，就是说预处理方法呢都是可以的。

那么在excel里面呢，它其实一些一些函数啊，一些操作都是放在一起的，比如说我们刚才所讲的这些scanner呢，都是放在这个叫as s cl点propose嗯，prepose passion啊。

这个预处理这个模块里面啊，所以说我们其实可以很方便的可以找到啊，那么在SKN里面呢，它还提供了这个我们前面所讲到的呢，这个是基本上是这种常规的skin，当然还有一些其他的啊这个非线性的一些转换。

比如说把它做一个分位点的转换，或者说把它做一个嗯，就是说嗯指数变化都是可以的，那么我们在SKN里面呢，还可以把它就是说我们这一列呢，把利用这个预处理模块把它做一个额，就是说取他的一个L1或者L2。

你把它转成一个呃，就是unit norm，这个都是可以的，然后呢在SCN里面呢，它可以利用我们的这个IMPULT这个模块呢，完成这个缺失值填充对吧，我们的一些机器学习的算法呢，它是有很多的一些模型。

它是不支持额包含缺失值的一个数据的对吧，我们如果想用这些模型呢，我们可能要首先完成一个缺失值的填充，那么在SCN里面呢，是支持一些缺失值的填充的方法的，那么在之后的一些嗯实践过程中呢，我们也会给大家讲。

它包含了哪些缺失值填充方法，那么在S坑里面呢，它还包含了一些特征的一个预处理方法，比如说我们的一个特征的常见的编码，Neighbor encoder。

完后请encode以及我们的ordinary encoder，都是额这个常见的一些特征的编码的操作，都是在SK里面所包含的，那么我们给大家讲一个，就是说先举个例子啊，就是说我们特征编码到底在做什么。

那么我们假如说大家去应聘的情况下呢，其实呃很多的很多时候呢面试官都会问啊，这个我们给一个数据的情况下，你如何对这个数据集进行编码，或者说我给一个数据的数据集的情况下，你如何对这个数据集做一个特征工程。

这种呢其实是常见的一个呃面试的一个问题啊，这个是常见的面试问题，或者说对于一个字符串的一个字段，我们如何对它进行编码，那么这个这一类问题呢，其实就是一个特征工程的一部分，那么我们首先呢在这个地方呢。

大家首先要理解一个概念啊，或者说弄清楚一个呃两个名词，就是说数据挖掘和机器学习到底是什么，它们之间的区别是什么，那么我们如果大家现在学习机器学习，或者现在学习数据科学呢。

一般情况下都是直接学习机器学习是吧，直接学习机器学习算法，但是呢对于老师我啊，我是这个old school的这个程序员呢，我是在这个10年左右，就开始看一下这个机器学习的一个原理的书，然后呢在当时呢。

其实机器学习的一个它的一个名字啊，最开始它还有一些分支叫这个模式识别，不知道大家知不知道，那么其实在早期的时候呢，机器学习它是作为这个数据挖掘的一个子流程，他是他是作为数据挖掘X流程。

数据挖掘它是更加关注于全流程的数据采，从数据的采集，数据的一个编码，再到模型的构建，再到最终的一个模型的部署，所以说数据挖掘和机器学习，它的一个主要的区别就在于数据挖掘，它其实是更加关注于数据全流程的。

那么数机器学习呢更加关注于这个模型的构建，与它的优化好，那么我们讲了一大串这个数额，数据挖掘和机器学习的一个区别，我想表达的意思就是说，如果一个你想成为一个合格的算法工程师。

你就不仅仅是要弄懂这个机器学习的一个原理，和它的应用，你还要掌握我们如何把数据把它转换成模型，它需要的形式，比如说我们看一看啊，我们这个原始数据它是一种JSON格式的啊。

是类似于这个Python环境下的，Python语言里面的这个DK是格式，那么这个DK的格式呢，它其实是一种非规整的形式啊，假如说我们最外层的零是表示的是这个呃，一个样本的一个样本的id，然后呢。

原始的数据集里面还包含了一层这个house info，然后这house info里面有一些字段，Number rooms，Number bedrooms，以以及这个STRATEWAY。

相当于是这个街道的编码，以及这个lo basement rooms是个一好，那么接下来就是说，假如你遇到了这四呃四个特征，你怎么对我们这四个特征做一个编码呢，对吧。

其实这个呢并不是说是一个嗯机器学习的语，嗯模型的问题，但是呢其实是我们日常生活中，或者说在实战的过程中，经常会遇到这个问题，就是说我们拿到一个字段的情况下，我们如何对这个字段进行一个编码。

比如说我们对于数值字段，其实我们的现在的机器学习的模型，大部分都是直接可以识别，或者直接可以输入这个数字段对吧，那么我们对于数值字段我们可以不做任何处理，但是呢对于这个字符串字段，其实我们现在继续模型。

他是不能直接输入字符串的对吧，它本质还是完成这些计算，那么我们对于这个字符串我们怎么进行操作呢，我们可以做把它做一个编码，比如说我们用这个独热编码，独热编码呢就是one hot encoder。

one hot encoder呢，他的意思就是说，我们把它转成一个稀疏的一个向量，那么这个向量里面呢一就代表它对应的位置啊，就是说对应的取值零呢，就表明它就是说没有取值。

那么对于呃这个呃这个是shore bird一个呃位，然后呢对于这个嗯字符串进面板呢，它的一个操作就是说，我们首先统计一下这个stress name，就是所有样本的string name。

它总共的一个空间是多少，就是总共包含多少个独立的字符串，那么我们把它做一个one hot，就是说我们把它转成一个1×5的一个向量，在某一个位置它取值为一，其他的位置取值为零，就one o k。

One o k is hot，比如说one o k是编码的，然后其他的位置都是没有编码的好这是one hot，编码数值一般要标准化，标准化规律化吗，哦这个呢其实是这样的，对于不同的机器学习模型。

它的就是说是不一样的对吧，比如说对于线性模型，我们一般是要做这个预处理的，那么对于数模型其实我们可以不做是吧，那么对于不同的机器学习模型，我们是可以就是说区分对待的，那么在SKN里面呢。

它不仅仅是包含了这些，这些数据的一个预处理啊，它最最核心的就是说，它包含了很多的机器学习的模型，而且这些机器机器学习的模型呢，你可以在不不理解它原理，或者说不去弄懂，不去深究它原理的情况下。

就可以很方便地进行使用，在SK里面呢，其实他所有的机器学习的模型，模型都是有四个函数可以进行调用的啊，fit模型的训练，或者说模型的拟合，predict模型的预测。

predict pro这个probe呢就是probability模型，预测概率值啊，这个predict是直接是预测成标签，这个predict probability呢，是预测这个标签的一个概率值。

然后这个score呢默认是打分，做一个准确率打分对你可以就是记住啊，这个四个函数是可以记住的，就是所谓的GSKN里面的嗯，机器学习的模型都是支持，大部分都是支持这些四个函数的，而且呢SKN里面它支持了。

嗯老师，那有同学问老师，那一个优秀的算法工程师，的核心竞争力在哪些点上，这个其实蛮多的，就是说在知乎上也有蛮多讨论的啊，一个优秀优秀的算法工程师，他的核心竞竞争力，我个人认为在于能不能快速解决一个问题。

核心竞争力就是你能，就是说能不能快速解决一个问题，如果都是掉包的情况下，那就是谁看谁掉的快呢对吧，谁掉的快呢，就是说我现在你有这些库，我有这些库对吧，看谁用的更好，这个就是核心竞争力。

只能叫算法应用工程师，那你本质上就是这样的，你去不管你是本科还是硕士呃，或者是博士，你去嗯，互联网公司90%的岗位都是算法工，他所谓的算法工程师都是解决具体的问题，他没有开发算法。

他都是用算法去解决具体的问题，还是业务问题，额第一个是对于这个具体库的一个使用，就是说你能不能把它用的很熟练，第二个是对业务能力的一个掌握，熟练掌握程度啊，额一般情况下业务能力我觉得嗯不是制约。

就是说现在很多场景下嗯，就是说不管是互联网啊还是金融啊，很多场景下其实业务并不是很复杂，往往是这个具体的一个额建模的能力，可能是一个就是说能够考察大家的点吧，对就是说嗯是不是数据处理能力很重要。

嗯数据处理能力当然很重要，这个肯定很重要，就是说我举个例子啊，我举个例子，你如何用pandas，你如何用pandas完成一一千万行数据的一个呃，读取并完成它的一个特征工程，就是说你假如说你现在的一个。

你现在就是你的笔记本，你能不能完成这个操作，对，或者说你能不能用pandas完成，你想要提取的特征，比如说我们前面举个例子啊，这个举个很简单的例子，比如说现在你想要你用这个已有的库啊。

数据的预处数据预处理，这个数据处理的这个pas的库，你假如说你想要统计number rooms，Along number bad rooms，它整体两列的一个相关性。

或者整体它两列构造出一些新的特征对吧，其实这个呢就是很基础的，你要把这个数据处理的一些库给他掌握好，当然我这个地方是只举了一个很简单的例子啊，这个数据处理里面还包括这个数据的一个清洗，数据分析对吧。

以及数据的预处理都是很多的，然后呢我们就回到我们PPT啊，大家如果还想就是说提问的情况下呢，也可以继续提问啊，对然后呢在SKN里面呢，它其实是支持的，它支持的一些机器学习模型呢都是比较基础的。

都是比较基础的，但是是一般情况下，都是在涵盖了我们现在所有的机器学习的教材，里面的啊，比如这个线性模型，数模型以及神经网络以及无监督学习模型，在SKN里面都是有具体的一个实现，但是需要注意的是。

就是说SSKN呢，它是不包含这些高阶的一些数模型的，实现比如说呃这个呃charge boost，Nice，Gbm，Catch boost，这些呢都是在s kt里面，它是没有具体的实现的。

那么SKN的一个神经网络呢，在SKN里面它也有全连接网络的实现，在SKN里的全连接网络呢，它是实现了这种CPU环境下的全新用全连接网络，它是没有实现GPU环境下的一个全球网络，对好。

然后就是说这个SK呢，它是基本上涵盖了基础的一些，机器学习的模型嗯，呃有同学问，用大量的数据和小量的数据，在使用pandas的方法上一样，在性能和机器要求上有哪些注意的点呢，这个就细节蛮多的。

就是说我们在使用pandas的时候呢，首先有哪些点你需要注意的，第一个是数据的类型，就是你读取数据集的时候，数据的类型你需要注意，其次是数据的一个处理，就你具体的处理函数。

就是说是不是嗯就是说能不能进行矢量化加速，这个呢都是非常非常关键的，有些pandas的函数它是是串行执行的，但是有一些函数它是其实是可以把它转成number派，这种矢量化执行的，对都是有很多细节啊。

这个细节都蛮多的，比如说在pandas里面的apply对吧，其实他都是哦，就是说在速度上可以做蛮多的一个加速，能不能讲讲这方面的一个实力啊，可以呀，呃我们我们下节课吧，下节课我找找找几个例子吧。

因为这节课我没准备对下节课啊，下节课，那么在SKN里面呢，它还支持了这种数据的一个，我们的一个评价函数啊，就是评价指标以及误差分析，它不仅仅包含了这种回归的分类的啊。

无监督学习的以及一些排序等等问题的一些，就是说评价函数在SKN里面都有包含的，一些实现，所以说你假如说想要计算这个UC呀，要计算这个logo loss啊，其实直接用SKN就行了。

好那么前面呢我们就用这个在第二部分呢，我们就讲解了这个s kn它具体的一些呃，就是说他的一些包含的一些模块对吧，那么我们接下来就看一看，s kn如何用它的一个额，就完成一个具体的一个建模。

首先呢我们来讲一讲在这个地方，可能在之前的课程可能已经有讲过啊，就是说哎我们的数据划分方法，那么在我们讲具体的一个嗯实践的过程中呢，其实数据划分方法呢是非常重要的，数据划分其实它非常非常重要。

就是说首先呢我们在遇到一个问题的时候，我们首先要确定这个问题的到底是什么对吧，我们这个问题到底，我们前面这个PPT所讲到的问题到底是回归啊，分类啊，还是聚类还是降维，确定的问题是什么。

之后接下来我们要确定什么，我们就要确定我们数据的一个具体使用的算法，对吧，我们到底是用线性模型还是数模型，还是等等其他的模型，然后第三步呢，我们就要确定我们的数据划分方法。

这个呢就是要确定我们具体要使用的训练集，以及我们的验证集，以及我们的测试集到底是由什么组成的，这个其实非常重要的，那么在很多情况下，其实我们的一个数据对于我们的数据集而言啊。

我们的训练集以及测试集都是给给定的对吧，很多情况下我们的训练集和测试集是给定的，我们很多情况下呢，我们的一个呃就是说验证集它有可能没有给定，验证集没有给定，那么我们验证集我们如何进行划分呢。

这个可能大家如果知道的啊，你可以就是说我们稍微讲快一点，如果不知道呢，大家这一点其实非常重要的，有三种数据划分方法，就是三种验证级划分方法，第一个是流出法，就说我们直接按照比例原始的训练集。

我们把它按照比例划分成训练的部分，以及我们的一个验证部分，第二种，第二种方法方法呢我们叫这个cross validation，交叉验证，cross validation呢。

我们就是说把我们的数据集划分成N份啊，这个地方挡住了啊，应该是啊K分啊，K分或者N份，然后呢对于K分的，或者说把它划分成K分的情况下呢，我们对于每份这个嗯这一份啊，这个一般情况下。

KK呢它是小于我们的样本的数量的，所以说我们每一份其实它包含了嗯，可能包含几十个几百个我们的样本，那么在每次训练过程中呢，我们会随机啊，就是说循环选择一份做我们的验证集，比如说在第二次我们训练的时候呢。

我们用第二份做我们验证集，第在第三次训练的时候，我们用第三份做我们的验证机，这是K折交叉验证，那么K折交叉验证，其实它和流出法其实是很类似，在每次训练的过程中呢，其实它就是单单次的训练过程中。

其实就是一种流出法，只不过呢K折交叉验证它的一个数据集，它每份在不同的部分充当了验证集对吧，还有一种方法就是我们的采样法对吧，自主采样不是STP，那么他是从我们的原始的数据集里面，做一个有放回的采样。

得到我们的训练部分，以及我们的一个验证部分好，那么我们的数据这是数据数据集的划分方法，就是说怎么划分得到数据训练集以及验证集啊，那么主我们在具体的实践过程中呢，主要是用我们的流出法和K值交叉验证。

两种比较多啊，K折叠乘验证它的优点，就是说是能够训练得到K个模型，而且这K个模型在一定程度上是，拥有一定的多样性嗯因为他的一个数据集，参与训练的数据集是不一样的，那么K值这交叉验证它的缺点。

就是说它的复杂度是稍微高一点的，需要训练K个模型，那么如果数据量比较大的情况下，如果我们拥有的数据量比较大的情况下，我们可以直接用这个流除法，如果你想要追求精度的情况下，你可以用K折交叉验证啊。

如果我们的数据集比较小的情况下，你可以用这个嗯，不是strap采样的方法好，那么我们刚才所讲的呢是我们化数据化的方法，第三个呢就是说额这个还有一个呢，就是说我们的数据的一个具体的应用流程啊。

这个呢就是说我们在具体的使用到一个，用使用一个模型来进行建模的过程中，我们怎么知道，或者说怎么根据我们模型的一个阶段去进行，就是说下一步的操作呢，这个其实也有一定的一个实践流程的。

这个思维导图呢是温达在neo lips上面的，一个就是问答，它原始的一个PPT上面的啊，我截取的，那么我们在应用机器学习的算法的时候时候呢，首先呢其实是有一定的具体的流程的。

我们首先呢看一看我们的一个训模型的，训练集的一个误差是不是比较高，如果我们的模型在训练集的误差，就比较高的情况下，那么说明此种情况下，我们的一个模型的一个误差，是由我们的一个偏差所占据。

那么我们可以要做的呢，可能就是说用更大的模型训练更长的时间，以及用其他更好的一个模型的网络结构，去获得比较好的一个训练的精度，如果我们的训练集的一个误差，就是说他已经比较低了。

但是呢我们的验证集这个train d EV呢，就是说我们是从训练集里面划分得到了验证集，它的一个误差比较高，那么此种情况下，那就是说明你训练集误差低了，但是呢在验证机的误差比较高。

那么说明你的一个模型是过拟合了对吧，那么你说明你此时的一个模型的一个误差呢，是由这个方差所占据，那么你可以考虑加入一些正则化方法，或者说用更多的一个数据参与我们的一个训练。

如果我们的模型训练集的误差比较低，验证机的误差也很低，然后在我们的DVL，这个DEVL是我们的公开测试机啊，就是说你可见可见的测试机，可见的测试机它的误差很高，那么就说明这种情况下。

就说明你的一个验验证集和测试集啊，这个验证机这个DEVL啊，这个DEV是可见的一个测试集啊，这两部分的一个数据集它是分布不一致的，说明你的train test data是mismatch。

就是它是不匹配的，那么在此种情况下，我们在划分验证集的时候呢，你尽可能把我们验证集的一个数据分布呢，让他去和我们的最终的测试集更加匹配，那么如果我们的模型训练集的误差很低，验证机的误差也很低。

以及我们的公开测试集的误差很低，但是呢最终假如说我们模型上线以后，你的具体的上限，上线的一个最终的实践的过程中，你的一个误差很高，那么这也是有可能的，就说明你的一个公开的一个测试集，其实你也过拟合了。

那么有很多同学就是说不理解这一点，就是说我们为什么还能过礼盒验证机，为什么还能过拟合测试集，其实我们的机器学习模型，其实你只要有这种打分反馈的一个情况啊，你就有这种调参的这种就是说要机会。

那么只要有调仓的机会，那么你就有过拟合这个数据集的一个可能性，所以说我们为什么会用这个，未未知的一个样本来预测，或者说用为为什么用这个未知的样本来验证，我们模型的精度呢，就是有这种一种考量啊。

所以说大家在具体应用到一个，具体问题的时候呢，我们就是可以用这个思维导图来进行一个啊，具体的一步一步来进行一个实践，那么我们在具体的一个，具体的一个应用的过程中呢，其实我们怎么能完成建模呢。

首先呢把我们的数据集划分成训练的部分，以及测试的部分，然后确定好我们的模型，然后呢，我们首先呢需要对我们的数据集，进行一个预处理，而且需要对我们特征进行一个转换，然后对我们的一个模型进行训练。

以及模型进行选择，然后我们模型训练完成之后呢，然后对对我们的模型的一个预测结果，进行一个后处理，然后最终最终得到我们的结果，然后呢，这个地方我们的一个机器学习的一个框架呢，它我们这个地方的思维导图。

它是涵盖了数据的预处理以及特征的一个编码，而且呢它还包括了这个模型的选择，以及模型的调参，那么其实呢这整个的这个步骤啊，其实这是我们机器学习，它具体应用到具体问题的时候，我们要做的。

那么其实这整个步骤呢，我们可以用一个工具叫autumn mon，就是自动机器学习的这个呃工具来完成，那么AUTOML呢其实大家如果有知道的话，其实AUTOMA这种自动机器学习呢。

其实在一定领域它是能够代替算法工程师的，在一定领域能够代替三种工程师，但是呢在很多情况下都是呃，还是不能完全代替啊，它只能在一领域能够代替，因为这个AUTOMI的一个嗯学习呢，其实它也是一种算法。

它也是在特定的领域领域才是有作用的，好那么这是我们第三部分，就是SKN的一个建模流程，我们其实也是以这个机器学习算法的一个，建模流程来给大家讲的，就是说我们模型的数据划分怎么样的，我们的一个误差。

在判定我们的误差的情况下，我们如何完成下一步，以及我们的机器学习的算法的流程是怎么样的。

好，那么我们接下来呢，就用一些具体的代码来进行实践吧，对吧好，勇哥同学说现在奥特曼家用的多吗，是不是还得学奥特梅尔额，其实是这样的呃，AUTUMON在特定的特定的领域用到的比较多。

就是特定的领域是比较多的，NAS是什么，n a as是这个NAS是一个呃网神经网，深度学习的网络结构的搜索方法，NAS啊，是深度学习里面的一个网络模型，结构的搜索方法，DEV啊。

这个地方的DEV是对应于可见的测试集，对可见的测试集，然后这个test呢是这个未见的未知的啊，或者说未来的一个测试集，或者说是线上的测试集，那么大家如果额自己学习SKN呢。

一方面是可以从我们的一个官网来进行学习，这个官网其实他给定了很多例子啊，打开这个SPN的官网之后呢，其实是在上面有一个叫example，这个页面呢，其实它下面就包含了很多的例子啊，比如说我们来看一看啊。

在S看的里面，对吧，我们用SKLN能不能完成这个聚类呢，当然可以呀对吧，这个地方他是用SKN完成嗯，他是用SQL里面的key means呃，以及呃我们的beat kings。

以及呃PC之后的KMEANS来完成一个聚类，然后他也会把这个聚类的结果，给他做一个可视化，对所以说SKN呢你能够想到的一些操作啊，他都是能够就是说完成的啊，在这个呃example这个页面呢。

是包含了很多的一些具体的案例的，你也可以如果感兴趣的同学，也可以就是说分步骤来进行学习，好那么一嗯，第一种方法呢就是说根据SKN的官网，以及他的一个具体的一个例子案例来进行学习。

第二个呢就是说你可以从这个嗯。

嗯我们这个地方呢我会给大家以一本书，叫s clan的一个嗯s kn的一个kid book啊，这个书呢也是蛮也是英文的。

但是并不是很复杂，这个书呢就是讲解了SK的一些具体的一些模。

型的一些一些使用方法，嗯这本书我也看过，这也是非常非常嗯就是说比较实操的，而且也比较基础。

如果感兴趣的同学呢，也可以就是说根据这个书来进行学习，好，我们接下来呢就看一看SKN的一些，具体的一些呃，就是说一些使用案例啊，一些使用案例，我把我的这个notebook给大家打开。

然后呢我在写这个代码的时候呢，我基本上也是用SKN的一个这个JUPITER，JUPLAB啊，然后大家如果是用汽车在线的一个云平台，其实本质上和这个我们这个网页是一样的啊，网也是一样的好。

那么我们就来看一看具体的代码吧，那么我们就看第一个例子啊，然后我们就休息一下啊，那么我们首先呢来一步一分，一步一步来给我们讲代码对吧，首先呢from excent import labors。

以及data sense，以及proper proping这个三个模块，neighbors呢，它主要是包含了我们的一个，就是说KN的一些计算，KN模型，或者说最近邻模型。

然后这个DATASET呢是完成了数据集的读取，然后proposal呢是这个是这个我们的数据，预处理预处理，然后这个地方model selection呢是我们的数据划分方法。

以及我们的交叉验证的一些模块啊，在这个model selection里面，然后呢这个SKN里面呢还有这种matrix啊，这个我们刚才所讲的这些评价指标，我们翻译一下啊。

在API文档里面有这个matrix，matrix对吧，我们的一个AOC啊，我们的准确率啊，以及我们的F1score，在这个matrix模块里面都有实现好，那么我们接下来看一看这个代码啊。

我们首先呢从DATASET里面node i r s，这是一个我们test conn里面，它包嗯就是说自带的一个训练数据集啊，自带的啊，然后呢我们读取完成之后呢，我们就读取它的一个训练的部分。

以及它的一个标签，然后接下来呢，我们就用我们的一个给定的数据集呢，把它做一个训练的部分和验证的部分的，做一个划分，这个地方我们的train test split，本质就是一个hold out的这种划分。

Hold out，流出法啊，流出法，这个地方我们的train test split，它是有一个默认的，我们的一个验证集的划分比例，这个地方大家可以看一下文档，这个地方它的划分比例是多少呢。

它的划分比例是我们的一个0。25，就是说25%的一个数据集呢，我们划会划分到我们的一个test test set，这个地方我们就把它充当成我们的测试集，然后呢，我们如果想要对我们的数据集做一个预处理呢。

我们就是从PROPING里面调用这个scanner对吧，比如说我们这个地方调用我们的一个嗯，Standard scanner，然后做一个feature好，然后呢我们假如说啊。

这个地方我们首先呢看一看这个stand standard skinner，这个地方的fit用来做什么，有同学问到这个润润动stage，它是用来做什么的啊，我们待会给来可以给大家讲啊，嗯那么需要注意的是。

就是说这个地方给大家写一下，大家记住这样一句话，就是说SKN里面的，所有的机器学习模型，它的模型啊，所有的模型加上一些预处理，都是支持这种状态的，那么有同学他可能不知不理解这是什么，是状态。

那么这个状态呢比如说我们举个例子，假如说这个地方我们用这个min max scanner，Min max scanner，他是要计算它在计算的过程中，是需要得到需要通过这一列的一个最大值。

最小值完成一个处理的，所以说在这个feature的这一步呢，其实它会计算这个SKINNER要用到的，比如说在standard skinner的过程中，它会用到什么，这个standard scanner。

它会需要用到我们这一列的一个均值，和这一列的一个方差来完成一个转换，那么有同学可能还不理解啊，我这样跟你说啊，在feature的这一步会计算均值和方差，那么在这个transform这一个这个步骤。

我们这地方的SKINNER他是从STARDSKINNER做一个feature，得到一个他的一个具体的实例化的一个对象，然后这个对象呢直接做一个分transform，这个transform呢。

它会以我们上面所计算得到的一个均值和方差，对我们的数据集做一个转换，那么这个地方我们transform呢，它是直接做一个转换，它是没有再做feature的，这个地方我们一定要注意。

就是说这个fit呢它是保存了这个状态的，保存状态的，那么如果是直接对我们的训练集和测试集，同时把它做transform，那么就会保证就会可以保证我们的一个训练集，测试集，它的具体的预处率。

它的标准是一样的是吧好，然后这个地方其实也跟我们前面所讲到，这个在excel里面所有的大写的啊，这种首字母大写的其实都是这种class class呢，它是支持需要实例化再进行使用的。

然后呢我们接下来定义一个kn的一个模型，K neighbors classifier，然后呢我们最近的一个样本我们用来做判别呢，我们是三个样本，然后我们就kn做feature。

用对我们的训练集做一个feature，然后对我们的一个测试集做一个predict，然后我们就用我们的准确率，Accurrency score，我们从matrix里面import的做一个打分。

然后我们的计算得到的准确率是8%，19好，然后我再回答这个同学的问题啊，Random stage，你假如说你想要看它的一个具体的一个含义，对吧，很简单，我们看他的一个，但它的一个文档类型呢。

windows stage其实就是一个呃seed，这个windows seed呢，就是说我们在做做数据集划分的时候啊，其实它是一种随机打散的划分，它是随机划分的啊，它不是啊。

就是说我们这个hold out这种划分方法，它是一种随机划分的，也就是说他其实是随机挑选，挑选了一定的比例充当我们的训练集，随机挑选的一定比例，当做我们的一个验证机，那么这个就有一定的随机性。

那么我们如何固定住这个随机性呢，我们就设置这个random stage，Real stage，对它可以用来控制我们的一个这个可复现性，就是说当我们设置成real stage情况下。

我们的数据集的划分方法就固定了，好我们稍微休息5分钟啊，稍微休息5分钟，我们继续好吧，对大家，对我们刚才所讲的这些内容有什么问题吗，以及觉，你就是说大家觉得我们这个讲课的一个节奏，是不是啊有改进的方向。

或者说有一些不舒服的点，呃，这个，呃satisfied对吧，这个含义是什么啊，这个含义其实嗯非常非常好的一个问题啊，我们待会会讲啊，待会会讲他是什么样的一个额，就是说含义啊，我们待会会讲的。

对我们先休息一下啊，先休息一下好额，那么我们回来啊，大家对我们刚才所讲的这个内容OK吗，OK的同学扣个一，我看一下啊，OK的同学扣个一，我看一下，或者说有什么问题也可以直接提出来啊。

好额只有两位同学扣一啊，那么我希望其他同学也能够完全掌握啊，我就默认其他同学没有问题啊，好，那么你这个地方我们刚才有同学问我们的train，Test split，这个呃satisfy这个是什么含义啊。

这个呢就是说我们看他的一个解释啊，If if not none，就是说这个参数如果它is not known，就是说他设置的情况下。

Data is subsplit in satisfied fishing，Use use this as the class label，好，那么我们可以演示一下这个到底是什么意思啊。

我们可以构造一份数据集，我们的Y呢，我们的X就是哦放大一点啊，嗯我可以先把这个运行一下啊，免得我没有long派啊，这个long派没导入是吧，input是浪派，H m p。

然后呢我创建一个训练集P点zeros，然后呢我们创建一个20行四列的一个X啊，20行四列的X，然后呢我们的Y我创建它是1234，一乘以额四五是吧，四五那就是5+2乘以5+3乘以，五加上，4×5。

我们在这个地方呢，我们创建了这个我们的数据集和我们的标签，我们的Y呢我可以给他打印一下啊，他是这样的啊，121这个地方呃，四个五个，一五个，二五个，355个，四五个，四对吧，那么也是20个。

那么我们也是用这个train test splish now，然后对我们的数据集进行划分啊，我们来看一看啊，我们这个地方我们把windows stage把它去掉啊，这个无所谓的。

我们也是传入我们的X和Y，然后我们可以把我们的一个训练集，它的一个标签，和我们的一个验证集测试集的标签给打印一下，大家就看出来，大家可以看一下我们的验证集的标签，它是23221，为什么呢。

因为这个地方他其实是随机，从我们原始的一个数据集里面进行采样得到的，它并不是说是一个规制，或者说标按照比例进行采样的对吧，每次采样都是非标准的，那么如果我们用这个函参数啊，如果我们用这个地方的一个参数。

我们来进行设置，那么就这个这种情况下啊，我们再设置一下我们的一个n split，对吧，假如说我们这个地方我们没有加这个额参数啊，它其实得到的验证机，它的比例并不是说是一比一比一比一的。

那么如果我们加了这个参数的情况下，我们得到的一个验证集的比例就是一比一比一，这个参数就是说你在进行划分，我们的一个验证集的时候呢，尽可能的把我们的验就是说你划分得到数据集，保留原始的类别的比例。

就是这个作用就是这个作用，那么这个作用这个参数呢，其实也是蛮有蛮有用的，就是它是Y需要有排序吗，不需要这个地方，这个地方的Y他不是说从Y的排序得到，他其实是随机。

先随机挑选一些我们的样本的一个index，然后再从这个次序得到它对应的一个Y对好，这个理解了吧，好然后我们就继续啊，然后呢我们的SKN呢，他其实能够做很多的一些操作啊。

比如说数据的预处理域特征的编码模型，训练验证场景，机器学习模型都是可以做的，那么比如说我们在这个嗯SPN里面啊，比如说我们假如NOSKN里面的progress，这个模块。

假如说我们在导入我们的一个额一个error，这个导入一个三行三列的一个嗯，嗯矩阵的情况下呢，我们假如说直接用for personal scale这个函数，那么这个地方哎大家可以看一下。

我们这个地方其实是直接用的一个函数，对它进行一个处理，那么我们处理之后的这个矩阵呢，其实他长得这样的啊，可能你觉得他平白无奇，但是呢你假如说直接求这个矩阵的一个均值，和它的方差。

你会发现他都帮我们处理好了对吧，均值为零，方差为一，那么其实我们这个呃proposal their skin呢，它其实这个函数本质就是我们这个standard scanner，这个具体的一个实现。

不信我们来看一看嗯，我们定义一个progression，点SKINNER，Scanner，点feature，然后对我们的这个把实例化的这个嗯，对象呢把它对我们的这个矩阵呢，做一个转化成form。

然后就可以看到其实它是可以直接转换的，结果是一样的，然后呢，其实这个地方我们如果用这个class大写的class，Status scanner，它是能够记住下我们这个地方。

你x train里面的一个均值和方差，然后接下来，假如说你直接对我们的一个新的数据集，做一个transform呢，我们就用我们之前记录下的均值和方差，做一个处理就行了。

好那么我们这个MMAX其实也是一样的，那么在这个地方呢，我们也是定义一个我们的一个矩阵，然后呢我们用in max，那么这个地方其实我们的min max呢，或者说所有的skin呢。

它可以这个地方我们是上面这个例子，是feature和transform分开做的，当然我们也可以把feature和transform同时做，比如说我们把feature下划线transform。

也就是说我们用这个数据集，同时把它计算它的一个最大值和最小值，以及我们想要的参数，以及同时把我们的数据集做一个转换，那么这个地方需要注意的一点，就是说。

不管你是用feature transform还是废纸纯子，不管你是把feature transform分开做，还是把它一起做一，非常非常注意的一点，就是说你一定要保证只能FEH一次，只能保证废止一次好。

还有一个呢，就是说如果我们在训练，训练好这个CISCANNER之后呢，接下来做一个转换的情况下，其实我们传入要需要传入跟他原始维度一样的，比如我们这个地方我们定义的是一个3×3的。

那么你假如说做一个转换呢，其实你要传一个跟他样本维度一样的，才符合他的一个转换，当然还有这种命嗯，就是max abs的一个，为什么只能feature一次，我这个地方给大家举个例子啊。

为什么只能feature一次，假如说我这行这个地方有两行代码，第一行代码是对我们训练集的数据，用这个这个代码完成一个转换，第二行是对我们的测试机代码做一个转化，那么就会出现一个问题，什么问题。

标准不统一啊，标准不统一，你能get到吗，因为你在这个地方，你在做第一行代码转换的时候，你的最大值最小值是虚拟机的最大值最小值，第二个转换的时候，你用测试题的最大最小值来进行一个转转换。

你就表它的一个标准就不统一了，所以说这个fit它是记录下这个标准，然后transform呢就是用这个标准做一个转换，所以说你在任何情况下只能fit一次，这样这样能理解吗，这样能理解吗，对。

所以说你不能是各自用各自的标准啊对吧，那你在用这个来完成我们的模型的训练时候，就肯定会出现问题对吧，可能出现的问题好，那么这个max abs呢其实操作也是一样的啊，操作也是一样的好。

然后呢还有这种其他的robots skinner，这个robot skin呢它是主要啊对于这种异常值啊，可能更加鲁棒啊，这种转换，然后还有这种我们的一个额就是分箱的这种。

就是说分位点的transformer啊，这种转换呢其实也是非常方便的，还有就是我们的一个呃就是说非线性的转换，比如说power transformer都是可以进行转换的。

然后呢在S坑里面呢它是很很方便的，可以把就是说把它做一个L2的一个LM，这个大家在我们的机器学习的原理里面，已经学过对吧，Ai long，它把它把我们的每一行把它转成这种嗯unit农。

然后呢对于我们的数据集，假如说我们它是有缺失值的填空情况下，我们直接是可以用这个缺失值来做一个填充的，那么这个缺失值呢我们如果在SK里面呢，我们是直接从这个impulse这个模块呢可以玩。

就是导入我们的缺失值的填充方法，比如说我们在做一个缺失值填充的时候呢，我们可以用这个这一列的一个平均值，做一个缺失值填充，这一列，这个平均值对于趋势值进度怎么怎么说呢，我们来看一看。

首先呢我们传入这个三行两列的一个数据，三行两列的一个数据，我们包含那个数据是一二缺失值37676，那么我们在做一个缺失值填充的时候呢，其实我们可以看一下啊，我们首先呢完成一个FEIT。

然后接下来作为作为我们一个额，就是一个transform，那么我们可以看一下，在我们原始数据集做废纸的时候，这第一列的一个平均值是1+7除以二等于四，第二列的一个趋势，第二列的平均值是2+3加六。

再除以一个三，等于我们的一个哦，2+2加2+3加六啊，这个是11对吧，11÷3是呃，就是说3。6对吧，3。6，然后呢，我们接下来对我们的数据做一个转换的时候，他是直接用这个平均值，第一个是平均值。

第一列的平均值四，第二类平均值是这个11/3，做个填充即可，当然我们这个缺失值填充，它不仅仅是可以对于数值的列，做一个缺失值填充，也可以支持对于我们的一个嗯，就是说啊类比的例做一个趋势填充，举个例子啊。

我们这个地方呢我们的这这个数据集呢，其实你可以用这个long派进行表示，也可以用这个data frame，其实本质是一样的，我们这个地方呢有两列，第一列呢是这个也是类别类型的A缺失值AB。

第二列XY确实值Y，然后然后呢我们可以用这个most frequency，就是说出现次数，这一列出现次数最多的一个取值，做一个取值值填充，比如说第一列出现次数最多的是这个A。

impulge feet里面的参数可以解释一下吗，哪一行吗，是这一行吗，我们这一行吗，我这一行我说了啊，是这个任务，这个most most frequency，就是说用出现次数最多的这个取值来做填充。

对，上面这个这个不就是一个嵌一个，一个就是说嵌套的历史吗，这个不就是嵌套的list吗，嗯需要解释吗，第一个这个就是一个list，这是一个元素啊，这是一个样本啊，一二确实值376，就是三行三行两列的啊。

我们如果把它写开，是这样的，我写开你就知道了，就是这样，三行两列对吧，三行两列，第一列我们用第一列算他的一个平均值，1+7啊，缺失值我们不算1+7除以二，然后2+3加六，对你可以理解它就是一个小数据集。

对我们三行两列，三行两列可以理解吧，嗯好，那我们继继续啊，那么这个地方呢我们就设置它的一个填充方法，是用这个most most frequency，然后就是这一列出现次数最多的一个取值。

这一列出现次次数最多的一个取值，当然我们也可以用这个KNN的一个填充方法，就是说我们找他最近邻的样本来做一个填充，那么这个呢我们再来看一看啊，这个填充方法啊，我们用这个嗯最近邻的样本呢。

我们算它是两个最近邻两个样本，然后呢，我们这个地方呢其实再做一个嗯，最近邻的一个计算呢，它其实呃会抛弃这个，就是说他会在计算我们缺失值的时候呢，这个是一个样本，这是一个样本，这是一个样。

这个样本四行三列，四行三列，然后他在计算这个最近邻样本的时候呢，其实我们第一个样本，它最近邻的其实是我们这个呃，呃这个第二行和第三行，第二行和第三行，然后他就用第二行，第三行对应的列做一个平均值。

得到我们的这个缺失值，然后我们对于这个样本呢，它最近最近您的两个样本，是我们的第二行和第四行，然后我们第二行，第四行的一个第一列的一个平均值，做我们的一个我们的这个缺失值一个一个填充，那么这个KN呢。

一个填充呢其实是找最近的样本，它和上面的一些填充方法其实是不一样的对吧，他其实是有这种用其他行其他列的一个计算，找到最均匀的样本，然后再去填充对应的一个额，就是说列。

然后上面的方法其实是直接做一个简单的填充，所以说上面的填充方法呢叫这个simple impputer，下面的呢叫这个KNINPUTER，所以说他的一个实现的逻辑是不一样的，然后呢我们再做一个具体的额。

接下来呢就讲我们的在kn里面，其实他是支持这种我们的一个呃，数据的一个转换的啊，数据的转换的，比如说我们首先呢来看我看一下我们的这个呃，额这个我们的一个嗯ordinary encoder。

alerary encoder呢，其实它本质在做一个编码的时候呢，其实是额对于我们这这整个额怎么说呢，这整个我们的一个额一一行，就是说他元素做一个编码，比如说这个地方我们有这个嗯，应该是2×3的一个额。

就是说两行三列的对吧，然后呢我们会把这个from第一行，假如他属于第一行，那么就是说这一列他的第一个取值，那么我们会把它编码成一，如果他是在我们这一列的第二个区域，那么我会要把它编码成零。

这是直接是整体的一个feature啊，就是他是同时feature多列的，那么如果我们想要对我们的这一列做一个one，hoing code呢，那么就稍微更加复杂一些。

我们这一列这一列male female，它是有两个取值的，有两个取值，那么我们在做一个one hot的时候呢，其实是会把它转成一个一零和零一，这两两种情况。

那么这个from u s s和from europe其实也是一样的，它是有两个取值，那么我们也是会把它转成这种零一和一零呢，这两种情况，然后有同学就说老师你这个不是多此一举吗，然后我可以举个例子啊。

就是说其实我们这个例子他举的是这种binary的，这种就是说出现次数是这种二元的情况，你假如说我们出现次数是这种多元的情况，比如说from china，你再看一看他做一个转换的时候。

他就是from us s from europe from china，这个地方啊，我再复制一行啊，这个地方再多复制一行，你可以看一下001010100，他就完火结合这个binary encoder。

就是这种二元的这种布尔型呢，其实还是有点差距啊，大家可以体会一下好，还有这种多样式的编码，多项式的呢，其实呃这个编码可能，ordinary encoder和label encoder有什么区别啊。

这是一个非常好的问题，说明这个同学在对SKN，有一定有一定的一个理解啊，一定能理解这两个在功能上其实没什么区别，但是在就是说在具体实现上是没什么区别，但是在使用上其实是有一定的区别的。

Label encoder，你可以看它的一个原始的一个叫法叫label，label是什么，Label encoder，它就是对我们的一个标签标签做一个encoder。

所以说一般情况下label encoder它只支持单列的，那么ordinary encode它是支持多列的，主要是这个区别对嗯，在我们具体使用下，就是说这两者其实是可以混用的。

对就是说功能实现其实没什么区别，对，然后呢还有这种我们的多，在我们的预处理里面呢，还有这种多项式的编码，多项式的编码呢，就是说我们可以看一看他的文档啊，多项式的编码，比如说我们传入AB的情况下。

我们可以得到多得到什么1ABA的平方，AB以及B的平方，这个呢就是说我们一个我们可以传入这个，多项式以及它的degree，就是它的具具体的多项式的一个就是几阶，对吧几阶，然后呢。

我们就可以就是说根据这几阶的一个组合，得到的新的特征，比如说我们传入的是零一这个2345，这个地方是我们的一个呃三行两列啊，三个样本两列，然后默我们完成的是什么，1AB以及我们的AB啊，以及我们的A方。

我们的一个AB以及B方对吧，这个地方我写一下啊，1a b，A方以及我们的B方以及AB，这是说我们这几列分别对应的我们的这个哦，我们的一个取值对吧，这个其实是从我们的两列构造，得到了多列的一个特征。

当然这个多项式啊其实这个用到的比较少，因为它既它其实是一种暴力提取的啊，在提取这个特征的时候，他其实就是做这种简单的组合，就是说哎多项的二项的三项的组合嗯，并不是很实用啊，并不是很实用好。

然后我们接下来就看一看一些具体的例子啊，就是加深大家对我们的个人的一些印象啊，我们还是用IRS这个数据集这个地方，我们这个例子我们上面已经讲了啊，直接读取我们的数据集，完成数据划分。

构建我们的KN的classifier，以及计算我们的一个准确率，就像我们准确率，然后呢，当然我们这个地方在SK里面，它还支持这种cross validation score。

Cross valization，我们在PPT里面讲了，他就是这种交叉验证，那么什么是cross validation score呢，就是说我们在进行交叉验证的时候，我们可以对我们的验证机进行打分对吧。

那么我们既然对我们验证集就可以进行打分，那么我们就可以验证集，它打分可以不是五折吗，我们这个地方的CV就是五折划分成五折，就是我们的PPT里面的K是等于五的情况下，那么我们就可以算一算我们的一个五折。

分别的一个验证集的精度是多少，这个地方我们的第一个输出啊，Sorry，第一这一行，我们的输出就是我们的五折的一个验证集，的一个打分是多少。

那么我们还可以做一个cross validation predict，这些呢都是从我们的model selection，这个模块里面引入进来的，这个地方，我们可以对我们的验证集的一个它的一个呃。

就是说预测结果把它进行导出来，多折是取平均值吗，在这个地方我们是没有取平均值的，当然你如果是想要衡量一下我们的一个模型，交叉验证的打分呢，我们是用平均值来嗯，就是说做的对的。

那么我们接下来呢就看一看其他的例子，在SQL里面呢，我们这个地方是读取了一个m list，就是一个手写数字的一个数据集，然后呢我们读取完数据集之后呢，我们其实这个原始的数据集呢。

它额我们是用CSV给出的，那么我们直接使用pandas为这CSV，从这个这个是一个HTTP链接啊，就是嗯这个read csv呢，它不仅仅这个函数呢不仅仅可以读取本地文件，也可以读取这个网络链接啊。

都是可以进行读取的，然后读取完成之后呢，我们就用我们的一个hold out值的划分方法，把我们的数据集划分成训练的部分，以及我们的验证的部分，然后呢，我们可以把我们的一些图呢把它进行可视化。

这个就是一些手写数字啊，手写数字就是说就是0~9啊，数十个数字，04999667517对吧，就是手写数字，然后呢我们就能能不能构建一个模型，完成这个手写数字的识别呢对吧，我们就一步一步来构建。

首先呢我们在进行一个识别之前呢，其实我们可以做一些可视化啊，这个可视化呢不仅仅是可以用来，我们把原始的样本给它画出来，这个画图啊，其实是用magipch live来画图，大家可如果感兴趣这个画图啊。

可以自己去看一下啊，我们绘制得到的是一个figure，size是1515的这个图，然后他的n rose n calculum，就是说是十行十列的，然后就是说我们这个地方每每一行啊，十行十列啊。

我们根据这个十行十列就得到100个数字啊，对100个数字进行可视化，然后呢，我们设置一下我们的一个具体的画图的，一些title啊，以及它的一些元素，对嗯，我们不仅仅是可以对这个样本的原始知识。

进行可视化，我们也可以对我们的样本把它做一个PCA，把它降维之后，然后做一个可视化，其实我们嗯做完可视化呢，这个地方我们是用这个SKN里面的一个PCA，把它做一个降维，然后降成两个维度之后呢。

我们就可以把我们原始数据集的，主要的两个维度啊，主要降维的得到的这个嗯维度呢，把它做个可视化，大家绘制到二维的一个维度上，然后呢在绘制成二维的维度上呢，我们还做一个操作。

就是说我们这个点啊就表示的是一个样本，这每个点就是一个样本的情况下呢，我们还给定一个颜色，这个颜色怎么来的呢，这个颜色就是原始这个样本的一个类比，原始这个样本的一个类别，就是说是这个由它的一个。

就是它的颜色就相同的点啊，就是表明是相同的元素啊，类比是相同相同的，我们可以看一下，就是说其实大部分的相同的这个数字，都是在PCA之后也是处于相同的位置对吧，处于相同的位置。

然后呢我们可以构建一些我们的一个模型对吧，比如说我们可以用SKN里面的这个，我们的一个嗯嗯，MIP的CLASSIFI就是全连接网络，这个全局流网络呢，它是有100个隐含隐含节点的。

就是隐含层的维度值是100，我们让他来构建一个全连接网络，然后直接对我们的数据集做一个feature，然后呢这个地方我们的原始的一个图片呢，它是一个灰度图，他的一个取值范围呢，是从这个0~255的对吧。

那么我们可以把它做一个处理，就是直接除以除以一个255，就是把我们的数据集呢把它转换成一个呃，就是说0~1这个范围内是吧，然后直接做一个fit，直接把它完成训练，然后呢直接做一个predict。

就是做我们的一个预测对吧，那么做做完我们的一个模型训练和预测之后呢，我们还可以分析一下我们的一个模型，它的一个呃就是说预测的一个准确率对吧。

以及它的一个混淆矩阵，混淆矩阵呢，就是说我们这个模型它对预测就是真实的预的，预测结果和我们的一个额，就真实的一个结果和预测结果，它的一个整体的一个分布的情况，就是说比如说我们的这一个取值。

就是说真实标签为五的情况下，但是呢我们的预测结果为一的情况下，的取值个数是吧，我们其实如果这个模型全对的情况下，我们的一个它的一个样本呢，都是处于我们的对角线对吧，也就是说真实标签是四。

我们的模型的预测标签也是四，那么通过这种混淆矩阵呢，我们其实是可以看出，我们的模型主要在哪个地方错了，哪些样本错了啊，需要注意的是，这个混淆矩阵它不是一个对称矩阵啊。

它不是一个对称矩阵，那么这个混淆矩阵呢，我们也可以直接从我们的SKN里面嗯，他的matrix里面进行一个计算，我们只需要传入我们的模型的预测结果，以及真实的标签，就可以完成这个混淆矩阵的一个计算。

那么我们也可以打印一下我们的classification report，这个函数呢主要是完成我们这些每个类别，它的一个procession record以及F1score的计算。

这个呢可能是更加就是说计算的准确啊，也就是说每个类别它的一个呃就是说查准率，召回率以及F1score，当然我们也可以用其他的模型来完成一个实践，比如说我们任务KNN对吧。

也可以的，完成时间也可以类似的画，绘制出我们的一个混淆矩阵。

那么我们也可以用线性模型来完成，我们的一个训练都是可以的，好那么我们接下来呢就看一看啊，我们前面不是有同学讲到问到这个数据划分嘛，其实在SKN里面数据划分，我们前面所讲的例子呢。

就是我这个地方想讲的例子啊，提前讲了，我们首先呢可以构建我们的数据集的情况下，我们构建20个，我们一般情况下啊，我们的数据集它的一个适用这种矩阵啊，矩阵来进行，可以用来举证来进行表示的这种数据呢。

我们一般情况下称它为结构化的数据，结构化数据呢就是说他的一个行业比较规整，一行代表一个样本，一列代表一个特征，或者是一个字段，所以说大家如果看到一个矩阵，或者说一个数据集，它的维度数五五千乘以十。

那么就表明它的有5000个样本，以及每个样本是十列特征好，那么我们构造得到的一个标签呢是111，就是说也是先是一，后是二，再是三，再是四，如果我们不设置这个satisfied，这个参数的时候呢。

其实它是不均匀分布的，如果我们设置了这个satisfied的时候呢，我们的一个标签就是均匀分布的，当然对于k fold也是一样的啊，k fold就是我们的一个交叉验证，如果我们不设置它的情况下。

我们的label其实划分的也不太好，如果我们设置它的一个划分的时候啊，我们重新把它运行一下啊，如果我们设置它的一个情况下，其实它就划分的比较啊，这个地方嘶，啊运行这个吧，这个地方还是没设置啊。

这个地方这个地方呢，就是说如果我们想用key fold让它做数据划分，也划分的比较均匀呢，我们就用这个satisfy，satisfied key fold就行了，就是他直接来进行划分就行，对，好。

那么我们刚才呢所讲到的是这个数据划分划分，然后呢在SPN里面呢，它还支持这种模型调参都是帮我们写好的啊，我们可以直接来进行使用，那么我们也知道，就是说对于机器学习模型而言呢，我们的嗯。

就是说参数分为这个我们的数据模型的一个，参数呢分为这个普通的参数和这个超参数对吧，参数呢就是说我们的数据，这个数据呢它是能够从我们的一个这个数值呢，是能够从我们的数据集里面学习得到的。

超参数呢就是说我们需要人工进行设置的，那么比如说我们如何来对我们的一个模型，来进行调参呢，嗯有两种比较基础的方法，一个是这种great search网格搜索。

一种是render search这种随机搜索，我们首先来看两个比较简单的例子啊，我们首先呢给定两个超参数，每个超参数呢有一个有三个取值，那么在此种情况下，其实我们第一个，超参数有三个取值的情况下。

第二个超参数有三个取值情况下，我们总共就得到了九组超参数，需要注意的是，就是说我们是需要确定每个超参数的取值，才得到了一组超参数的组合，也就是说我们所有的超参数一致的情况下，我们才确定了一组超参。

这个需要大家注意啊，不是说我确定了一个超参数，不是的，所以说当我们有两个超参数的情况下，每个超参数有三个取值情况下，我们就得到了九组超参数，那么这九组超参数里面，哪一组超参数是最优的呢。

哪一组超参数是精度最好的呢，我们就需要如果是用great search呢，就是说我们把它构造得到一个点对吧，假如说我们把第一个超参数划分，得到坐标轴上面，第二个超参数呢也这画不画到我们坐标轴上面。

我们就得到这些点九个点，如果我们是RENWINDORESEARCH呢，它就相当于是我们第一个传参数呢，从一个范围里面随机生成，第二个套参数呢也是从一个范围内随机生成，然后做一个组合好。

那么这个具体的一些操作呢，其实在我们SKN里面都有一些具体的实现了，你不用担心，那么我们怎么进行实践呢，首先呢你可以定义一下你的模型的超参数，的一个取值范围，或者说你的一个具体的取值。

比如说你的一个这个地方，我们是用这个gradient，gradient boosting的一个CLASSIF，然后呢他的一个具体的超参数，我们可以设置成他的一个estimate，他是50或者十。

学习率呢是0。02或者0。05数，模型的深度呢是这个一或者2min，simple sniff是五或者十好，然后传入之后呢，我们接下来这是我们的一个网格，就是我们的网络的一个嗯。

或者说我们的一个超参数的一个网格啊，然后呢我们传入，我们接下来还传入我们的一个呃模型，它的实例化，然后呢我们还需要用传入一个交叉验证的折数，以及我们总共要训练多少次，这个n letters呢。

就是说我们总共假如说我们的超参数的组合，它的一个大小的空间是大于100的情况下，我们就使用我们就是说只跑100次啊，只跑100次，n estimate是什么意思，我们看文档啊，看文档。

我们在这个gradient boosting classify，这个n n estimates呢，相当于是我们的多，就是说这个boosting的一个次数，BOSTING的次数。

那么这个地方我们的一个呃gradient boosting，它的一个我们也知道它是一种不死的方法，那么它是一种集成学习方法，你可以理解他就是集成集成多少次对，二维呢二维是什么意思。

我没有理解的意思是什么，二维，然后这个CV其实表明我们的交叉验证啊，就是说我们到底跑几折，交叉验证，然后用我们的交叉验证的验证集的得分，来衡量我们最终的一个进度，然后这个ANITTERS就是我们的一个。

总共跑多少次对，然后呢如果我们用grade search呢，呃如果我们用render search呢，它其实是随机筛选的，必须上去，如果我们用这个grade search呢，其实基本的操作也是一样的。

基本的操作也是一样的，然后他跑出来的结果也是差不多的，也是差不多的对，然后我就是说我们也给定了一些例子啊，就是说我们在1SKN的一些建模的案例，如果大家感兴趣的呢，也可以看一看。

第一个案例呢是泰坦尼克号的一个建模的案例，就是说我们根据泰坦尼克号的一个乘客的一个，嗯信息来预测它是不是幸存，第二个呢是这个呃，就是说一个电商的一个呃商品的价格预测，我们是需要根据这个商品的一个价格。

以及商品的一个文本信息来预测它的价格，第三个呢是这个我们的一个呃，呃应该是一个文本分类的一个问题啊，就是说我们如何用SK来完成一个，文本分类的一个例子，然后呢，如果大家觉得就是说想要深入学习SKNL。

就可以通过我们上面所呃，就是说介绍的这三个案案例来进行继续学习啊，当然就是说我们给到大家的呢，其实已经呃发到群里的呢，就是有一个泰坦尼克号的案例啊，你也可以直接用这泰坦尼克号这个案例，来进行学习。

我们在给到的一个代码里面呢，还有一个叫这个呃SK的50个tips，或者说50个小练习啊，你也可以，就是说我也非常建议大家可以，把这50个小练习可以给他嗯，就是至少是呃运行一下啊，至少运行一下。

比如我们用SK的数据集这个地方，这个地方呢我们在讲SKN的时候呢，我们没有讲很高阶的操作啊，其实是说SKN的一个操作呢，它是可以做一个pipeline的，做一个管道的，管道是什么意思。

管道就是说s kn的一个数据，它的一些操作呢，我们可以把它当做一个流来进行使用，因为我们的一些这个数据预处理模型构建，我们这个地方的make pipeline，它是怎么做的呢。

我把这个数据这个翻译一下啊，这个地方我们首先构建了一个Mac calculent，Transformer，就是说我们对我们的列如果哪些列啊，这个地方我们对我们的new era列。

做我们的一个我们的standard scanner，我们对我们的类别列做一个完好进行扣和encode，我们其实是可以构建一个make cent transform，就是说直接把一些操作对类别列。

对数值列，同时把它集成到一个操作里面，然后呢这是预处理，然后我们做完预处理之后呢，我们还可以做一个模型训练，我们直接把玉数量模型训练打包成一个PAPINE，那么有同学说打包这张牌未来有什么操作呢。

有什有什么用途呢，用途非常大，打包成pipeline之后，这个pipeline直接可以做一个FEIT，也就是说，我们不需要再去一步一步，做我们的一个特征处理，特征模型训练的。

直接做一个一行代码就可以做一个预处理，做一个模型训练，而且它帮我们保存好了，这个中间的这个预处理的变量，中间的模型我们如果做一个预测，直接是PAPI的prograd papagit property。

这个地方它是直接让我们模型输入的数据，通过这个预处理，然后再通过的模型，所以说也是非常方便的啊，非常方便的，然后呢，其实这个嗯SPN里面包含的东西是蛮多的啊，蛮包含包含的东西蛮多的。

我也是非常建议大家下去之后呢，可以做一个具体的实践啊，可以做一个具体的时间，就是说你你还是要自己去使用它，你才能说你能够掌握它，不然是嗯就是说真的是，这个里面的数据集都有吗，有的啊。

这个notebook给定的数据集，就是我们已经发给大家，在这个地方呢有一个test test点CSV以及train csv，你直接改一下名字就可以跑的，你直接改一下名字就可以跑的。

然后就是你可以看一看啊，就是说如果你想要把我们的一个SK能学习好，其实还是蛮多要学的啊，蛮多要学的好，额，那么我们这个是实践的部分啊，大家如果感兴趣的呢，我是非常推荐大家下去。

把这些我们给到了大家的一些例子啊，你可以学习一下，基本上是有很多的时间可以供你自己学习的好，我们就回到PPT啊，嗯是不是要全部撸一遍，我建议你可以先看一遍，你可以先了解他的API的使用。

特别是初学的同学，你可以先看一遍，就是说知道他是怎么用的，那么我是非常建议大家，以一个具体的案例来进行学习的，因为很多真实场景下的数据集呢，并不是那么干净，是需要你进行一个处理的，那么你可以考虑一下。

用SKN完成一个数据集的，具体的读取数据集的一个呃，确实值填充数据集的处理，你可以以泰坦尼克号入数据集啊，也就是说我们这个地方给定的这个数据集，以及它的一个这个test csv以及TRCSV啊。

以及中给定的数据集，你来进行实践一下啊，当然我们这个地方也给了一个例子啊，这个地方也给了一个例子，是可是可以直接可以跑的，对这个地方给出那个例子啊，也是基于泰坦尼克号，这个是预计直接可以跑的。

因为当你遇到一个具体问题的时候，你肯定是可能就跟完成一个小步，小步的一个操作又不一样了，好第二个呢就是说我有一些建议啊，因为机器学习的原理跟实践呢，我个人认为是相同重要的，因为原理更加关注于每个算法。

实践呢更加关注于具体使用，比如我举个例子啊，在这个我们的随机森林的这个模型里面，嗯我找一下啊，稍等，对比如说我们在随机森林里面，其实随机森林，它是利用我们的一个行列进行采样，然后得到不同的数据集。

然后完成我们的一个训练，多得多棵树，那么我们如何通过控制我们的这些参数，完成随机森林这个数据集的构建呢，或者说我们如何控制这些参数来完成，假如说我让你想让你这个随时能在训练的时候。

尽可能的每棵树用到的特征尽可能多对吧，那你怎么进行设置的，或者说你这个随机森林我想让它在训练过程中，它的随机性尽可能大，那么紧怎么进行参数的设置呢，所以说很多时候这个模型的一个原理，我们刚才所讲的。

或者说他的一个网这个模型的设置，你具体的参数上面又跟我们具体的原理，其实不一样的，因为这个模型它在具体实践的时候，可能他有一些具体设置，就是说在我们的一个教材上面，它没有体现出来的一些参数。

可能就在具体实践里面呢就会出现，所以说你如果想要具体实践，可能还真的是要做一个我们的一个是呃，就是说这个代码的阅读，或者说这个文档的阅读，比如说在学习森林里面。

这个max features就是设置一下我们的每棵树，它使用得到的最大的一个特征的数量，我们就可以通过这个设置，这个max features，就可以用来设置，我们每棵树用到的最大的一个特征的数量对。

所以说这是第一点，就是说原理和算法其实都是非常重要的，第二个呢就是说实践是需要动手的，但是并不是指定特定的库啊，我是比较推荐用vs，可能当然你假如说用其他的一些库来进行实现，也是可以的。

假如说你用R语言里面的其他的库来进行实现，实践，我并不反对，我并不反对，但是呢我是比较推荐用SK好，有同学说怎么根据经验选择用哪个模型，我们在前面这个思维导图，可以一可以稍微回答你的一些问题。

其次呢可以也有一些模型经验的一些呃，模型的一些选择方法吧，我们刚才不是讲了结构化数据吗，结构化数据就是表格类型数据表的嘛对吧，我们我们先前提啊，前提我们先指就是说聚焦到有间的问题啊。

只只聚焦到有间的问题，那么对于结构化数据呢，我们一般而言，一般而言大部分情况下都用数目系，为什么呢，因为这个表格化数据，里面包含了较多的类别，类别字段，那么对于类别字段，大家也知道。

其实数模型它是很天然的，可以支持类别字段的分裂，如果我们用线性模型，其实类比字段我们就是需要对它进行处理，不管是label encoder或者是玩后期encoder对吧。

那么label encoder或者说玩后期啊，label encoder或者one hoencode，其实它都是有缺点的，nel encode他是会改变这个标签的，或者改变这个类比值大小关系。

one活性code其实是会导导致稀疏性，都是有它的缺点的，所以说如果我们遇到的是结构化数据，我们尽可能用数模型，如果是非结构化数据，比如说我们的图像，文本视频语音，那么一般情况下都是直接用深度学习模型。

为什么呢，因为结构化的非结构化的数据，它的一些数据集呢是更加难以理解的，深度学习的一个模型呢，可能更加建模能力，可能更加更强一点，一般情况下，你可以先就是说以这两个角度来进行选择，模型即可。

然后为什么没用线性模型，其实呃现在的一些高阶的，现在的一些比如说这种x g boost，其实它的一个精度，就是说应该是大部分情况下比线性模型更好，因为它里面加入的这种集成学习的速度的。

肯定肯定比线性模型，在大部分情况下会比线性模型更好对，那么以上呢就是我们这节这节课的一个内容，大家对于我们嗯这讲解的一个内容有问题吗，大家或者说，在什么情况下会用到朴素BA4或者HHMM。

嗯这个呢怎么说，在很多场景下都用不到，我个人感觉朴素贝叶斯怎么说，它其实嗯他其实用到这种表格化数据也蛮好的，因为表格化数据，其实他谱子BS是能够计算这种先验概率的，H m h m m。

其实这种也是可以计算得到这种概率，但是其实他在很多时候也是需要计，怎么说呢，计计算的东西蛮多的，嗯我个人啊，我个人的习惯是，直接就是如果表格数据直接用数模型原理，老师说用那些GBM替代差距补齐。

嗯这个地方是这样的，这个地方是这样的，差几boost之后来HGBM嗯，就是说很相似，呃x g boost的时候他是提出的比较早的，然后他是嗯提出比较早的，然后那HGBM呢是微软提出来的。

是基于差几boss只做改进的，然后呢这两个其实很多程度上精度差不多，然后这两个库它在发展越来越发展啊，现在很相似，基本上功能上一模一样，所以说用谁都可以，用手的，用谁都可以，我个人而言啊。

就是说这两者都可以，因为这两者都很快啊，这两者都很快，速度也都很好，都可以的，都可以的，对大家还有问题吗，如果大家没有问题，我们今天的一个直播的内容就到此结束啊，大家如果有问题的同学可以继续提问。

如果没有问题的同学呢，我们就可以嗯，就是说呃就是离开了，我昨天装x g boost只有90多兆RHGBM，只有几兆嗯，这个不能从安装包来说啊，这个不能从安装包来说对，其实嗯据统计啊，据统计。

其实现在还有很多的一些嗯地方，还是用拆机boost的比较多，并不是说那些BM不好啊，只能说是有一些历史遗留原因吧，历史遗留原因，对其他同学还有问题吗，比起CB，比起matt plot lib而言。

CB会更好吗，首先你弄清楚一点啊，啊，SIMON是基于MAD projetb，两者可以混用，为什么要用con，我可以给你打开con的一个官网，SIMON它天然是支持它天然的用途。

是基于这种data frame的这种格式的，我们在画图simple的时候，其实我们首先用这个散点图scatter plot，然后传入我们的行名，就是说X轴的列名，X轴的这一列的名称。

以及我们分互录就是我们分组的名称，然后传入我们的data，这个data就是我们的data frame，然后直接就有绘图，X轴就是我们的cart这个地方传入的这一列。

Y呢就是我们的price这个地方传入的一列互动，就是我们分组的不同颜色的，那么你可以看一下我们这个地方，SIMON它是基于pandas或者基于data frame这种画图。

它是直接基于data frame的，但是你再看看啊，这个地方其实它也是用到了matt plot lib，所以说matt plot lib它是更加底层的，SIMON是基于medical。

这两者可以更加混用啊，两者可以混用，SIMON画起来更好看，是更好看，但是你假如说想要更画的更加精细，假如说你想要调里面的模型，假如说调这个图的一些细节，那么就只能match pleap。

对好其他同学还有问题吗，如果其他同学没有问题就可以离开啊，如果有同学有问题，明天在线实训是什么内容，明天在线实训很简单，你我们已经把这个实训东西发给老师嗯，发给孙老师了，你就按照这个实训内容以及呃。

来来来来进行一个操作就行了啊，来进行一个操作就行，基本上是很简单的一些SKN的使用，对很简单的SK的使用，有你直直接按照这个notebook来完成就行了，哦还有同学有问题吗，那么如果没有问题。

我们今天的一个直播就到此结束了，嗯谢谢大家，如果大家有问题呢，也可以直接在群里面进行提问。

【七月在线】机器学习就业训练营16期 - P11：在线直播：2-数据分析与特征工程串讲_ev - IT自学网100 - BV1Z9T5ewEKL

好那么我们开始我们今天的一个课程内容，我们今天的课程内容呢其实嗯并不是特别难，我们主要是给大家讲，给大家讲解一下我们的一个数据分析，和我们特征工程两部分啊，一个是数据分析，一个是特征工程。

那么我们的一个具体的一个嗯时间安排呢，就是我们有四部分的一个具体的内容，首先呢给大家介绍一下数据的一个处理和分析，然后第二部分呢讲解一下特征工程的一个嗯，具体的原理和实践。

第三部分呢讲解一下具体的模型的训练和验证，第四部分是总结与回顾，好我们就开始我们的第一部分啊，数就是说我们的一个具体的数据分析的过程，在开始我们的数据分析之前呢，我们先会给大家讲解，就是说问题与建模。

这个呢其实是在我们的一个具体的一个嗯，数据挖掘，data mining的一个任务里面是非常重要的，数据的建模，它其实是嗯，决定了我们最终的一个解题的一个方法，以及我们具体的一个解决的六。

解决的一个问题的过程，我们都知道这个机器学习，它是划分为具体的一个场景的，这个场景呢就是我们是相当于是一些具体的一，些problem，或者说具体的一些task，这个task呢我们是根据在机器学习里面啊。

我们是根据分分任务对吧，我们到底是分类的回归的排序的，或者是无监督学习的对吧，我们的分类相当于是classification回归regression，排序是这种rank，无监督学习。

就是unsupervised learning对吧，那么这个地方呢，为什么我们是呃机器学习的一些具体的一些，应用场景，要做这些具体的划分呢，就是说其实本质我们的这些具体的一些场景呢。

它是都是可以对应到一个，机器学习的一个问题上面，那么我们的具体的一些，不管是在学术上面的一些问题，或者说在我们的一个互联网公司里面，遇到的一些问题呢，我们是可以根据我们的问题的一个类型按。

来完成一个划分的对吧，我们就是说遇到一个问题，我们的问题到底是有没有标签对吧，我有有没有这个label，如果有的话对吧，我们这些人是一个有监督的，有监督的，如果我们的一个label是无的话。

那么我们就是无监督的，然后在我们的一个有label的情况下，我们的label到底是什么类型的，这个label到底是它如果是离散的类型的，那么它就是一个分类的一个类别对吧，分类问题。

如果我们的label是这种数值的，那么他就是一个回归问题对吧，如果我们的一个label是这种次序的，那么就是一个排序问题，以此类推，那么这个无监督机器学习里面，也可以进行具体的划分。

我们嗯如果有基础的同学，应该知道我们在这个无监督机器学习里面，我们可以划分成什么，划，分成我们的一个就是说比较典型的PC，这种降维维度就降低，或者说这种k means，做我们的一个具体的一个聚类对吧。

这种pc a l k means都是我们的具体的一些啊，无限度地器学习方法对吧，当然还有些其他的，比如说加入了这种深度学习的，这种自编码器的一些方法对吧，那么我们在做一个具体的一个建模的时候呢。

首先是需要对我们的一个具体的一个问题，做一个大致的划分，它到底是分类的，违规的排序还排序的，还是无监督的，这是第一点，第二点呢就是说我们的一个具体的问题呢，其实我们是可以把它嗯。

就是说有一些典型的一些案例，就是下面比如说预测某个用户是不是违约的，这个呢就是一个很典型的一个金融风控的一个，二分类问题，二分类的问题很典型的一个金融风控的问题，预测房屋的或者是房价的一个热度。

或者房屋的一个价格，那么这个很典型的对吧，是一个回归的问题，因为我们的一个房屋的价格是数值的，预测我们的一个温度的走势，或者说交通拥堵的一种情况，这个呢其实它也是一个我们的一个回归的问题。

但是呢这个问题他其实更加就是说具体一点，它其实是我们的一个时间序列的问题对吧，time series时间序列，那么这一类问题呢，其实在我们的现在嗯，互联网公司的一个应用场景里面，或者说在很多的公司里面。

都是有这个相关的一个应用场景的时间序列，或者说预测我们的道路上面是不是有行人，或者说识别我们道路上面的一些具体的行车辆，对吧，这个都是个非常典型的一个应用案例，那么这个地方。

为什么我们可以从场景来进行划分，也可以从案例来进行划分呢，我们现在的一些具体的一些机器学习的，一些算法，都是在一个具体的一个案例上面，或者说一个很典型的问题上面进行使用，我们现在各位同学去找工作呢。

就是肯定就是说不是啊，什么工作都找对吧，我们肯定是非常建议大家你去呃，知道你自己适合什么样的工作，或者喜欢什么样的工作，比如说这个用户预测用户是不是违约，比较典型的。

就在这种金融风控是金融风控的一些公司里面，比如说蚂蚁啊，蚂蚂蚁花呗，蚂蚁对吧，或者说这种融融360，这种就是说金融风控的一些公司，然后呢，如果你的一个岗位是做这种，用户违约的一个预算。

那么你就去需要好好学习一下这种违约算法的，一个具体的一些原理对吧，所以说这个呢，我们是非常建议你把这个具体的案例和，能够和你自身的一个知识点，以及具体的一个就业的一个方向，能够结合起来是最好的。

其次呢我们对于一个数据集呢，我们是可以根据我们的数据集的一个类型，来做一个划分的，我们现实生活中呢我们的这个数据科学对吧，数据科学，数据挖掘，或者说我们的这个机器学习，深度学习。

它的本质就是我们的一个数据，那么在这个地方，我们的数据它其实也是可以做划分的对吧，我们的数据有这种表格类型的结构化的数据，和我们这种半结构化的数据，JASON的或者说XML的这种半结构化的数据。

或者说我们这种非结构化的数据，就是我们的一个图片类型的，视频类型的文本类型的这种非结构化的数据，这些呢都是非常三类典型的我们的数据集对吧，那么我们的不同的数据呢，我们在做建模的时候。

其实我们也是各自存在不同的一个区别的，我们在现实生活中呢，其实嗯对于初学者而言，对于初学者而言，我们比较建议嗯，就是说是学习这种嗯表格类型的数据，表格类型的数据，表格类型的数据呢就是说它是呃。

就是说我们的一个具体的数据集呢，就是这种二维的，二维的这种形式进行展开，我们的行就是我们的一个具体的样本，我们列呢就是我们的具体一个字段，比如说我们给定一个表格，这个表格里面拥有的是某个学生。

他的一个具体的一个姓名，他的一个具体的一个嗯，就是额他的一个成绩啊等等的对吧，相当于是每行是一个学生的一个记录，每一列是他具体的一个字段，那么我们这这是表格类型的数据，为什么我们这个地方会把这个数据集。

讲的这么清楚呢，因为我们不同类型的数据集，其实我们在它适用的得到的一个算法，它也是不一样的，表格类型的数据呢它可能比较适合用的数模型，就是说比使用那种charge boost，或者嗯我们NHGBM。

这个我们在上上周呢，我们的有有我们的老师给大家讲对吧，然后呢如果是非结构化的数据，我们比较适合用，那什么我们非结构化的数据，比较适合用这种deep learning的深度学习的模型对吧。

所以说我们的一个具体的数据的类型，也决定了我们最终适合用什么样的一个，具体的算法，所以说呢，我们是需要对我们的一个具体的问题啊，他的领域嗯类型啊，以及它的具体的一个数据集啊，要好好的一个了解清楚。

其实呢我们在识别到这个问题之后呢，我们并不是说是有一个完从头到尾的这种解，解决的过程，我们的一个具体的一个从头到尾的一个，解决过程呢，是我们的一个嗯就是识别问题，理解数据嗯，数据预处理建模与评估。

这个相当于是我们的一个嗯完整的一个，从数据的一个理解，然后对数据的清洗建模，然后再到再到最终的部署和评估，这是完整的，但是呢在这个解决我们的问题的过程中呢，我们的一个具体的一个。

它并不是说是一个瀑布式的这种串行的，一个开发过程，它是中间呢会需要进行反复迭代，那么如我们PPT所示的，我们在进行迭代的过程中呢，我们可能在中途呢可能是需要返返回返攻的，对吧。

反攻的这个呢其实是嗯很常见的，我们写一个程序，并不是说是一下子就能写成功的，那么类似的我们训练一个模型呢，也不是说我们一下子就能训练完成的，不是的，我们在进行一个建模的过程中呢，我们可能很有可能。

在一拿到我们的数据集的之后，拿到数据集之后呢，你可能是从我们的数据集能够找到，对我们的问题更深次更深的一个理解，那么我们就回过头来，结合我们的原始的一个问题的背景，然后再去理解我们的数据。

或者说我们在建模的时候呢，我们发现我们的建模，它的一个模型的精度不太好，那么以此类推，我们也可以反推，是不是我们的一个具体在处理数据的时候，存在某种误差，或者说出了差错对吧，所以说在我们建模的过程中呢。

它不是一个瀑布式的这种端到端的过程，它其实是有这种循环的过程的，循环的过程的一直一直循环，或者说是中途任意一个节点都会都会反攻，那么一直一直循环，循环到什么时候，能一直到我们的一个最终的一个模型的。

一个精度和模型的一个预测速度，它达到我们的要求的时候，我们才停止迭代，好在我们的建模过程中呢，其实本质啊，就是说有很多同学可能之前没有做过这种，机器学习的一个实际的一个项目部署啊，或者项目开发。

其实这个在进行建模的过程中呢，你可能是可能会对这每个步骤，它所花花费的一个时间比较感兴趣对吧，这个地方我们在进行花费时间的时候呢，可能这一部分的一个时间只占10%，机器学习建模的部分占10%。

然后做数据处理的这部分时间呢，可能是占据70%的，因为我们的数据它可能是比较脏的，我们是需要做把它做一个聚合的，也需要从我们的数据集进行一个理解，然后做一个特征工程的。

所以说实际做一个模型训练和验证的过程，其实时间很短，大部分时间都在做一个数据处理和数据清洗，数据分析的过程中，在我们建模的过程中，我们关键的要做的是什么呢，关键要做的就是。

你首先要识别出我们的问题到底是什么，它是什么类型的，以及通过我们的这个具体的一个哦数据呢，你能不能够找到数据的一个分布的规律，这个分布的规律呢，就是说其实就是我们的原始的某个字段。

它内部的一个分布的规律，这个分布的规律，其实就是需要我们对这个字段进行一个分析啊，这个分析呢可能是要画一些图，画图呢我们是呃如果是类别字段和数值字段，我们各自适合画的图不一样，画完图之后呢。

我们可以找出它内在内在的一个分布规律，其次呢我们的一个具体的一个数据集呢，它每个字段和我们的一个标签，也是存在某种规律的，也就是假如我们是一个表格类型的一个数据，我们每行是我们的一个样本，我们有两列啊。

一列是我们的一个字段，字段A还有一列呢是我们的一个label，在这个地方呢，我们是可以进行一个分析分析进分析什么呢，我们是可以分析一下，我们的一个字段和我们的一个标签，它的一个具体的一个分布的规律。

或者说我们的一个具体的一个，它们之间是不是存在什么关系啊，这个都是可以通过我们的一个分析的过程，来得到的好，那么我们在进行建模的时候呢，并会是不是存在有完完整的，或者说完美的一个解决流程呢。

或者说完美的这种解题套解决过程呢，或者解决模就是说会不会存在完美的模型呢，其实是不存在的，因为我们不同的任务呢，它的一个具体的解决方法，和建模方法都是不一样的，我们并不能一概而论，特别的呢。

特别的呢就是说我们的具体的数据，不同的情况下，我们的建模方法是不同的，我们的一个具体的一个任务，不同的情况下，我们的建模它具体的任务也不同，那么这个地方，我们的数据和我们的具体的一个任务呢。

就决定了我们最终他到底是做什么以及如何做，在我们的机器学习的一些这个领域里面呢，我们常见的应用呢就是说你可以嗯，首先可以按照我们的数据集来做一个划分，我们数据集做一个划分呢，就是我们是嗯比如果是初学者。

比较推荐你去学结构化的一个数据，因为结构化的数据呢，它的一个数据集往往都比较小，也比较适合你去做人工的特征工程，那么结构化的数据集里面，就是说我们的这个数据呢，它是使用这种表格形式来进行一个。

存储和展示的，在这个结构化的数据集里面，我们常见的这种任务，由广告搜索的推荐催电系统，金融风控最优化问题以及匿名数据挖掘的问题，然后呢我们以此类推，还有一些其他的图像的，AARP的文本的语音的这个地方。

我们就给大家稍微讲一下图像，图像的呢就是我们的一个具体的数据集呢，它是以这个image的形式进行存在的，image我们也知道它其实就是一个文件对吧，我们的一个图片呢，它的一个不同的一个文件。

可能图片尺寸有大有小，它不是一个规整的形式，它是一种非结构化的数据，那么对于我们的一个图像的领域呢，我们常见的任务有这种图像分类，物理检索我们的语义分割，超分辨率重建以及人脸识别，自带估计。

关键点检测等等的一些任务，这每类任务呢都是可以找到我们的，相应的工作岗位的啊，你去搜啊，直接在这种招聘网站上搜，都是可以找到的对应的一个岗位的，那么类似的在文本和语音里面。

我们也也是有着对应的一些特定的一个岗位，和特定的任务嗯，那么我们在进行学习的时候呢，就是说非常建议你嗯熟练掌握这其中一种，或者说两种是比较好的嗯，因为我们这个你不可能，就是说你把这个基础学完了。

然后再呃不去学这个具体的任务啊，这不太可能，因为我非常建议你去学完基础之后，然后去挑选其中的一两个具体的任务，然后进行一个深入学习啊，这样是比较适合你的，一个具体的一个职业发展的。

那么有同学可能就会问到老师，我怎么知道我选哪一个嗯，就是说是哪一种这个领域啊，或者哪一个具体的问题比较适合我，这个呢就是非常推荐你去把每一个这个地方，你可以把这个截个图啊。

或者说在我们的QQ群里面可以拿到我们的课件，然后呢你再去嗯嗯了解一下每个任务，它具体是在做什么，然后你就是可以找到你比较感兴趣的，一个愿望好，那么我们今天呢给大家在进行举例的时候呢。

都是以这个to西格玛connect，这个租房热度预测的这个数据集给大家展开，给大家展开这个数据集呢，其实是一个K哥的一个比赛啊，说我是从K哥的一个具体的一个课程里面筛选，把它抽取得到的。

那么这个具体的一个数据集呢，他在他在做什么任务呢，它是需要我们使用这个租房的一个信息，对这个房屋的一个热度做一个预测，这个房屋的一个热度呢不是它的温度啊，这个房屋的热度呢相当于是他的一个受欢迎。

受欢迎的一个程度，就是说这个房屋它受欢迎的一个程度，我们是需要使用这个房屋，它的基础信息来预测它的一个热度，那么这个地方其实本质就是对我们的一个，房屋的热度进行一个分类对吧，那么我们的一个具体的数据呢。

它拥有了我们的房屋的信息，这个房屋的经纪人信息，房屋的地理位置信息，我们在做的时候呢，其实本质需要将这些具体的字段，做一个聚合的统计，所以说他的一个具体的操作过程呢，其实是需要做大量的一个统计啊。

这个to西格玛这个具体的数据集呢，它原始来源于开口的一个具体的比赛，他总共包含了14，是四个字段，分别涵盖了啊数值类型的类别，类型的文本类型的，日期类型的和图片类型的这些字段啊，然后呢通过这个数据集。

或者通过这场比赛呢，你可以完整的掌握到我们具体的数据挖掘的，各种技能嗯，它包含的一些具体的一些数据呢，我们在这些字段呢，我们待会也会展开给大家讲解啊，你不用担心，好，这个呢我们先给大家花了一点时间。

给大家讲完了我们的这个初始部分，我们如何对我们的数据集，以及我们的问题做一个抽象对吧，我们到底如何对它进行具体划分好，我们接下来呢就开开始，正式开始我们的第一部分额数据处理和分析，这个地方啊。

就是很多同学呢觉得算法工程师做一个他的算，很多同学可能觉得算法工程师的一个工作，主要是训练模型，其实不是的，算法工程师百分，我刚才也讲了，70%或者70%以上的时间呢，都是跟数据的一个处理相关的。

比如说数据的一个清洗，数据的一个查询，70%以上的时间都是在做直线，然后还有10%的时间可能才是建模，其实建模的时间其实是非常少的，因为我们现在的一个具体的机器学习的，这些库呢都非常完备的。

你只需要把我们的数据集把它处理好，那么接下来送到我们的具体的一个模型里面，就行了对吧，所以说我们在这个地方呢，很多时间都在做一个数据的清洗，数据的查询和数据的分析，那么在去西格玛。

这个租房热度预测的比赛里面呢，其实我们遇到的一个问题是什么，在render hop，render hop呢是纽约啊，纽约new york大的一个租房的一个网站，就相当。

相当于是我们国内的这种链家的网站一样，那么在这个网站上面呢，就是说很多的一些房客，他可以在上面找到他想要的房子，那么我们在这个网站上面呢，也有一些具体的一些嗯，房屋的一个信息呢会被张贴出来。

那么我们是需要预测一下这个房屋的一个热度，这个热度呢就是这个房子它受欢迎的一个程度，或者说他的点击率在这个地方呢，就是说我我们的一个具体的任务呢，是跟预测这个房屋的热度，预测完成之后，我们能够做什么呢。

我们这个得到的一个模型呢，可以更好的去分析一下我们哪些房子，它可能是更加受欢迎的对吧，也可以对我们的这个租房的信息来进行控制，比如说嗯，我既然能够识别出我们的一个房屋的热度，那么我们可以将这个嗯。

比较受欢迎的一个房屋呢，它它均均匀的一个采样的采样进行发布对吧，不要一下子发布很多的一些比较受欢迎的房子，对吧，让它均均匀的就相当于是有一个等待一段时间，然后再发布。

或者说呢我们通过这个房屋的一个热度的预测，模型呢，也可以帮助我们的一个业主和中介，请理解我们的租客的一个偏需求偏好啊，这个呢其实是也是非常有帮助的，他的句这个地方呢我们的去西格玛呢，这个具体的一个问题。

他的评分方法呢它是用log loss来做一个评价的，他的一个具体的问题呢其实是一个分类问题啊，我们的一个热度呢就是分为我们的三个，我们的一个就是三类啊，high media和low3类。

我们接下来做一个具体的一个预测的时候呢，我们是需要预测得到，我们的一个具体的一个房屋，它是属到底属属于某一个类别，然后这个地方呢，我们其实本质是需要识别出我们的一个，它每个类别对应的概率值啊。

这个地方相当于是这一行，它的概率值相加得到等于一啊，那么这个地方呢我们嗯在进行评价的时候呢，是用我们的一个logo loss来做一个评价，好我们在这个原始数据集里面呢，其实它包含的信息还是蛮多的。

我们的一个有一个train jason和test jason，这是我们的一个原始的一个数据集，然后呢这样他还给了一个嗯image sample，点zip这个文件，这个文件里面呢就是我们的一个嗯。

就是说所包含的一些呃房屋的一个照片，这个呢就是我们的一个具体的一个嗯，房屋的一个照片的文件夹，相当于是我们在这个数据集里面，我们还给定了这个房屋的一些具体的照片信息，当然这个照片信息呢。

它就是一个非常典型的这种非结构化的数据啊，我们就可以把它利用起来，在我们讲解完这个具体的一个问题背景之后呢，那么我们接下来就可以思考一下，我们的具体的一个sin题，它到底是一个什么样的问题对吧。

首先他这肯定是一个有监督的一个问题，因为我们是有训练集，以及我们有测试集的对吧，这个地方有监督的这个问题其实很好识别，我们是有训练集的，也有测试集的，然后在训练集里面呢，我们是有这个具体的标签的好。

那么在有监督问题里面呢，它其实是一个分类问题，分类问题对吧，我们的具体的标签呢是分三类的，它是一个分类问题，然后呢是分三类的，就也就是说它是一个多分类问题好，那么这是一个问题的建模以及问题的一个抽象。

然后接下来呢，就是说我们是需要提前做一个思考的，就是说我们在做一个建模的时候呢，你首先要对我们的一个问题背景进行一个理解，然后接下来就是可以对我们的一个，具体的一个标签做一个假设。

也就是说你可以自己思考一下，我们的一个房屋的一个信息，是如何影响到它的一个热度的呢，或者说一个房屋的一个信息，如何影响到他的一个具体的受欢迎的程度的呢，有没有同学想回答一下对吧。

我们的一个具体建模的时候呢，你是就是说是需要这样思考的，类似于这样思考什么去影响到我们的标签，以及我们的标签和什么相关，有没有同学想回答一下的，就是说我们在做一个租房的时候，什么样的房子。

它的一个具体的受欢迎的程度是比较高的呢，对，因为同学讲回答的，那么这个地方呢，就是说如果大家有这个租房的一个呃，就是说曾经租过房子啊，或者说有这种租房的一个经验的话。

可能就知道什么样的房子他比较受欢迎的，首先呢它的价格比别人低的对吧，相同条件下面这个价格比别人低的，肯定比较受欢迎对吧，其次呢这个房子他的一个位置对吧，房子肯定他的一个位置信息位置比较好的。

那么他肯定也是可能比较受欢迎的对吧，然后呢这个房子它内部有什么家具对吧，这个呢也是呃就是说这种配套的一个信息啊，也是会影响到他是不是受欢迎的，所以说呢在我们建模的时候呢，你首先可以从这个角度来进行思考。

就是说我们的一个标签，它是它是如何进行一个就是说什么样的数据寻，它可以影响到我们的标签，其次呢我们还可以思考，就是说什么是我们的标签，我们的标签是如何进行定义的，这个其实也是非常关键的。

你的一个标签它到底是这个热度，到底是怎么定义的呢，你可以把它定义为这个房子，它的一个嗯在我们的网站上面被查询的次数，或者说这房子在我们的网站上面，它被点击的一个次数都是可以的对吧。

这个相当于是他被就是说这种受欢迎的，一个程度对吧，就可以视为一个热，那么我们在做一个建模的时候呢，首先可以对我们的具体的一个标签做一个理解，其次去思考一下我们的一个具体的标签。

它是如何受到我们的数据集所影响的，在我们的这个问题里面呢，我们拥有的这个具体的数据呢是这些啊，我们分别是bathroom，bedroom啊，B2dd created啊，description啊。

这些字段我们一个一个来看，bathroom呢，就是我们的具体的一个相当于是梳妆台，或者说这种洗手间的个数啊，厕所的个数，然后呢我们bedroom呢它是这个卧室的卧室，这个呢我们在这个地方其实都标示好了。

具体的一个字段的类型的啊，这个地方其实需要注意的啊，我们在进行一个建模的时候呢，其实是非常建议你把每个字段的一个，具体的一个类型给它清楚地标识出来，然后如果能够理解嗯，或者说翻译这个字段的一个哈。

它的一个含义的话呢，也可以把它那个字段的含义给他记录下来，这样呢其实是非常非常有助于你对数据集进行，一个理解的啊，然后呢我们还有个这个B0DB20id呢，它其实是一个类别类型的。

就是这个建筑物的一个id，因为我们的一个具体的一个建筑物呢，相当于是我们的到底是哪一哪一号楼对吧，这个地方你可以理解就是一个楼的一个编号，或者说我们的门牌号，然后呢还有一个created。

就是我们的这个房屋，它的一个信息被张贴的一个时间，然后description呢就是一个文本类型的，就是说这个房屋的一个描述信息，它的一个我们在做张贴一个房子的时候呢。

就是房东或者中介会用一段话去描述一下，这个具体的一个房子，他到底是什么样的一个类型，以及它的一些具体的一些描述对吧，比如说我们的房子它坐北朝南，有电梯，怎么怎么样对吧，用一个文字来做描述。

然后呢diss display address呢，就是说这个访问它的具体的地理位置，所展示的地理位置，然后还有一个features，这个features呢它是一个列表类型的。

就是说它其实是将一些具体的一些特点，这个地方呢有点像这种中文里面叫叫这个打tag，打个标签，比如说呃这个房子有电梯呃，什么什么，就是说有电梯嗯，有门铃对吧，然后哦不要不要物业费对吧。

相当于是用一个个的一些具体一些tag，去描述这个房屋，然后还有一个我们后面的是个listing id，这个呢就是一个主线id，就是说我们的这个具体的房，这每这个张贴的房子的一个唯一的标识，就是主建。

然后我们的NETITUDE和longitude呢，就是我们的具体的一个房子，它的一个具体的经纬度，然后manager id呢就是说是这个房屋的中介，他的一个信息也是类别类型的中介id。

然后photos呢是这个图片类型的，就是这个房屋的照片，price呢就是这个数值类型的，是这个房屋的一个具体价格，房屋的一个具体价格，然后这个photos呢就是我们的一个具体的一个。

房屋的一个具体的照片，price呢就是它的一个具体的一个我们的一个价格，然后street straight address呢这个街道信息，然后interest level呢就是我们的具体的一个标签。

我们具体的一个标签，那么这个就是我们的一个具体的数据集啊，他就是长这样的啊，长成这样的，那么我们这个地方，其实是把每一个具体的一个字段呢，给大家解释了一下，那么我们来看一看我们的原始的一个数据集啊。

它就长这样的，我们的每个具体的一个嗯，这个数据集每个字段，我们的bathroom有1。5个，哎，为什么有1。5，为什么有1。5个，这个地方呢其实是这样的啊，我们厕所是1。5个的话。

就是有可能是这个厕所呢是有公用的，或者说有的厕所呢只能是用来嗯，相当于是呃这种洗手的啊，就相当于是这种呃共用的厕所，或者说是嗯对半，这种厕所都是都是有的啊，因为我们租房的话，这是很常见的。

然后我们的卧室个数呢一般是整数的，然后我们B0id对吧，这种id类型的这个这个其实是一个字符串，这个其实是个字符串，但是呢其实它也是一个类别类型的好嗯，created是我们的时间对吧。

然后这个地方的features是我们的一个list，好，然后呢，如果各位同学就是说想对我们的一个，就是说我们的一个就是具具体数据集，想要进行深入的理解呢，我们的一个具体的一个额数据集也给了大家啊。

然后你可以自己一下去看好，我们在做一个数据集的一个理解的话呢，就是说我们首先嗯，也可以从我们的具体的统计值做一个判断，我们这个地方呢，就是说我们在做一个数据的一个处，理和分析的时候呢。

我们是非常建议你从一个整体的一个分布的角，度做一个啊统计以及做一个分析啊，因为我们在一个具体的一个，对于我们的具体的数据集，它基本上就是一个行列的一个形式，这个地方我们的一个列呢。

就是我们的一个具体的一个字段信息，比如说这个房屋所有房子的一个bedroom，或者说它的bathroom的一个信息，我们对于这个字段我们是可以做一个统计的，就是说可以得到它整体的一个分布。

或者说得到它整体的一个规律，得到这个规律之后呢，我们可就可以用这个统计的一个信息，去对我们这个字段进行描述，这个地方呢就是说我们在做一嗯，在数数理统计或者概率论里面。

我们是可以学习到一些具体的一个数值分布，随机分布的一些嗯，就是说常见分布的一个呃一些情况对吧，我们有这种均匀分布，被阻力分布，我们波动分布等等，那么这个地方我们的不同分布。

其实它都是可以做一个相互转换的，对吧好，那么这个呢我们就不做展开讲，因为这个其实不是我们的重点啊，我们其实就想给大家就是说说清楚，我们具体的数据集呢，我们其实是仍然建议将这一个字段，把它单独拿出来。

然后做一个具体的统计，我们在做一个具体统计的时候呢，我们经常会做这样一个统计，就是说99%的一个数据，他是怎么样的，或者说99%的同学，他的一个成绩是怎么样的，或者说我们就是说你的一个成绩。

已经进入了前1%，这个地方的一个99%和1%，他在说什么呢，其实它本质就是在说一个具体的一个嗯，分位点的一个信息，或者说是一个统计的一个分位量，在这个地方就是说你的一个具体的一个统计值。

99%的数据都处于某个范围，或者说你的一个具体的一个数，它的一个字段，它的一个你是不是位于在某个范围内，这个地方呢，我们常见的这个百分比啊，就是这种分位点的一个含义啊。

当然我们也可以做这样一个具体的一个处理，就是说我们可以统计我们的，25%的分位点，50%的分位点，这个50%的分位点，又叫我们的中位数对吧，然后我们的75%的分位点，然后就是说把某一列单独拿出来。

计算这个我们的三个分位点，然后计算完成计算这个分位点之后，然后做什么呢，我们可以得到一个IQR，I q2，其实它是等于我们的Q3减去我们的Q1，就是我们75%的分位点的一个，数值取值。

然后减去25%的分位点的一个取值，得到我们的IQ2，然后通过我们的一个IQR，可以得到一个具体的一个上界和下界，这个地方其实是这样的啊，我们的一个具体就是这样的，我们的一个上界呢就是我们的一个Q3。

加上1。5乘以IQ2，Q1呃，我们的下界呢就是Q1-1。5，1。5乘以IQ2，这就是我们的上下界，这个上下键可以用来做什么呢，我们的这个上下键可以用来做一个缺额，我们的一个离群点的一个判断。

也就是我们通过这样的一个计算，得到我们的上下界之后呢，我们的这个范围内的一个数据，就是我们认为它是合理的分布的，然后在这个范围内之外，比如说小于我们的下界，或者大于我们的上界的数据。

我们就认为是我们的一个离群点，离群点，那么我们就可以通过这个统计的方法来识别，得到我们离群点，那么这个镶嵌图它还可以用来做什么呢，它还可以用来做，就是说得到我们的具体的一个数据，它是嗯怎么分布的。

因为这个地方我们有三个分位点啊，这个相线图在这个英文名字里面叫这个box pts，对吧，箱线图它为什么叫相信图，其实就有点像那种拉杆箱的样子，我们这个地方的25%的一个位置。

和50%的位置以及75%的位置，那么我们如果这三者分布的一个位置，不一样的话，我们得到的就是它原始的一个曲线，原始的分布就是不一样的，对吧，假如说我们的具体的一个，中间的一个最核心的一个箱子。

他的100我们的中位数不一样，中位数的位置不一样对吧，那么其实我们得到的一个取原始的分布的，形态也是不一样的，这个相当于是我们的具体的一取值，我们从25%到50%的，25%的一个。

相当于是整体数据及25%的一个分布，都是位于在这个取值的范围内，就是说在这个范围内，如果这样呢，相当于是均等的，相当于是整体的一个分布是比较均衡的，就是类似于这种正态分布的，没有没有左偏。

那么如果是这种形态呢，就是有点像我们的右偏，也就是说我们的这一部分的一个数据集，它是分布的一个比较密集的对吧，相当于是一种右屏的状态，所以说呢我们通过镶嵌图呢，是可以一方面可以识别出我们的数据集。

它的是不是有离群点，另一方面呢也可以得到我们的具体的一个，数据的原始的一个分布的形态啊，那么对于我们的数据集，我们如果是想要做一个分析，我们怎么做呢，就是非常简单啊，做一个数据分析其实都是非常简单。

我们可以分析一下我们的具体的每个字段，它的一个出现的一个次数，就是我们选择得到某一列，然后算一算某一列，它具体的一个整体的分布的一个规律，比如说我们画一个bedroom的一个count pose。

就是我们画一个出现次数的一个统计的一个嗯，柱状图，我们bedrooms为零的一个房，房子有多少个，bedrooms是唯一的一个房子多少个，以此类推，这个地方呢，我们你可以画这个具体的一个直方图啊。

或者柱状图，当然也可以通过我们的一个pandas里面的，describe函数来做一个描述性的一个分析，pandas的一个describe函数呢，就是嗯可以可以很方便的计算得到某个字段。

它的一个具体的分位点的一个情况，它的一个最大值最小值25%分位点，50%分位点以及75%分位点，各自的一个取值啊，各自的一个取值，那么类似的我们也可以看一看我们的bathroom。

他的一个具体的一个嗯就是的分布的情况，在我们的bathroom，取值为一和取值为二的房子是最多的对吧，其他的就是1。52。5，3。5，4。5的房子都是比较少的，那么我们对于我们的具体的一个可视化呢。

我们也可以对我们的一个数值类型的，比如说我们的一个经纬度NTITUDE，和我们的NTITUDE做一个具体的一个可视化，那么我们这个地方是对NTU做一个可视化，这个地方其实它绘制得到的是一个密度直方图。

在英文缩写里面叫KDE，相当于是我们的一个color density的呃，我们的一个呃就是图对吧，相当于是一个密度直方图，在这个图里面呢，其实它本质绘制得到的一个形态呢。

跟我们的这种柱状图其实是差不多的，只不过这个地方我们的一个柱状图呢，它其它的一个具体的一个，这个类别的一个取值空间，它的一个相当于是取值空间比较小，类别取值空间比较小，如果是这种数值的话呢。

我们是数值的，它的一个类别取值空间就比较大，因为我们的数值，它的一个就是相当于是它可以分的比较离散，对吧，那么这个地方我们可以发现，在这个我们的这个经纬度的绘制，得到的密度直方图里面有一些位置。

它的一个房屋它可能是比较集中的对吧，在这些位置，那么在这些位置里面，就表明我们的这个有可能我们的一个房子呢，它可能是处于集中在某些位置，集中在某些位置对吧，好我们的NTITUDE和longitude。

我们可以对于数值类型的，我们可以画一个密度的密度直方图，那么类似的啊，我们对于我们的这种嗯price price呢是我们的价格，我们也可以绘制这种图图形，就是我们的这种密密度直方图，价格呢。

它就是我们的一个，相当于是跟我们的一个金钱相关的对吧，跟金钱相关的这个呢其实是这样的啊，我们的现实生活中呢，就是他有点像这种20%的人呢，掌握80%的财富，这是2080的一个原则。

或者说20%的一个房子，他都是就是说哦，80%的房子，都是在20%的一个价格区间内，它都是我们的一个这种分布啊，都是严重的左偏的，我们的价格啊，它是这种只要跟金钱相关的，它往往都是左偏的。

而且都是跟我们的2080，这种原则是匹配的啊，也就是说20%的，80%的房子，都位于20%的一个价格区间内好，那么这个地方呢就是说我们的一个价格，其实跟所有跟金钱相关的字段，它的往往都是左偏的。

那么这个左偏的呢，就是说我们如果遇到一个字段，它是跟金额相关的，而且是左偏的呢，我们是可以把它做一个处理的，我们怎么做一个处理呢，比如说我们把它做一个取log，这个就是一个很好的处理。

相当于是去除他的一个偏态的这种效果，把它尽可能转为正态分布，因为我们也知道啊，在做一个具体建模的时候，如果这个字段它是正态分布的，那么我们很容易得到这个它的一个模型的一个，无偏估计对吧。

如果我们的数据集，它的一个具体的字段是这种非正态的，那么我们得到的一个模型，就很难去得到它的一个参数的无偏估计，那么我们接下来看一下我们的BI0id，BI0D呢，就是说这个具体的一个建筑物的编号。

建筑物的编号呢其实它是一个字符串类型的，相当于是一个嗯，我们把这个具体的一个房屋的一个信息，把它进行编码的字符串，这个地方呢我们把它做一个统计的时候呢，他其实这个取值空间是蛮大的，因为这个地方。

其实他虽然说是一个类别类型的字段，但是呢这个地方的类别类型字段呢，它是加有id这种成分，在这里面id是什么，Id，就是用来标示某一个具体的一个他的一个身份，对吧，等于身份证号。

你之后看到的跟我们的这个id相关的字段，它往往的取值空间都非常大，虽然说他是一个类别字段，它的但它的取值空间是非常大的，那么我们在做一个具体的一个统计的时候呢，我们就可以统计一下。

这个地方就不建议画这个密，我们的一个柱状图啊，因为他的一个取值空间非常大啊，所以说画出来也并不是特别好看，你在做这个地方呢，我们可以统计一下它的一个具体的一个value counts。

就是他的一个次数啊，做一个统计就行了，我们可以看一下，我们b i d i id取值为零的情况下，有八千二百六十八十六套房子，这个呢其实我们很清楚的，可以看到这个地方的零，其他的一些BNNI。

一键都是这种等长的字符串，这个说明什么呢，这个地方的零它就是一个去我们的一个缺失值，缺失值我们的一个Missing value，或者说是一个默认值，天天是我们这个地方是没有填这个变量id的。

某个房子是没有填这个变量id的，这个地方呢，就是说我们通过一个数据分析，是能够找到某个字段，它到底是就是说有没有缺失值，有没有这种具体的一个啊分布的情况呢，然后呢我们对这created。

这个created就是我们的一个日期类型的，时间跟时间相关的，如果是跟时间相关的呢，我们就可以绘制类似于这种图像，我们的X轴是我们的日时期，Y轴，就是说在这一天他所发布的一个房屋的一个。

具体的一个个数对吧，也是类似于这种柱状图的这种形态，那么我们可以看出我们的具体的这种房屋，它所发布的一个时间有点儿其实有规律的啊，对吧，是有规律的，那么这个呢其实是一周一周的波动，那么类似的呢。

我们如果是遇到了这种文本类型的数据呢，我们是可以这个与文本类型的数据呢，我们是可以做一个云图，word cloud云图，云图的含义呢，就是说我们的一个具体的一个在绘制的时候呢。

如果这个文章里面这个单词出现的次数越多，那么它的它的一个字体就越大，就是这个意思，没有其他意思，云图其实很多同学都知道，我们这个地方呢，通过云图我们就知道。

大部分的房子呢可能是位于这些wall street啊，或者BDVA这些对应的一个位置对吧，那么我们也可以对我们的一个display address啊，做一个统计。

这个地方呢display address呢，其实他也是这种字符串类型的，那么对于这种字符串类型的呢，我们也可以做一个统计得到的统计，得到一个统计值啊，然后做一个可视化，比如说我们的一个具体的一个。

做这样一个可视化，就是说我们的一个具体的一个嗯房子，如果它出现了一次，他就是说对应的一个地址，类似于就是说只出现了一次的这样的地址的，一个房子，他拥有多少个对吧，其实这也是一个非常非常典型的一个。

左偏的一个分布，也就是说我们大部分的房子呢，它的一个出现地址啊都是比较独立的，都是比较独立的好，那么我们来看一看这个features，features呢就是一个list类型的，对于这种历史类型的呢。

我们可以统计一下这个房子，相当于是它是这个它的含义，就是这个房子的一个特点对吧，卖点，那么这个卖点呢你就是我们的一个tag，那么我们可以这个地方呢可以统计一下，这个features是它具体的个数。

大部分的房子的一个特点的个数，就是他的tag个数是在00~0到六之间的对吧，然后呢大于六的也有，那么对于我们的这个features呢，我们也可以画一个云图来看一看，大部分的一个tag呢。

就是说可以dog dogs aloud可以养狗对吧，elevator我们有电梯的，Dman，有门铃的对吧，然后我们还有这种什么可以养猫的，有健身房的等等等等对吧，这个就是我们的features。

然后这个地方我们有个manager id，manager id啊，这个地方就是一个中介的id啊，也是一个非常规整的一个字符串的类型的，那么我们接下来就是我们，其实刚才是将我们的这些字段。

大致给大家讲了一下，然后我现在问大家一个问题，就是说，如果大家通过我们的具体的数据集的一个理解，你会认为哪些字段对我们的具体的一个房屋的，一个热度是非常非常相关的呢，也就是我们给大家讲的。

这些具体的一些字段之后，你会认为哪些字段，会影响到我们的一个具体的房屋的热度呢。

也就会影响到我们的标签呢，对有没有同学想回答的，对呃soft的同学以及莫西莫辛同学，以及两位手机用户同学，有没有想回答的，如果你看了之后，看了我刚才给大家讲的这些字段之后，你有没有觉得。

哪些字段可能会跟我们的一些标签有相关呢，有没有同学想回答的，那么这个地方呢就是说我们刚才也讲了，在讲这个数据集之前，肯定我们的这个价格位置对吧，都跟我们的一个具体的一个呃，房屋的一个标签是相关的。

其次呢还有可能跟我们的标签强强相关的，是我们的这个B20id，以及我们的manager id，这个BDD，这个B点D呢和manager id都是这种id类型的，id类型的呢。

其实他都是很有可能跟我们的标签强相关的，比如说某个中介，他发布的房子都是比较优质的房子对吧，那么这个地方可能他的一个房子的一个，热度都比较高是吧，好那么我们就继续，那么我们在做完具体的一个可视化之后呢。

有可能有同学就觉得，可视化是不是就是我们刚才所说的这么简单啊，其实可视化并不是说是这么简单的，我们先给大家讲一讲这个可视化啊，可视化呢这个地方其实在Python环境下呢，也有非常多的一些具体的库啊。

我们可以很方便的可以进行使用，比如我个人比较喜欢的就是这个con这个库，con这个库呢它是基于matt plot lib的，然后可以很方便的用来绘制这种，就是说我们的这种数据的一个分布的。

这种可视化的图形，他在做一个画图的时候呢，我们在做一个画图的时候，其实你可能第一次看这个图觉得很难看懂，其实我们一步一步可以把它剖析一下，我们这个图呢其实它包含了三个字段。

X轴Y轴以及我们的这个clue，这相当于是smoker它的具体取值，那么这个地方我们在看图的时候，首先看一下我们的X轴，X轴是我们什么，我们X轴是对我们的一个day，做一个分类的情况下。

然后Y轴是我们的total b啊，具体的一个取值，然后这个地方呢，其实他还做了一个具体的一个分类，也就是说我们的day取值为我们的TUESDAY的情况下，我们我们的smoker取值为yes。

或者说取值为low对应的样本，然后呢我们在这个取值不同的情况下，我们在对我们的total b啊，绘制一个得到一个象限图对吧，那么我们在做一个具体的画图的时候，或者说看这个图形的时候。

你要弄清楚这个具体的画图，或者说图形里面它到底包含了多少个元素，这个其实是非常关键的啊，非常关键的好，这个呢我们的这个box blox呢，它其实在做绘制的时候，其实是不单纯的对一个字段进行绘画图啊。

相当于是这个地方哦，我们是使用两个字段进行分组之后，然后分别绘制得到了我们的一个象限图对吧，然后类似的啊，然后类似的我们再给大家找一个啊，嗯这个地方对，小提琴图也非常典型。

对我们的day和我们的一个smoker进行分组之后，然后绘制得到这种分布，这个分布呢它非常像一个小提琴，它是这种竖竖着的一个分布，然后这个分布这一部分。

这一部分是我们的day取值为TUESDAY的情况下，smoker取值为yes的情况下，我们的toto be要整体的一个分布，然后这部分呢就是我们的一个day取值为TUESDAY。

smoker取值为NO的情况下，我们TOTOBI的一个整体的一个分布，它其实是嗯，相当于是也是一种对两个字段进行分组的，情况下，然后再去看一个具体的取数值的一个，分布的情况，它比这个镶嵌图呢。

可能嗯就是说更加直观一些啊，但是呢这种小梯形图呢，它不能看出我们具体的一个数据，它有没有离心点啊，他其实是看只能看到这整体的分布的情况好，那么类似的还在simple那库里面呢。

其实有非常非常多的一些画图的函数，都可以就是很方便的用来做一个画画图啊，那么这个地方呢其实是有很多的一些库用，都可以用来做画图的，比较典型的就是说如果是学Python的话，最最嗯就是基础的画图的库呢。

是这个MATPLOTLIB，他是最为底层的我们的画图的库啊，最为底层的画图的库好，然后呢如果是基于Macbook lip呢，就是由这个我们刚才所讲的这个CBSBL呢。

这个库是基于match prolip进行二次开发的一个库，然后可以快速的绘制，得到我们的这些很漂亮的一个图标，也就是说我们他其实是调用这个match pouch live，做一个画图啊。

所以说它是一个高层的一个啊组件，然后呢还有一些其他的库啊，比如说这个我们的PLOTLINE，或者说我们的BOKEH嗯，这些库呢都是比较高阶的库，它可以嗯跟我们的浏览器啊进行集成啊。

然后做这种可就是说这种叫带有交互式的图啊，都是非常非常方便的，还有一些呢，就是我们对我们的具体的一些地理位置，做可视化的图嗯，比如我们的这个地方，FOAIUM都是这些图啊，都是可以嗯。

相当于是不同的数据类型，我们做不同的可视化好，然后还有一些对我们的缺失值，做一个可视化的啊，我们在之后的课程也会给大家讲的好，那么这个地方呢，就是说有很多同学在学了这些画图之后呢，就可能是会觉得迷糊。

或者觉得我第一次接触，你给我讲这么多图干什么，其实这个地方是这样的啊，我们的本质的可视化呢，就是在于我们如何是用一种一种图，或者合适的图，对我们的一个字段做出一个具体的一个可视化，做出个统计。

比如说我们想要对一个具体的一个数值，做一个可视化的话，其实我们是可以画出它的一个柱状图的对吧，一个数值在不同分组的情况下，它去写一个可能分布的情况，或者说你不画这个柱状图，你就画这种密度图。

其实本质是一样的，就是它展示的一个形形态啊，以及具体的一个形状是不一样的，类似的你可以画这种我们的累积分布图，现在那有点像我们的一个CDF对吧，从我们的一个相当于是，小于我们的180的一个数数据。

它大部分就是它的比例是在0。05对吧，接近0。05，然后呢，小于190的数据呢，是在0。2 20%的比例，然后一步一步增加到一，这种相当于是画会值得到我们的一个CDF对吧，我们在概率里面的CDF。

就是说我们的数数据它整体是如何进行分布的，然后呢我们也可以绘制得到这种散点图，绘制到散点图图之后呢，我们可以散点图，它是二维的对吧，我们可以绘制的它它绘制到它单维的。

相当于是它的边缘分布的密度直方图对吧，这个都是非常常见的一些画图方法，通过这些画图方法呢，我们就可以将我们的具体的一个数值，以及相关的资料呢，把它进行用合理的方法给他展示出来。

好额那么我们休息56分钟好不好，我们休息56分钟，然后继续我们休息到这个9。02，然后我们回来好不好，然后我们休息一下好，然后大家如果有什么问题的话呢，你可以在我们的一个聊天框里面打字，让我知道啊。

好我们休稍微休息几分钟好不好，好嗯然后我们准备回来额，然后各位同学对我们刚才所讲的内容，有什么问题吗，我看大家都比较沉默啊，如果大家有什么问题的话，也欢迎提问啊，因为嗯你有问题的话。

可能学的会更靠更快一些，不然如果你没有问题的话，相当于是嗯我相信呢可能你没有问题，但是呢如果你真的有问题的话，那可能就是第一时间提出来的效果会更好一些，对好，那么我们就继续好不好好，我们继续啊。

嗯然后呢，我们接下来看一看我们的一个特征，工程与实践啊，我们在做一个具体的一个嗯，具体的建模的时候呢，我们在进行具体建模的时候，其实我们是给到我们的一个数据，我们是需要构建一个具体的一个模型对吧。

那么这个具体的一个数据呢，其实我们的一个数据，它可能的一个类型呢是多种多样的，我们在这里面呢，其实我们是首先来看一看第一种数据类型，是类别类型的，类别类型的呢，就是说我们其实它是一个嗯非常常见的。

我们的数据的一个类型啊，就是说我们的数据字段它是这种类比特征嗯，比如我们常见的这种个人信息，性别，城市省份，民族户口类型，这个里面都是我们的具体的一些呃，类别类别的人，然后我们的颜色对吧。

颜色里面的取值有红色，白色等等等等，国家里面有具体的取值，中国美国对吧，然后我们的动物这个地方呢，其实我们需要注意，就是说我们的类别，它有一个具体的取值空间，这个取值空间呢就是它具体的一个。

就是说这个类别它能够取值的这个字符串，相当于是这个类别是一个set这个集合，这个取值空间呢就是它的一个具体的一个元素，类别特征呢是我们在做数据处理的时候，在我们在做建模的时候。

任何特征任何时候都要做处理的一个数据，因为类别特征它往往都是这种字符串类型的，我们对一个具体机器学习模型啊，它是只能接受这种数值类型的一个计算，我们可以回想一下我们的线性模型，我们神经网络对吧。

其实它本质只能接受我们的一个数字类型的，一个数据，所以说类别类型呢，数据呢我们在做处理的时候呢，我们肯定是要把它做一个编码的好，另一类型的数据呢，它的一个具体的一个取值空间，它有大有小，对吧有大有小。

如果是小，我们都是就是说这个没什么问题，如果是比较大的话，就有可能有问题，这个地方的大呢，就是说如果一个类别它的取值是100取值，关键是一百一千一万对吧，也就是说取值具体的取值可能性越来越大。

我们这个地方呢取值的可能性越大，并不并不一定是它的缺点啊，就是它原始的数据集就是这样的，我们再做一个具体的这个取值，就是说我们在做一个具体类别，类型的编码的时候，如果这个取值空间非常大的话。

因为他这个特征呢我们叫做高基数特征，对于这类特征呢，我们如果做处理的话呢，我们就非常容易出现离散的一个数据，离散的数据就是说他是一个稀疏的啊，会把它处理成这种稀疏的高纬的一种情况。

而且对于我们的一个类别类型的这个字段呢，我们是很难对它进行一个缺失值填充的，如果他是有这个缺失值的话，我们是很难对它做一个填充的，因为这个比如我们某个学生，它的一个具体的一个性别作，有的也就是是缺失的。

那么如果是性别是缺失的话呢，我们是很难对它做一个填充的对吧，因为我们填充的话，其实很容易就把它填充错误了，在我们的类别类型的里面呢，我们是有这两类，一类是我们的一个无序类别，一类是有序类别。

无序的呢就是我们的具体的一个取值，它的一个次序他是没有这种大小之分的，也没有这种就是说这种关系啊，就相当于是相互平等的，如果是有序的类别，就相当于它的具体的取值是有这种大小关系的，你觉得他的取决于这种。

相当于是比如说这种情感强弱，或者说这种我们的一个得分的情况对吧，嗯是我们的硕士本科硕士博士对吧，对，具体的一个学历的一个从低到高对吧，还是有序的，那么我们在做一个具体的一个编码的时候呢。

我们这个地方是给大家讲一些比较基础的啊，先给大家讲一些比较基础的编码，我们首先呢给大家创建了一个data frame，这个data frame呢就是一个我包含了这个学生的id。

学生的一个国家education教育信息，以及我们的一个目标编码，这个target就是我们的啊，这个target就是我们的目标啊，应该是我们的一个标签，其他的列就是我们的一个具体的一个。

学生的一个基础信息，然后我们就用这个表格来完成，我们的具体的一个类别特征的一个编码，对于我们类别特征的编码其实是有非常多的啊，这些具体的编码方法的，那么我们只挑选你们非常典型的给大家讲啊。

其他的呢我们其实用到的场景会很少，首先呢我们来看到看到的是这个one one hot，完后程呢它又称作叫做独热编码，独热编码就是我们对这个具体的一个嗯，一个取值。

把它转成这种one or k is hot的这种形式，这个K呢就是我们的具体的一个类别，它的一个取值的个数，取出空间的大小，比如说我们这个地方的education，对于education这一列。

我们就对它进行编码的话，如果它原始的话是有三个取值的话，我们对它进行编码之后，我们的这一这一列就把把它转成了一个三列的，这种情况，三列，那么玩hot呢。

这个地方它原始的这个学生他是一个master education，是等于master的，那么这个地方我们在做one hot之后，他就转变成了一个1×3的这一个，行向量的吧，我们相当于是增加了三列。

然后在这一列把它复制为一其他位置复制为零，那么类似的其他学生的一个信息呢，也是在某一个位置是一其他的位置是零，one hoch这种形式呢，它是相当于是把我们的一个原始的一个字段，把它展开了展开了。

相当于是每一列，每个取值做的这种二进制的编码，玩火者呢比较适合用在这种线性模型里面，它比较适合用在这种无序的类别，做一个编码的时候，因为我们在做完one horse之后，我们的一个类别的取值的一个大小。

仍然是相互平等的，比如说我们这个地方，00010001和100，这是我们的本科硕士博士，他具体在做编码之后转得到的向量，那么他之间的距离仍然是相互平等的，相同的对吧，仍然是保持着这个无序的，完后程呢。

它的一个优点，就是说他在做编码的时候是非常简单的，是能够直接将我们的类一个类别特征，进行有效编码的，但是呢它的缺点就是说，它很容易导致我们的一个维度会爆炸，假如说我们这个字段。

它的一个取值空间是100的话，我们做完完后之后，这个维度就增直接增加了100，然后呢再增加一维度，增加的同时呢，我们的具体的一个数据集呢，也会变得非常稀疏对吧，这个地方相当于是三列里面。

只有相当于是1/3的数据是非非空的，如果这个具体的取值是取值空间，非常更大的情况下，我们的这个系数性会更加稀疏，我们在这个具体实现的时候呢，我们可以从pandas的get dain函数。

或者说从SKN的one hot encoder，来做我们的一个具体的一个编码，就是one或者是编码，第二类呢是我们的label encoding，Label encoding，就我们标签编码。

标签编码呢它是将我们的一个具体的一个类别，把它用一个独立的一个数值id做一个转换，这个地方呢，就是说我们把这个具体的country china编码为零，USA编码为一，UK编码为二，JPM编码为三。

以此类推，他呢他那个方法呢，就是说我们的一个具体的一个操作呢，Nel encoding level，encoding原始的具体的一个应用场景，就是对label做的，就是对我们的一个标签做的。

这个地方呢我们的label label coding呢，它也可以对我们的一个字段做一个编码，我们字段我们可以把它编码为具体一个数值，也就是说我们用一个具体的数值，来代替它原始的字符串的一个取值的情况。

这个地方我们的一个label encoding呢，它比较适合在数模型里面进行使用啊，比较适合在数模型里面进行使用，它的一个优点，就是说它不会增加这个类别的一个维度嗯，就是说我们原始的这个具体的一个呃。

字段是一列的，我们在做一个编码之后，它仍然是一列对吧，它不会增加我们的数据的维度，LIBENCODING比较适合用在有序的类别，就是说如果是原始是这种，有有这种大小次序的话。

我们在通过label encoding编码之后，他仍然也会保留这种次序啊，Lil encoding，如果在做一个编码的时候，你没有指定它的大小次序的时候，他可能是进行随机编码的这个地方。

我们第一个出现的一个取值是china，china是零，相当于是我们把它第一个出现的这个取值，把它编码为零，第二个编码为一，使用这个出现次数，他的一个先后来求编码对吧，其实这个地方。

如果我们没有指定它的大小关系呢，这种编码方法，它就会改变我们的一个取值的一个大小关系，相当于是破坏它们之间的一个次序啊，在我们使用label encoding的时候呢。

我们可以用pandas的factorize，或者说用s client的一个label encoder来做一个操作，我们还有的呢，就是我们这种BENCODING2进制编码，二进制编码呢。

就是说我们在做一个编码的时候呢，我们可以对某个字段类似的，也非常类似我们one hot的这种操作，我们可以把它转为这种二进制，把它转，先把它转为一个编码，比如说先把它使用这种label encoder。

作为转成一个具体的数值，然后转为数值之后呢，然后把它进行一个二进制二进制的编码好，by terencoding呢，其实它的一个操作，其嗯就是说跟我们的一个one hot是非常类似的啊，他但是呢他也会。

他会也会带来这种次序的改变啊，因为one hot他其实是没有改变这种大小的关系的，但是呢这种binary coding呢，它其实是加入了这种大小关系的一个啊，就是说改编的barry encoding呢。

它的可以视为这种完后台一个替代品啊，就是整体的一个维度会变变得更加低一些，还有一类呢是我们的一个frequency encoding，或者说叫做我们的一个count encoding。

它的一个具体的操作呢，就是说我们是可以把这个具体的某一列的，一个具体的取值的一个次数，用来做它原始的一个编码，在这个地方，我们如果是对我们的这个country这一列，做一个编码的时候。

china出现了两次，我们把它变某12UC出现了两次，我们又把它编码为二，UK呢出现了一次，我们把它编码为一，就相当于是用这一列这个具体取值，它出现的一个次数，然后做一个具体的一个嗯，相当于一个替代啊。

这个就是我们的一个具体的一个操作，content encoding或者fency encoding呢，你还可以做把它换算成频率啊，就不不仅仅是次数啊，把它换算成频率也行。

content encoding呢，它的一个操作其实是嗯，有点像基于这种上帝视角，也就是说它不是基于某个样单个样本，它是基于整体的某个字段做一个统计的，所以说呢这种统计的方法呢，它比较适合我们的一个嗯。

就是说分布一致的情况下，比较适合这样进行操作嗯，这也是他的一个缺点，就是说如果分布不一致的情况下，我们的一个counting coding，他得到的结果就不一致了，比如说我们的训练集。

和我们的一个具体的测试集，如果他两个字段的一个取值的分布是不一样的，话对吧，那么你在这个地方做content encoding，其实它的一个具体的一个结果，就会存在一个冲突，就会存在一个冲突。

好抗体口令，那这个优点呢就是说它是非常简单的，不管是有序编码还是无序编码，都可以用来进行使用啊，都可以进行使用，好我们继续，那么coding coding呢在做具体的实现的时候呢。

我们就是用这个嗯就是统计它出现的次数啊，不管是用value counts啊，还是用什么方法统一到分的次数就行了，好还有一类呢就是我们的一个target encoding。

target encoding呢就是我们的一个具体的一个操作呢，就是我们是统计一下我们的具体的这个字段，它对应得到的一个标签，它的一个具体的一个取值的一个情况，这个呢。

就是说我们在做一个具体的一个操作的时候呢，比如说我们对我们的一个CTRL字段，做一个target encoding，如果是对我们的CTRL字段做一个targeting coding呢。

我们其实本质就是对我们的一个数据集呢，我们是统计一下这个country字段，它对应的一个label的一个取值的情况，比如我们的一个contest的china。

它对应的一个label就是我们的target分别是多少，一和零，我们对它取出一个均值就很好，然后就得到0。5对吧，USC0和一，然后求一个均值也是0。5，这个地方呢，其实本质就是对我们的一个类类别取值。

它对应的一个标签的一个关系，相当于是求它的一个均值啊，求一个均值，具体的一个实现呢，就是说我们对客户端我们的某一列，然后求它对应的一个标签的一个均值，然后就得到他的一个具体的一个标签编码。

标签编码其实它非常非常适合用在什么场景呢，就是说我们这个地方的标签编码，其实得到的一个结果，有点类似于一个具体的一个均值，或者说一个相应的一个概率，我们的一个具体的一个，它到底是什么含义呢。

就是说我们在做一个具体建模的时候，其实我们的模型是很难去理解他，这个china到底是什么含义的，但是如果这样说，CTRL等于china的同学，他的一个具体的一个标签，整体是等于有可能是零点，就是说0。

5的，那么这样呢是更加有意义的，这个就是我们的标签编码，它其实是让我们的一个模型来，学习起来更加容易，但是呢他给人1coding，他还有一个缺点，就是说它可能会让我们的一个标签信息。

标签信息呢给他泄露出来啊，因为这个地方我们的一个具体的一个看一看，我们这个UKUK呢，这个地方我们只有一个一位同学，这个地方我们如果是把它这种标签编码之后，其实本质我们是会将我们的一个具体的一个嗯。

标签信息给他泄露出来对吧，我们相当于是直接把他的标签给它编码进来，它其实是非常容易过滤活的，因为它其实是将我们的一个标签性，标签信息呢给它泄露出来，它的具体的实践方法，其实本质也是这种次数统计啊。

分组聚合做次数统计就行了，好那么在我们的一个具体的一个嗯，就是说类别特征的编码的时候呢，就非常建议做这种one或车啊，never encoding啊，count encoding啊。

和MENCODING，这四类编码，就基本上是可，就说可以涵盖大大部分的场景的啊，好，然后呢，如果我们是有这个具体的一个，数值类型的特征呢，其实我们也是需要做一个处理的，数值类型的特征呢。

它也是在我们的日常生活中，非常非常常见的数值类型的特征，我们有这个年龄乘积，经纬度对吧，它都是我们的一个数值类型的特征，数值类型的特征呢，它其实包含的一个信息量会更多。

因为它的取值的一个克数其实就是会更多，但是呢它会存在一个具体的一个缺点，就在于数值类型的一个字段呢，它很容易出现这个异常值和离群点，好我们对于数值类型的特征呢，我们怎么做一个编码呢。

首先是可以做一个缩放和取整，缩放和取整这个其实是非常常见的，我们如果是对于这个地方，我们新加了一列A级，这一列，A级这一列就是我们的一个嗯年龄这一列，如果对于年龄这一列，我们其实是可以把它做一个统。

具体的一个提取它的一个信息的，edge这一列它原始的取值是34。5，28。9，19。5，23。6对吧，那么这个地方我们是可以对我们的A级字段，做一个相当于是把它做一个取整，34。0，29。0对吧。

把它转变成一个整数，或者说把它除以一个十，然后把它转成整数做一个缩放对吧，那么这个地方为什么要做这样一个缩放呢，为什么要做这样一个复缩放呢，其实这样一个缩放的目的，相当于是我们是将这个具体的数值。

它的一个绝大部分的一个信息给它保留下来，零零是我们相当于是把他的一个数值的，一个主要的一个信息给他保留下来，因为这个地方我们34。五二十八。9，其实这个数值它的一个信心其实是非常多的。

在这个地方呢我们的信息越多，其实并不一定表明它的一个效，最终的效果是越好的，因为我们的一个信具体的一个信息，它是越多的情况下，我们的模型反而更难去寻找得到这些这个字段，它的一个共性。

如果我们是把它做了一个缩放之后呢，比如说这个地方34。5把它转为三，28。9，把它转为二对吧，相当于是这个地方相当于是小于20岁的，一的一个取值是小于20岁的二的一个取值呢，就是小于30岁的对吧。

那么如果是通过通过这样一个一种缩放，你就会发现我们的一个具体的一个取值，它就会更加有意义，它会，它其实本质是将我们的一个大部分的信息给它，保留下来，为何日本是零，英国是一，你嗯这位同学啊，在这吗。

UK啊，是是说的这个图是吧，japan它的一个具体的标签，它就是一个对应得到的是零啊，就一个零啊，然后他的一个均值不就是零吗，UK的话，它的一个具体的一个就是说取值就是一啊，一个一啊。

然后他的标签就是一啊，我们这个地方就是china，它有两个一和零，然后求一个均值，就是0。5嘛，就是这样的一个操作，对其实就是这样的啊，应该是group by我们的country。

对我们的country具体的取值做一个分组，然后求求它的一个对应分组，下面的target是一个均值，是这样一个含义，好，嗯然后然后我们就继续啊，对于我们的数值呢，其实我们还可以做一个非常常见的操作。

就是做一个分享，就是对于一个数值呢，我们是可以把它啊划分到大于某个取值，小于某个取值，比如说我们对我们年龄，我们可以把它划分是不是小于20岁，是不是位于20岁到25岁，是不是位于25岁到30岁。

是不是大于30岁，这样按照这些具体的逻辑把它做一个分享，这样呢其实是非常常见，也非常有效的一种操作，它其实是可以将我们的一个数值的一个特征，把它做一个离散化，但是呢他其实这样的操作呢是需要人工参与的。

需要人工进行参与的，所以说呢它其实是这个代码，其实我们需要手写的啊，就是我们的这这个具体的划分的方法，其实是需要人工智能参与的好，我们在做一个具体的数值的一个操作的时候呢。

其实我们也是需要将我们的一个也要考虑到，我们的具体的数值，是不是嗯需要做一个具体的一个缩放，这个缩放呢，其实本质呃，是可以把它视为我们的具体的一个额，数据预处理的步骤，数据预处理的步骤。

因为我们的具体的数据集呢，其实这个数值啊，它往往就是嗯不一定是我们的一个具体的一个，呃就是嗯一个比较规整的范围，我们其实呢是需要把它进行，转换到一个规整的范围内，我们在进行一个如果是把我们的具体数值。

把它转换到一个规定规整的范围内之后呢，我们可能对我们的一个模型建模也是更加方便，它就是说我们的一个模型它更容易收敛啊，以及我们的模型它更容易进行一个训练，这个地方呢我们的数据的一个归一化方法呢。

其实有很多啊，常见的就是说我们用这个最大值，最小值做一个归一化，就是说我们给定一列这个字段，给定这一列这个字段，我们给定这一列这个字段的情况下，我们是可以用这一列它的一个。

这里面的一个最大值和最小值做一个规优化，也就是也就是我们有一个这个具体取值，减去的最小值，然后除以最大值减去最小值，这是我们的一个极差对吧，整体做一个转化，我们利用这个最大值最小值做一个转换。

它的一个处理呢是比较适合，用于这种非高斯的分布，可以保留绝大部分的数值的一个信息，但是呢它非常容易容易受到这种异常值的影响，因为我们的一个最大值和最小值，往往都是我们的一个异常值对吧。

很有可能是我们的异常值好，那么如果是这种嗯，比较出比较类似于我们高斯分布用的，我们就比就比较建议是我们的这种standard scale，这种相当于是一种标准化，标准化。

就是减去我们的一个具体的一个均值，除以我们的方差，减去我们的均值除以方差，这样的处理，它比较适合用在我们的高斯分布处理之后呢，我们的数据集会更加正态化，它就就比较适合用在我们的一个高斯分布的。

这种正态分布或高斯分布的这种情况好，还有一类就是我们的max abs，这个地方是也是非高斯分布啊，这个打错了高斯，我们的max abs，就是我们的一个具体的一个数据集呢，他在做一个处理的时候呢。

是用一个绝对最大值做我们的分母，绝对最大值做我们的分母，这个具体的数据值的一个预处理的这个操作呢，在我们的sk learn里面，有非常多的一些具体的实现啊，嗯如果同学们感兴趣的话，可以在SKN里面。

SKHN里面找到更多的啊，在我们second name的一个proposition里面，模块里面，其实这里面包含了很多的一些，我们的一个数据类类别类型的一个编码，以及它的具体的一个数值类型的归一化方法。

如果你还感兴趣，或者说想学得更加深入的同学呢，可以建议把这些SK的这些具体的一些方法，他的文档好好看一下，这些文档里面都写得非常精，非常非常精简啊对吧。

Scare each feature by its maximum，Absolute value，就相当于是绝对最大值对吧，做一个除法，这个其实都是非常简单的一些就是文档啊，如果你感兴趣的话呢。

也非常建议学一下好，我们在做一个具体的一个处理的时候呢，我们其实本整本质还可以做这样一个操作，我们遇到的一个数据集呢，它很有可能是这种日期类型的，日期类型的呢，就是说我们这个具体的数据集这个字段啊。

它是带有这种时间信息的，如果是带有时间信息的话呢，我们其实是非常建议，你可以把这个具体的一个时间信息，把它抽取出来，比如我们可以统计一下这个时间信息，它当前具体的时间信息，它是哪一年的哪一个季度的。

或者说哪一个星期的哪个节假日的哪个小时了，是不是早高峰，晚高峰，以及它可以跟我们的一个历史的一个均值，做一个对比，这个历史的一个均值，就是说我们历史的一个统计值，比如说统计一下。

他跟历史的一个平均值做一个对比，历史的一个最大值做一个对比，历史等于我们的一个嗯，嗯某个分位数做个对比对吧，这个都是可以做，这些操作呢都是对于我们的一个日期类型的，一个字段可以做这样一个操作。

当然我们还有一类呢，就是说我们可以做一个交叉特征，交叉特征呢，就是我们是可以将两个字段做一个交叉构建，得到一个新的特征，这个其实也是嗯非常常见的交叉特征，其实非常常见的交叉。

就是这种加减乘除或者笛卡尔集对吧，那么这个其实可能会有一点点难度啊，因为我们在做这个交叉的时候呢，其实不同类型的特征，就是它做交叉的方法可能不一样，我们一般情况下对于相同类型的特征，相同类型的特征。

就是说他如果是具体的一个取值，假如说我们有两列，我们之前讲的数据集，一个是我们的bathroom，一个是我们的bedroom，还有一列是我们的price，这两列是我们房屋的个数。

不管是厕所的个数还是房屋的个数，这一个取值是跟金额相关，跟钱相关的对吧，这两个是类同类型的，这个跟这两个不是同类型的，那么同类型之间是可以做加减除，或者笛卡尔级的家是什么意思，就是说这个房。

这个房屋它到底包含了多少个房子，多少个房间，就是说把厕所和卧室都算上对吧，除了就相当于是平均每个卧室，可以平摊多少个厕所对吧，如果是不同类型的话呢，可以做乘或者做一个除，比如说做除法的话。

就是price除以bathroom，平均每个厕所他多少钱，平均每个卧室多少钱对吧，这都是有具体含义的对吧，当然你也可以做一个聚合的人，就是说先分组聚合再做同款，比我们在做做这个地方其实是做这样一个操作。

grp by我们的一个bedroom，然后求一个price的一个平均值，这个操作叫做什么，对我们的bedroom进行分组，然后统计一下相同bedroom下面，哪个房子的一个价格的一个平均值。

这个就是一个分组聚合，其实本质就是一个聚合特征，一个聚合特征对吧，那么我们在做一个具体统计的时候，我们可以统计一下相同房子，相同，我们的卧室个数情况下的一个价格的平均值，跟你这个当前房子的价格相比。

它到底就是说嗯价格是高的还是低的对吧，都可以做这样一些操作，这个呢就是聚合特征，那么还有一类特征呢，就是我们的link特征，就是信息泄露的特征，就是我们是个具体的数据呢，它可能嗯有一个特征呢。

是跟我们的标性强相关的，但是呢这个特征它又没有什么具体的含义，就是它是一个立特立个特征，比如我们在进行一个建模的时候呢，如果我们的数据集啊，它是按照这个嗯有这种先后次序的，这种嗯整理。

它可能是将我们的一个相当于是先去整理，我们的一个标签热度为高的样本，然后再去整理我们标签热度为中的样本，然后再去整理我们标签热度为低的样本，那么在这个地方，我们就可以从我们的一个具体的一个房屋的。

一个图片的一个创建时间，从这个维度确定，于是去反推得到我们的原始的标签的对吧，其实这样这个就是非常非常很典型的，就说我们这个这个信息，是跟我们的标签墙相关的，但是呢，其实它是由于我们构建数据集。

所带来的一个误差，它并不是我们的原始数据，它内部分布的规律对吧，这个呢就是说是一个leg特征，它是跟我们的数据集构建的过程中，强强强相关的，但是呢并不是我们的原始数据集，它嗯真实的一个分布的规律。

那么在我们讲完这个特征工程之后呢，希望各位同学能够问问一问自己这三个问题啊，就是说你真的掌握了上述的特征工程的，方法了吗对吧，到底美内特征工程具体用在什么样的场景呢，它具体具体的一个优缺点是什么呢对吧。

这是第一个思考的点，第二个就是说我们的具体的一个，我们的一个有非常多的一些具体的一些，机器学习模型，我们的具体继续学继续学习模型，它能够学习到什么特征，以及它到底能够不能学习到什么特征，对吧。

这些都是我们的一个需要思考的，因为我们在做一个具体思考的时候呢，其实我们现在有非常非常多，非常多的一些机器学习模型，我们也有非常非常多的一些特征工程的方，建模方法，那么我们是需要去思考的。

是不是所有的特征工程，在所有的模型下面都是需要做的呢，或者说什么样的模型，适合做什么样的特征工程呢，对吧，这个都是需要说清楚的，或者说我们是需要人工，是不是需要人工做的特征工程呢对吧。

这个都是我们在做具体实践的时候，要做的一些问题，第三个呢就是说如果是利民的特征，我们如何做特征工程，匿名特征就是说我们这个特征的一个具体，具体的这个含义，我们都不清楚，含义我们都不清楚。

那么这个地方我们就是如何，对于一个你都不清楚具体含义的一个字段，我们怎么做特征工程，这个也是需要你关注的，我们接下来看第三部分啊，我们的一个模型的训练与验证，然后讲完这部分呢，我们就有具体的一个代码。

然后给大家，然后来实践一下，对于我们的具体建模的时候呢，我们的具体数据集啊，其实它是需要做一个划分的，我们在之前的一个呃基础的课程里面，或者说在我们的一个机器学习的教材里面呢，我们都经常有啊。

我们是可以将我们的数据集把它划分为训练集，验证集和我们的一个测试集，训练集呢是我们是将它用于我们的一个，模型的训练和参数的更新，验证集呢是把它用在我们的一个模型的，具体的进度验证和参数的选择。

测试集呢是用来最终验证我们的模型的精度，我们的一个具体的验证集呢，其实是可以从我们的一个训练集拆分得到的，这个验证集，它是非常非常关键的，而且这个验证集呢它的一个具体的一个作用呢。

就是可以用来对于我们的验证，就是说这个模型的训练过程，实时的进行一个反馈，我们的一个模型呢其实它在进行建模的时候呢，分为两种状态啊，欠拟合过拟合过离合，就是说我们的模型在训练集上的一个精度较好。

在我们的一个泛化的时候，在我们测试集上的精度较差，欠拟合就是说在模型的训练集的一个进度较差，在我们的测试集上面的进度也较差，一般情况下，我们的欠拟合是，就是说是可以通过增加模型的复杂度来避免的。

过滤后是无法避免的，我们的具体给定一个数据集的情况下，我们的一个数据集的一个复杂度，和我们的一个模型的复杂度是要匹配上的，数据集是比较简单的，那么你的模型也尽可能比较简单，也不能过于复杂对吧。

这个地方就是过于复杂的情况好，那么我们的数据集对给定数据集的情况下，你的模型也不能过于简单，你不能不能就是说是一个线性模型，这个线这条直线就过于简单了对吧，我们这个地方这条曲线。

往往就是它能够最为满足我们要求的，那么我们在做建模的时候，我们非常建议大家做这种art stop这种操作，这个操作就是说我们在进行训练的时候，我们是可以绘制得到两条曲线。

这个地方我们相当于是不断增加数模型的深度，我们可以绘的绘制得到两条曲线，一条曲线是我们的训练集的误差，另一条曲线是我们的验证机的误差，那么在这个地方呢，我们可以得到两条曲线之后呢。

然后去可以看一看我们的一个模型，它在我们的一个，最低验证机精度的时候，这个是我们想要的一个位置，因为在这个地方我们的一个模型，它很有可能是能够取得得到最好的，泛化精度的时候对吧。

在我们的验证机上取得最好精度的时候，所以说我们在训练的时候呢，是不断不断的去观测我们的模型，在我们的一个训练集上的精度，和我们的验证集的进度，然后选择在最优精度的位置的时候停止训练。

这个呢就是我们的2stop2stop，它其实是非常非常有效的一种，缓解过滤活的方法好，当然也有其他环节固定化的方法，数据库建正则化以及增加随机性都是啊，就是也是缓解过缓解过滤好的方法。

当然alt stop是比较有效的好，我们接下来呢，然后就是嗯，看一看我们的一个具体的代码实现啊，在我们的一个机器学习的实践部分呢，是非常推荐大家用这个Python。

再加上pandas来做一个具体的实践啊，好我们来看一看，首先呢是我们的这个特征编码的这一部分啊，这一部分呢其实我们在这个嗯，我们PPT里面呢也给大家讲讲了啊，然后我们就就是大致给大家看一下啊。

对我们的这个具体的字段，我们就是传入把它传入进去啊，这个地方我们具体的就是原始数据集，就是一个data frame，把它传入进去就可以做一个具体的编码，好这个编码之后呢。

这个其实是一个data frame，这其实是一个long派的area啊，它不是一个data frame啊，然后呢我们在做一个学习的时候，其实是要关注到这个具体的数据类型的啊，这具体的编码呢。

然后大家可以自己下去看啊，我们在做一个具体的一个特征工程的时候呢，其实我们有些时候还是需要知道，我们的一个特征的重要性的特征的重要性，特征重要性是用来做什么呢，就是说我们是可以用用一个具体的一个取值。

去衡量我们的一个特征，它的一个具体是不是重要，在我们的一些数模，在我们的一些模型里面呢，其实我们可以用模型的一些具体，具体的一些统计值，用来反映我们的一个模型是不是重要的。

比如我们在这随机森林的一个回归性里面，我们如果用它训练完成之后，我们可以在我们回去森林回归器里面的，一个feature importance字段可以找到，就是说他具体它输出的就是每个字段的一个。

重要性的一个排序，这个地方如果我们绘制得到一个直方图，这个直方图就是说RM和LSTAT这两个字段，是在我们的这个模型里面认为是最为重要的，好那么这个地方特征重要性呢，其实它的一个输出结果啊。

这个地方的输出结果是一个小数，对于数模型而言，它往往都是用我们的激励指数，或者说我们的一个信息增益这个字，这个字段所带来的一个信息增进，来作为它的一个重要性的好，那么类似的一些其他的一些数模型呢。

也都是有这个feature importance的一个实现，比如我们的一个LEGBM，或者说我们的一个具体的一个嗯，这个嗯随机四零，或者说我们的x g boost。

都是有这个我们的一个特征重要性的实现的好，那么我们接下来呢来看一看我们的具体的一个，就是说to seem to西格玛这个具体的一个比赛，我们怎么做一些特征的啊，然后这一部分呢可能就是说嗯。

嗯希望各位同学跟着我的一个节奏啊，然后来看一看，我们如何把这个具体的这个这个数据集，我们一步一步做一些特征，然后才让他参与我们的一个训练，首先呢我们读取我们的数据集，这个地方读取数据集呢。

我们直接是用我们的一个pandas，然后read csv，然后完成一个读取，读取完成之后呢，我们接下来就可以完，完成一个具体的一个操作啊，这个操作我们先讲比较，就是说关键的啊，就讲这一部分啊。

对于我们的一些字段呢，其实我们是可以考虑，就是说很多角度对他进行统计啊，我们的这个呃FOTOS，其实它是原始是的这个list类型的，这个list类型呢就是说是这个图片的一个URIL。

对于这个photos我们可以统计它原始是一个list，我们可以统计到什么特征呢，就是它的一个具体的历史的一个长度，list的一个长度，那么这个list的长度呢，我们就可以相当于是视为它的具体的一个。

具体的取值这个数啊，取值个数好，然后呢，这个features其实它也是一个类似的类型的对吧，然后呢，我们这个地方，其实我们也是可以统计它具体的一个个数，然后这个description。

description它是一种文本类型的，文本类型的呢，我们这个地方就取值，统计一下它到底是拥有多少个单词，这个地方怎么做统计呢，我们就是对它进行一个使用，我们的一个空白符进行分隔。

然后统计一下到底有多少个单词就行了对吧，然后如果是这种created的，它是一个日时间类型的，那么对于时间类型的，我们怎么做，把它转为data data，data time之后。

然后提取它的一个年月日年月日对吧，这个呢就是我们的具体的一个现于是，日期类型的一个统计，当然我们也可以做这样一个统计，就是我们刚才所讲的这个交叉的一个特征，统计一下。

每个bedroom平摊的一个具体的一个价格，每个bathroom平摊下的价格，每总共有多少个房间对吧，相当于这两者相加，就是总共有多少个房间，我们bedroom和bathroom进行相加。

以及我们平摊每个房间的一个价格，每个房间的价格对吧，这些都是我们可以做的，那么这些操作都是非常有用的一些字段啊，就是它是嗯将我们的一些原始的一个数据，进行一个交叉计算，得到我们的一个新的一个字段。

那么我们在做一个交叉的时候呢，你其实是要考虑啊，并不是说所有的字段都可以做一个交叉，这个地方的交叉呢其实也是遵循咨询，就是说我们PPT的一个规律啊，就是同类之间可以做加减，同类之间可以做除法。

但是同类之间一般不做乘法啊，不同类型之间可以做一个除法好，然后呢对于我们的一个具体的数据集呢，我们其实是可以做一个target encoding，这个地方呢有target encoding呢。

可能就稍微有一点点复杂，我们在原始的数据集里面，我们有一个叫做manager id这个字段，MANAGID相当于是一个中介的，一个中介的一个编号的吧，中介的编号，这个地方。

如果我们是想要对这个manager id做一个target执行coding，我们怎么做呢，非常建议用这种五折交叉验证的方法来做，五折交叉验证，是这样一种方法啊，我们把我们的数据集划分成五份，五分。

这是我们的第一折，这是一折，这是我们的第二折，这是第三折，第四周，第五周，在第一折的时候，我们用这个做我们的验证集，然后其他当做我们的训练集，这也就是说这个地方这是我们的VAL，第二折的时候。

我们用这一折当做我们的验证器，第三折的时候，这是我们的验证期，第四折的时候，这是我们的验证器，然后第五折的时候，这是我们的验证期，在每一折我们用到的验证集不一样，然后训练集也不一样。

这是我们的交叉验证啊，相当于是我们把我们的数据集拆分成多份，然后把它进行划分成这个地方，划分成五份之后，我们就需需要迭代五次对吧，那么这个地方跟我们的这个target encoding。

有什么样的一个区别呢，或者说有什么联系呢，这个地方，我们的targeting encoding，其实是很容易出现标签泄漏的一种情况，其实是很容易出现标签泄漏的，你可以设想一下。

我们刚才在PPT里面所讲的那个例子，如果一个manager它对应的一个样本就一个的情况下，那么在这个地方我们如果是做一个target encoding，我们其实很容易的就可以将就。

很容易将我们的一个具体的一个对应的一个target，对应样本的一个标签给泄露出去对吧，那么所以说在这个地方呢，我们在做一个targeting encoding的时候呢，我们其实是可以把数据集。

把它划分成训练集和验证集，训练集的一个manager指对训练集的，就相当于是我们对训练集的数据，对它进行manager的一个统计，然后对训练集的一个数据部分对它进行编码，然后验证集的呢我们就不做编码。

或者说我们的一个测试节目不做编码，我们在是一折的时候，我们的一个验证集是这样的，然后下一折的时候对吧，如果是他是划分到中间的时候，这个就是我们的验证机，然后我们的训练集又不一样，确定器就不一样。

也就是说我们在做一个进行分组的时候呢，我们是对我们的一个数据集进行一个划分，不同折之后，然后再去统计不同折下面的一个manager的一个，具体的一个取值，这样呢其实是增加了我们的一个平均性啊。

它也不会将我们的一个原始信息给他泄露出去，这个就是我们的一个相当于是加入了这种，交叉验证的target点口令，在写的时候稍微有一点复杂，也就是说我们在做一个具体统计的时候呢。

我们是对我们的训练集划分成两部分，一部分呢就是我们的一个训练的一部分，是我们的一个验证的，然后在训练的部分呢，我们去统计一下我们的一个具体的一个manager。

它对应的一个相当于是他的interest level，然后呢对于我们的一个测试集呢，相当于是我们用我们的训练集统计得到的，manager的一个统计情况，对我们的一个测试集的结果进行一个编码对吧。

然后呢如果是下一折的话呢，我们就是用下一部分的M训练的部分，进行一个统计，然后对下一部分验证集的一部分，进行整体的编码对吧，验证就是每折的时候，我们的一个具体的一个计算，和我们的统计是不一样的啊。

再来画一下123啊，就画四折啊，不行不行不行不行不行不行不行，在第一折的时候，用这一部分计算我们的一个target encoding，对这部分进行编码，下一节的时候用这一部分计算。

我们targan coding对这部分进行编码，也就是说在进行编码的时候，没有自己对自己进行编码，原始的一个targeting in coding存在，自己对自己进行编码。

但是这样呢我们相当于是用交叉验证的方法，对，相当于是我用这部分做统计，对其他的数据集作为编码，那就不会存在这种标签泄露的情况，而且这样的操作呢，其实是非常非常建议去做的啊，也非常有效的好。

我们这个地方呢是可以对我们的有manager id，做一个target encoding，当然也可以做我们其他的一个building，building id的一个tacting coding。

这个都是可以做的，我们做完之后呢，也可以就是说统计其他的特征，比如说我们到底就是嗯我们的一个房房间，他的一个提就是说他的一个嗯发布的时间，具体的一个天数，具体的月数，以及我们将我们的一个价格。

除以我们的一个经纬度鉴定，是同相同经纬度下面我们的相同位置，下面我们的具体的一个房子的一个价格，这个都是可以做一个具体编码的，然后呢我们对于这个具体的一个特征，把它处理好之后呢。

然后如果是类别类型的特征，我们就直接把它做一个label encoder对吧，把它做一个label encoder，做一个编码，如果是其他类型的特征呢，我们尽可能是把它转为我们的一个数值类型。

转为数值类型之后呢，我们接下来就可以直接把它，用我们的一个模型进行训练了，这一部分呢其实呃是用到了TFIDF啊，我们在之后的课程会给大家讲，其实它原始的数据集呢可能是这种嗯，这种文本类型的啊。

我们是提取它的一个TFIDF特征，然后对它进行一个嗯拼接到一起好，拼接到一起之后呢，我们接下来就是有一个交叉，五折交叉的训练，这个加叉训练其实跟我们刚才讲的是一样的啊，这个地方我们是用k fold。

把我们的数据集划分成五份，用其中的四份做我们的训练，然后用其中的一份做我们的验证对吧，五折交叉验证，五折交叉验证的一个优点，就是说我们这个地方其实是最终训练，得到五个模型，我们对这五个模型呢。

我们是可以对这五个模型，分别对我们的一个测试集做一个预测，然后可以对我们的一个测试集的结果，就行进行一个求平均对吧，矩形求平均，然后就可以得到我们的一个测试及预测结果，的一个均值对吧。

这个其实整体而言都是非常简单的好，当然如果是想要对我们的这个具体的数据集，你就是说做的比较好的话呢，你也可以嗯参考我们的第二份代码啊，就是说你可以对我们的数据集，进行相关的处理啊。

这个处理操作整体都一样啊，这个地方只不过我们在这个地方呢加入嗯，一个叫做stacking的一个操作啊，stacking的操作，我们在进行模型训练的时候呢，其实我们是可以通过我们的一个五折，交叉验证嗯。

可以得到我们得到一个新的一个特征，假如说我们划分成四份啊，四份就是四折，每折的时候我们得到的用到的验证机不一样，我们训练得到四个模型，这个四个模型，它分别对我们的验证集做一个预测。

把我们的验证集我们把它拼接到一起，这个拼接到一起之后，就是我们的模型对原始训练集的一个预测结果，这个就是我们模型，对原始训练集的一个预测结果，那么类似的，我们也可以对我们的一个测试集，有一个预测结果。

我们也可以有对我们的测试机有一个预测结果，那么这样呢这个新加的一维特征，我们是可以再把它进行啊，进行一个二次训练的对吧，这个操作其实叫做一个stacking，它基于我们的五折交叉验证。

我们五折交叉验证可以得到我们的五份，这个地方其实是四份啊，四份验证集的一个结果，我们把这四份验证集的一个结果进行一个拼接，类似的，我们的四个模型，可以对我们的测试集进行一个预测。

结果也可以得到一个新的一列新的一列，那么这个地方我们的具体的数据集，我们是可以得到训练集的一个新增的一列，我们的测试集的新增的一列的一个标签，我们可以将这个标签把它进行一个二次建模。

也就是我们这个地方代码所写的，我们对我们的一个教训练的过程，代表交叉验证的过程，这个地方对我们的通过五折交叉验证，可以对我们的数据集进行一个得到，我们的一个模型，它的一个具体的一个训练集的预测结果。

以及我们测试集的预测结果，然后我们定义多个模型，那么以此类推，就可以得到多列的一个训练集的标签啊，多列的训练集的一个特征，以及多列的一个测试集的一个特征对吧，我们接下来可以把这多个模型这个地方有。

我们有这个随机森林啊，阿达boss啊，叉g boost，这具体的一些我们的一个嗯模型它的一个特征，新增的一个特征呢把它拼接到一起，然后再做一个二次训练，这个S训练，其实就相当于是有点像这种堆叠的过程。

我们这个新增的一列特征，就是我们之前的模型，对我们的一个训练集标签的一个预测结果，以及对我们的测试集标签的一个预测结果，我们接下来学习呢其实学习的是一个残差，也就是我们之前这个模型跟我们的一个。

这是我们的测试结果，和我们的一个真实标签的结果的一个差异性，它其实是一个残差，学习的一个二次的残差，这个stacking呢，有点像这种神经网络的这种思路啊，有点就像这种堆叠的思路。

但是呢stacking它其实是这种手工来实现，这种堆叠思路的这种方法，它是通过这种交叉验证，然后通过这种堆叠的方法，然后完成我们的一个具体的一个模嗯，就是说新增的特征，这个地方我们其实新增了多少列特征。

一列两列，三列，四列，五列六列，这是我们新增的第二层的，我们的输入的数据集，它是一个六列的特征，我们的标签呢仍然是原始的标签，这个标签仍然是原始的标签，我们的一个具体的一个测试集的一个特征呢。

也是我们新增了六例，然后我们的一个具体的一个测试集呢，是基于我们的一个相当于是这个新增六列，做一个预测，因为我们的一个这个地方做的一个，第二层建模呢，是我们的新增六列的特征，和我们的一个标签的一个建模。

我们这个地方的预测呢，就是对我们的新增六列的特征，然后作为我们的输入，然后预测我们的标签，这个呢就是我们的代码实践啊，然后如果各位同学想要下去仔细阅读呢，也是非常建议大家可以下课仔细阅读一下的好。

然后我们继续，首先呢，我们在做一个具体的一个特征工程的时候呢，需要进行一个思考，就是我们的一个具体的特征工程呢，它是跟我们的数据集相关的，不能一概而论啊，不能一概而论，也就是说不同类型的数据。

我们是需要做不同不同的一个特征工程的，这是第一点，第二点呢就是我们的一个具体的模型呢，我们是需要做一个具体的一个处理的，我们的一个具体的处理呢，就是如果是对于数模型，对于我们的线性模型。

其实我们各自的处理方法是不一样的，对这些代码在哪找，可以找到，在我们的一个QQ群啊，我们待会会发到QQ群里面，对待会我会发到QQ群里面，好不好，不同的模型，我们处理的一个特征方法其实也是不一样的。

也是不一样的好，然后呢我们其实在我们学习的时候，重点要学习的就是我们的一个机器学习模型，它适合用什么样的一个特征，这个是你在做学习的时候关键的一个点什么样，有有哪些继续，具体有哪些具体的机器学习模型。

我们有哪些具体的特征，工工程方法，两者之间怎么做一个匹配，这个才是我们在做动手的时候，非常非常核心的一个能力好，那么以上呢就是我们这节课的一个内容，各位同学有问题吗，对如果有问题的话。

可以提出来让我知道啊，对，好，同学们有问题吗，如果没有问题，扣个一好不好，扣个一我们就结束我们今天的课程对，好那么如果大家有问题呢，也可以在我们的QQ群里面艾特我好吧，那么我们今天的直播就到此结束了。

然后我们待会呢会把代码上传到我们的QQ群，好的谢谢各位同学，谢谢各位同学好，谢谢大家，那么我们下节课再见好吧。