Python学习（七）——配套《PyTorch深度学习实战》

1. 介绍一下下面这张图

推荐系统自己还差点就去研究了

这张图片概述了几种数据分析和机器学习的应用场景，包括推荐系统、网页搜索、舆情分析、关联规则、社交网络分析以及天气预测。下面是对每个部分的详细解释：

推荐系统

• 用户u, 商品i：推荐系统旨在为特定用户（u）推荐商品（i）。
• 预测用户对商品i的感兴趣程度：这可以通过两种方式实现：
  • 二分类问题：预测用户是否会对商品感兴趣（例如，是否会购买），通常表示为p(y=1|u,i)，其中y=1表示感兴趣。
  • 回归问题：预测用户对商品的评分，表示为Rating(i,u)。

网页搜索

• 用户u, 搜索词q, 网页d：在网页搜索中，系统需要根据用户的搜索词（q）来排序相关网页（d）。
• 排序问题：rank(d|u,q)表示根据用户和搜索词来对网页进行排序。

舆情分析

• 美国大选, 问卷分析：舆情分析可以应用于各种场景，如分析公众对政治事件（如美国大选）的看法，通过问卷调查收集数据并进行分析。

关联规则

• 频繁集查找：在市场篮子分析中，寻找经常一起购买的商品集合。
• 物品i,j之间是否存在强关联：例如，著名的“啤酒和尿布”案例，表明某些商品（啤酒和尿布）经常一起购买。
• 沃尔玛：这个案例最初由沃尔玛发现，用于展示关联规则在零售业的应用。

社交网络

• 用户为顶点，好友关系为边：在社交网络分析中，用户被视为图中的顶点，而他们之间的关系（如友谊）被视为边。
• 基于图的聚类, 推荐：通过分析社交网络的结构，可以进行用户聚类或推荐可能的好友。

预测天气

• 预测机场一段时间内是否有雾：这是一个分类问题，预测结果为有雾或无雾。
• 相关气象特征, 分类或回归：使用气象数据（如温度、湿度、风速等）作为特征，可以构建分类或回归模型来预测天气情况。

这些应用场景展示了数据分析和机器学习在不同领域的广泛应用，从推荐系统到社交网络分析，再到天气预测，每个领域都有其特定的问题和解决方案。

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2. 介绍下面图片

这张图片概述了数据分析过程中的几个关键步骤，包括数据预处理、数据分析、数据探索和特征工程。下面是对每个部分的详细解释：

数据预处理

数据预处理是数据分析的第一步，它涉及到将原始数据转换为适合分析的格式。

• 真实世界的数据是有噪的：意味着数据可能包含错误、遗漏或不一致的信息。
• 补足缺失值：处理数据中的缺失值，可以通过填充、插值或删除含有缺失值的记录来实现。
• 处理成计算机可读的形式：将数据转换为结构化格式，如将文本数据编码为数字，或将非结构化数据转换为表格形式。

数据分析

数据分析涉及到对数据的深入研究，以发现模式和洞察。

• 过滤无效样本：移除或修正那些不符合要求或损坏的数据点。
• 样本平衡：确保分析中各类别的样本数量均衡，特别是在分类问题中。
• 负样本采样：在不平衡数据集中，可能需要对负样本进行采样以提高模型性能。

数据探索

数据探索是通过观察和分析数据来发现其特性和结构。

• 统计值：计算数据的统计摘要，如均值、中位数、标准差等。
• 相关性：评估变量之间的线性关系。
• 可视化：通过图表和图形来直观展示数据的分布和关系。

特征工程

特征工程是机器学习中的一个重要步骤，它涉及到从原始数据中创建和选择特征。

• 分析相关性：确定特征与目标变量之间的关系强度。
• 分析有效性：评估特征对模型性能的贡献。
• 特征变换：对特征进行数学转换，如归一化、标准化或应用函数（如对数、指数），以提高模型性能。

这些步骤是数据分析和机器学习项目中不可或缺的部分，它们帮助确保数据的质量和模型的准确性。通过这些方法，分析师可以更好地理解数据，为建模和决策提供坚实的基础。