学习笔记之Python全栈开发/人工智能公开课_腾讯课堂

Python全栈开发/人工智能公开课_腾讯课堂

https://ke.qq.com/course/190378

python/ke.qq.com.python at main · haoran119/python (github.com)

Python — 爬虫、数据分析

python — 数据分析之旅，Numpy

数据获取
- 公开数据集（Mnist），爬虫
数据存储
- 数据库SQL
数据预处理
- 噪声，重复，缺失，空值，异常值，分组，合并，随机取样（pandas）
数据建模、分析
- 找一个合适的模型，统计学，概率论，机器学习，聚类，回归（sklearn）
数据可视化
- matplotlib

  1 # coding: utf-8
  2 
  3 # In[1]:
  4 
  5 
  6 import numpy as np
  7 
  8 
  9 # In[2]:
 10 
 11 
 12 # 创建数组
 13 
 14 list1 = [ 1, 3, 5, -2, 0, -9 ]
 15 list2 = [ 2, 4, -3, -7, 1, -7 ]
 16 list3 = [ [2, 5, 0], [11, 3, 4] ]
 17 list4 = [ [3, -1, 8], [9, -3, 9] ]
 18 
 19 
 20 # In[3]:
 21 
 22 
 23 arr1 = np.array( list1 )
 24 
 25 #[ 1  3  5 -2  0 -9]
 26 print(arr1)
 27 
 28 
 29 # In[4]:
 30 
 31 
 32 arr4 = np.array( list3 )
 33 
 34 #[[ 2  5  0]
 35 # [11  3  4]]
 36 print(arr4)
 37 
 38 
 39 # In[5]:
 40 
 41 
 42 arr2 = np.arange( 1, 10, 2 )
 43 
 44 #[1 3 5 7 9]
 45 print(arr2)
 46 
 47 
 48 # In[6]:
 49 
 50 
 51 arr3 = np.linspace( 1, 10, 4 )
 52 
 53 #[ 1.  4.  7. 10.]
 54 print(arr3)
 55 
 56 
 57 # In[7]:
 58 
 59 
 60 arr_zero = np.zeros( (3, 4)) # zeros参数是元组()
 61 
 62 #[[0. 0. 0. 0.]
 63 # [0. 0. 0. 0.]
 64 # [0. 0. 0. 0.]]
 65 print(arr_zero)
 66 
 67 
 68 # In[8]:
 69 
 70 
 71 arr_one = np.ones( (3, 3) )
 72 
 73 #[[1. 1. 1.]
 74 # [1. 1. 1.]
 75 # [1. 1. 1.]]
 76 #[[100. 100. 100.]
 77 # [100. 100. 100.]
 78 # [100. 100. 100.]]
 79 print(arr_one)
 80 print(arr_one * 100)
 81 
 82 
 83 # In[9]:
 84 
 85 
 86 arr_eye = np.eye( 4, 4 ) # 对角线上元素为1，其他为0
 87 
 88 #[[1. 0. 0. 0.]
 89 # [0. 1. 0. 0.]
 90 # [0. 0. 1. 0.]
 91 # [0. 0. 0. 1.]]
 92 print(arr_eye)
 93 
 94 
 95 # In[10]:
 96 
 97 
 98 arr_eye2 = np.eye( 4, 5 )
 99 
100 #[[1. 0. 0. 0. 0.]
101 # [0. 1. 0. 0. 0.]
102 # [0. 0. 1. 0. 0.]
103 # [0. 0. 0. 1. 0.]]
104 print(arr_eye2)
105 
106 
107 # In[11]:
108 
109 
110 # 数组的索引和切片
111 
112 #[ 5 -2  0]
113 #[[3 4]]
114 print(arr1[2:5]) # 左闭右开
115 print(arr4[1:2, 1:3])
116 
117 
118 # In[12]:
119 
120 
121 # 通用的函数
122 
123 #sqrt : 
124 # [[1.41421356 2.23606798 0.        ]
125 # [3.31662479 1.73205081 2.        ]]
126 #exp : 
127 # [[7.38905610e+00 1.48413159e+02 1.00000000e+00]
128 # [5.98741417e+04 2.00855369e+01 5.45981500e+01]]
129 print("sqrt : \n", np.sqrt(arr4))
130 print("exp : \n", np.exp(arr4))
131 
132 
133 # In[13]:
134 
135 
136 arr2 = np.array( list2 )
137 new_arr = np.maximum( arr1, arr2 )
138 
139 #[ 2  4  5 -2  1 -7]
140 print(new_arr)
141 
142 
143 # In[14]:
144 
145 
146 # ReLU >0 保留原值，<0 取0
147 new_arr = np.maximum(0, arr1)
148 
149 #[1 3 5 0 0 0]
150 print(new_arr)
151 
152 
153 # In[15]:
154 
155 #(array([[0.41421356, 0.23606798, 0.        ],
156 #       [0.31662479, 0.73205081, 0.        ]]), array([[1., 2., 0.],
157 #       [3., 1., 2.]]))
158 print( np.modf( np.sqrt( arr4 ) ) ) # 把整数部分和小数部分，生成两个独立的数组
159 
160 
161 # In[16]:
162 
163 
164 new_arr1 = np.where( arr2>0, 'True', 'False' ) # if condition: x, y
165 
166 #['True' 'True' 'False' 'False' 'True' 'False']
167 print(new_arr1)
168 
169 
170 # In[17]:
171 
172 #[-7 -3  1  2  4]
173 #[ 0  2  3  4  5 11]
174 print( np.unique( arr2 ) )
175 print( np.unique( arr4 ) )
176 
177 
178 # In[18]:
179 
180 
181 # 数组作为文件来输入和输出
182 
183 np.save( 'myarr', arr2 ) # 把数组保存为文件 .npy
184 
185 
186 # In[19]:
187 
188 
189 new_arr2 = np.load( 'myarr.npy' )
190 
191 #[ 2  4 -3 -7  1 -7]
192 print(new_arr2)
193 
194 
195 # In[20]:
196 
197 
198 np.savez( 'myarrzip', a1=arr1, a2=arr2, a3=arr3 )
199 arr = np.load( 'myarrzip.npz' )
200 
201 #[ 1  3  5 -2  0 -9]
202 print(arr['a1'])
203 
204 
205 # In[21]:
206 
207 
208 # 线性代数 矩阵
209 # 矩阵的合并
210 
211 arr5 = np.array( list3 )
212 arr6 = np.array( list4 )
213 
214 #[[ 2  5  0  3 -1  8]
215 # [11  3  4  9 -3  9]]
216 #[[ 2  5  0]
217 # [11  3  4]
218 # [ 3 -1  8]
219 # [ 9 -3  9]]
220 print( np.hstack( [arr5, arr6] ) )
221 print( np.vstack( [arr5, arr6] ) )
222 
223 
224 # In[22]:
225 
226 
227 # 点乘
228 
229 arr6 = np.array( list4 ).reshape( 3, 2 ) 
230 
231 #[[ 3 -1]
232 # [ 8  9]
233 # [-3  9]]
234 #[[ -5  12  -4]
235 # [115  67  36]
236 # [ 93  12  36]]
237 print( arr6 )
238 print( arr6.dot( arr5 ) )
239 
240 
241 # In[23]:
242 
243 #[[ 3  8 -3]
244 # [-1  9  9]]
245 print( np.transpose(arr6) ) # 转置

View Code

python — 数据分析之旅，pandas

数据处理
- 不干净的数据
- 干净数据，随机采样
- 表格数据
- 时间序列数据
- 矩阵数据
- 观测数据
- 统计数据
数据清洗
- 空值（缺失值）
pandas常用操作
- 大小可变
- 数据自动对齐
- Series（一维），Dataframe（二维）
- 分组的功能
- Numpy
- 切片，索引
- 列表和字符串
- 数据集的形状

  1 # coding: utf-8
  2 
  3 # In[1]:
  4 
  5 
  6 import pandas as pd
  7 import numpy as np
  8 
  9 
 10 # In[2]:
 11 
 12 
 13 data = pd.DataFrame(pd.read_excel('originalData.xlsx'))
 14 
 15 #         date   hour  pressure  wind_direction  temperature
 16 #0  2016-07-01    0.0    1000.4           225.0         26.4
 17 #1  2016-07-01    NaN       NaN             NaN          NaN
 18 #2  2016-07-01    6.0     998.9           212.0         31.7
 19 #3  2016-07-01  235.0     998.7           244.0          NaN
 20 #4  2016-07-01   12.0     999.7           222.0          NaN
 21 #5  2016-07-01   15.0    1000.0           102.0          NaN
 22 #6  2016-07-01    NaN     998.8           202.0         26.0
 23 #7  2016-07-01    NaN    1000.2           334.0         25.5
 24 #8  2016-07-01    NaN    1000.2           334.0         25.5
 25 #9  2016-07-02    3.0    1002.4            46.0         30.0
 26 #10 2016-07-02    6.0    1001.3            37.0         29.3
 27 #11 2016-07-02    9.0    1001.9           345.0         25.9
 28 #12 2016-07-02   12.0    1003.6           113.0         25.1
 29 #13 2016-07-02   12.0    1003.6           113.0         25.1
 30 #14 2016-07-02   15.0    1002.4           138.0         25.3
 31 #             hour     pressure  wind_direction  temperature
 32 #count   11.000000    14.000000       14.000000    11.000000
 33 #mean    29.545455  1000.864286      190.500000    26.890909
 34 #std     68.313049     1.685963      102.932951     2.311473
 35 #min      0.000000   998.700000       37.000000    25.100000
 36 #25%      6.000000   999.775000      113.000000    25.400000
 37 #50%     12.000000  1000.300000      207.000000    25.900000
 38 #75%     13.500000  1002.275000      239.250000    27.850000
 39 #max    235.000000  1003.600000      345.000000    31.700000
 40 print(data)
 41 print(data.describe())
 42 
 43 
 44 # In[3]:
 45 
 46 #RangeIndex(start=0, stop=15, step=1)
 47 #Index(['date', 'hour', 'pressure', 'wind_direction', 'temperature'], dtype='object')
 48 print(data.index)
 49 print(data.columns)
 50 
 51 
 52 # In[4]:
 53 
 54 #        date   hour  pressure  wind_direction  temperature
 55 #0 2016-07-01    0.0    1000.4           225.0         26.4
 56 #1 2016-07-01    NaN       NaN             NaN          NaN
 57 #2 2016-07-01    6.0     998.9           212.0         31.7
 58 #3 2016-07-01  235.0     998.7           244.0          NaN
 59 #4 2016-07-01   12.0     999.7           222.0          NaN
 60 #5 2016-07-01   15.0    1000.0           102.0          NaN
 61 #         date  hour  pressure  wind_direction  temperature
 62 #9  2016-07-02   3.0    1002.4            46.0         30.0
 63 #10 2016-07-02   6.0    1001.3            37.0         29.3
 64 #11 2016-07-02   9.0    1001.9           345.0         25.9
 65 #12 2016-07-02  12.0    1003.6           113.0         25.1
 66 #13 2016-07-02  12.0    1003.6           113.0         25.1
 67 #14 2016-07-02  15.0    1002.4           138.0         25.3
 68 print(data.head(6))
 69 print(data.tail(6))
 70 
 71 
 72 # In[5]:
 73 
 74 
 75 # 1. 删掉空白值超过3的行
 76 data.dropna(axis=0, thresh=3, inplace=True)
 77 data.reset_index(drop=True, inplace=True)
 78 
 79 #         date   hour  pressure  wind_direction  temperature
 80 #0  2016-07-01    0.0    1000.4           225.0         26.4
 81 #1  2016-07-01    6.0     998.9           212.0         31.7
 82 #2  2016-07-01  235.0     998.7           244.0          NaN
 83 #3  2016-07-01   12.0     999.7           222.0          NaN
 84 #4  2016-07-01   15.0    1000.0           102.0          NaN
 85 #5  2016-07-01    NaN     998.8           202.0         26.0
 86 #6  2016-07-01    NaN    1000.2           334.0         25.5
 87 #7  2016-07-01    NaN    1000.2           334.0         25.5
 88 #8  2016-07-02    3.0    1002.4            46.0         30.0
 89 #9  2016-07-02    6.0    1001.3            37.0         29.3
 90 #10 2016-07-02    9.0    1001.9           345.0         25.9
 91 #11 2016-07-02   12.0    1003.6           113.0         25.1
 92 #12 2016-07-02   12.0    1003.6           113.0         25.1
 93 #13 2016-07-02   15.0    1002.4           138.0         25.3
 94 print(data)
 95 
 96 
 97 # In[6]:
 98 
 99 
100 # 2. 填充空白，hour填充10，temperature填充25.5
101 data.fillna({'hour':10, 'temperature':25.5}, inplace=True)
102 
103 #         date   hour  pressure  wind_direction  temperature
104 #0  2016-07-01    0.0    1000.4           225.0         26.4
105 #1  2016-07-01    6.0     998.9           212.0         31.7
106 #2  2016-07-01  235.0     998.7           244.0         25.5
107 #3  2016-07-01   12.0     999.7           222.0         25.5
108 #4  2016-07-01   15.0    1000.0           102.0         25.5
109 #5  2016-07-01   10.0     998.8           202.0         26.0
110 #6  2016-07-01   10.0    1000.2           334.0         25.5
111 #7  2016-07-01   10.0    1000.2           334.0         25.5
112 #8  2016-07-02    3.0    1002.4            46.0         30.0
113 #9  2016-07-02    6.0    1001.3            37.0         29.3
114 #10 2016-07-02    9.0    1001.9           345.0         25.9
115 #11 2016-07-02   12.0    1003.6           113.0         25.1
116 #12 2016-07-02   12.0    1003.6           113.0         25.1
117 #13 2016-07-02   15.0    1002.4           138.0         25.3
118 print(data)
119 
120 
121 # In[7]:
122 
123 
124 # 3. 删掉hour>24的行
125 num = data.index.max()
126 
127 for i in range(num):
128     if data.loc[i, 'hour'] > 24:
129         data.drop([i], inplace=True)
130         print('hour > 24, deleted')
131         
132 data.reset_index(drop=True, inplace=True)        
133 
134 #hour > 24, deleted
135 #         date  hour  pressure  wind_direction  temperature
136 #0  2016-07-01   0.0    1000.4           225.0         26.4
137 #1  2016-07-01   6.0     998.9           212.0         31.7
138 #2  2016-07-01  12.0     999.7           222.0         25.5
139 #3  2016-07-01  15.0    1000.0           102.0         25.5
140 #4  2016-07-01  10.0     998.8           202.0         26.0
141 #5  2016-07-01  10.0    1000.2           334.0         25.5
142 #6  2016-07-01  10.0    1000.2           334.0         25.5
143 #7  2016-07-02   3.0    1002.4            46.0         30.0
144 #8  2016-07-02   6.0    1001.3            37.0         29.3
145 #9  2016-07-02   9.0    1001.9           345.0         25.9
146 #10 2016-07-02  12.0    1003.6           113.0         25.1
147 #11 2016-07-02  12.0    1003.6           113.0         25.1
148 #12 2016-07-02  15.0    1002.4           138.0         25.3
149 print(data)
150 
151 
152 # In[8]:
153 
154 
155 # 4. 删掉重复的数据行，保留出现的第一行（全部删掉？保留最后一行？）
156 data.drop_duplicates(keep='first', inplace=True)
157 data.reset_index(drop=True, inplace=True)
158 
159 #         date  hour  pressure  wind_direction  temperature
160 #0  2016-07-01   0.0    1000.4           225.0         26.4
161 #1  2016-07-01   6.0     998.9           212.0         31.7
162 #2  2016-07-01  12.0     999.7           222.0         25.5
163 #3  2016-07-01  15.0    1000.0           102.0         25.5
164 #4  2016-07-01  10.0     998.8           202.0         26.0
165 #5  2016-07-01  10.0    1000.2           334.0         25.5
166 #6  2016-07-02   3.0    1002.4            46.0         30.0
167 #7  2016-07-02   6.0    1001.3            37.0         29.3
168 #8  2016-07-02   9.0    1001.9           345.0         25.9
169 #9  2016-07-02  12.0    1003.6           113.0         25.1
170 #10 2016-07-02  15.0    1002.4           138.0         25.3
171 print(data)
172 
173 
174 # In[9]:
175 
176 
177 # 5. 数据重排
178 randnum = np.random.permutation(data.index.size)
179 
180 #[ 4  0 10  3  1  5  8  9  7  2  6]
181 print(randnum)
182 
183 
184 # In[10]:
185 
186 
187 data2 = data.take(randnum)
188 
189 #         date  hour  pressure  wind_direction  temperature
190 #4  2016-07-01  10.0     998.8           202.0         26.0
191 #0  2016-07-01   0.0    1000.4           225.0         26.4
192 #10 2016-07-02  15.0    1002.4           138.0         25.3
193 #3  2016-07-01  15.0    1000.0           102.0         25.5
194 #1  2016-07-01   6.0     998.9           212.0         31.7
195 #5  2016-07-01  10.0    1000.2           334.0         25.5
196 #8  2016-07-02   9.0    1001.9           345.0         25.9
197 #9  2016-07-02  12.0    1003.6           113.0         25.1
198 #7  2016-07-02   6.0    1001.3            37.0         29.3
199 #2  2016-07-01  12.0     999.7           222.0         25.5
200 #6  2016-07-02   3.0    1002.4            46.0         30.0
201 print(data2)
202 
203 
204 # In[11]:
205 
206 
207 # 6. 随机采样
208 data3 = data.sample(8)
209 
210 #        date  hour  pressure  wind_direction  temperature
211 #4 2016-07-01  10.0     998.8           202.0         26.0
212 #0 2016-07-01   0.0    1000.4           225.0         26.4
213 #2 2016-07-01  12.0     999.7           222.0         25.5
214 #1 2016-07-01   6.0     998.9           212.0         31.7
215 #5 2016-07-01  10.0    1000.2           334.0         25.5
216 #9 2016-07-02  12.0    1003.6           113.0         25.1
217 #7 2016-07-02   6.0    1001.3            37.0         29.3
218 #8 2016-07-02   9.0    1001.9           345.0         25.9
219 print(data3)
220 data3.to_csv('data3.csv')

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python — 数据分析之旅，matplotlib

Numpy
- 科学计算
pandas
- 数据清洗 / 去重 / 修改删除异常值 / 随机采样 / 重排
数据分析的流程
- 数据建模
- 学习规律，指导将来的决策 - 机器学习
- 数据图
- 数据可视化
Python开发
- 语法简洁
- 丰富的库
  - 标准库
  - 第三方库
    - numpy / pandas / matplotlib
    - PyPI.org
- 构建快速原型
- AI主流的编程语言

  1 # coding: utf-8
  2 
  3 # In[1]:
  4 
  5 
  6 import matplotlib.pyplot as plt
  7 import numpy as np
  8 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
  9 
 10 
 11 # In[2]:
 12 
 13 
 14 # 1. 线形图 y = ax + b
 15 x = np.linspace(1, 21, 20)
 16 y = 2 * x + 3
 17 y2 = np.sin(x)
 18 
 19 plt.plot(x, y, 'm^:', x, y2)
 20 
 21 plt.show()
 22 
 23 
 24 # In[3]:
 25 
 26 
 27 # 2. 散点图
 28 n = 1024
 29 x = np.random.normal(0, 1, n) #1024个符合高斯分布的值
 30 y = np.random.normal(0, 1, n)
 31 
 32 plt.scatter(x, y, s=np.random.rand(n)*50, c=np.random.rand(n), alpha=0.7)
 33 
 34 plt.show()
 35 
 36 
 37 # In[4]:
 38 
 39 
 40 # 3. 柱状图
 41 n = 10
 42 x = np.arange(n)
 43 y1 = (1 - x / float(n)) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n)
 44 y2 = (1 - x / float(n)) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n)
 45 
 46 plt.bar(x, y1, facecolor='red', edgecolor='white')
 47 plt.bar(x, -y2, facecolor='blue', edgecolor='black')
 48 
 49 for xx, y in zip(x, y1):
 50     plt.text(xx, y + 0.1, '%0.2f'%y, ha='center', va='bottom')
 51 
 52 for xx, y in zip(x, -y2):
 53     plt.text(xx, y - 0.1, '%0.2f'%y, ha='center', va='bottom')
 54 
 55 plt.ylim(-1.5, 1.5)
 56 
 57 plt.show()
 58 
 59 
 60 # In[5]:
 61 
 62 
 63 # 4. 3D
 64 fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
 65 ax = Axes3D(fig)
 66 x = np.arange(-4, 4, 0.25)
 67 y = np.arange(-4, 4, 0.25)
 68 
 69 x, y = np.meshgrid(x, y)
 70 #[[-4.   -3.75 -3.5  ...  3.25  3.5   3.75]
 71 # [-4.   -3.75 -3.5  ...  3.25  3.5   3.75]
 72 # [-4.   -3.75 -3.5  ...  3.25  3.5   3.75]
 73 # ...
 74 # [-4.   -3.75 -3.5  ...  3.25  3.5   3.75]
 75 # [-4.   -3.75 -3.5  ...  3.25  3.5   3.75]
 76 # [-4.   -3.75 -3.5  ...  3.25  3.5   3.75]]
 77 print(x)
 78 #[[-4.   -4.   -4.   ... -4.   -4.   -4.  ]
 79 # [-3.75 -3.75 -3.75 ... -3.75 -3.75 -3.75]
 80 # [-3.5  -3.5  -3.5  ... -3.5  -3.5  -3.5 ]
 81 # ...
 82 # [ 3.25  3.25  3.25 ...  3.25  3.25  3.25]
 83 # [ 3.5   3.5   3.5  ...  3.5   3.5   3.5 ]
 84 # [ 3.75  3.75  3.75 ...  3.75  3.75  3.75]]
 85 print(y)
 86 
 87 z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))
 88 
 89 ax.plot_surface(x, y, z, cmap=plt.get_cmap('autumn'))
 90 
 91 plt.show()
 92 
 93 
 94 # In[6]:
 95 
 96 
 97 # 5. 一图多画
 98 x = np.linspace(0, 5, 5)
 99 y1 = x**2
100 y2 = 2 * x
101 y3 = np.sin(x)
102 y4 = np.cos(x)
103 
104 ax1 = plt.subplot(221)
105 plt.plot(x, y1)
106 ax2 = plt.subplot(2, 2, 2)
107 plt.plot(x, y2)
108 ax3 = plt.subplot(223)
109 plt.plot(x, y3)
110 ax4 = plt.subplot(2, 2, 4)
111 #plt.plot(x, y4)
112 
113 plt.show()

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Python - 人工智能

全方位认识python

Python大器晚成原因
- 1990那个年代，计算机性能比现在差很多，程序执行速度和效率更重要，快速开发不是第一要务，压榨机器性能才是。
- Python非大企业出身
Python语言特点
- 简单易学、明确优雅、开发速度快
- 跨平台、可移植、可扩展、交互式、解释型面向对象的动态语言
  - 解释型：Python语言在执行过程中由解释器逐行分析，逐行运行并输出结果
- “自带电池”，大量的标准库和第三方库
- 社区活跃，贡献者多，互帮互助
- 开源语言，发展动力巨大
Python的缺点
- 运行速度相对慢点。
- GIL（Global Interpreter Lock）全局解释器锁。
Python的应用方向
- 常规软件开发
- 科学计算
- WEB开发
- 网络爬虫
- 数据分析
- 人工智能

全面解读人工智能

人工智能 / 机器学习 / 深度学习
人工智能（Artificial Intelligence）
人工智能类型
- 弱人工智能
  - 包含基础的、特定场景下角色型的任务，如Siri，ALphaGo等
- 通用人工智能
  - 包含人类水平的任务，涉及机器的持续学习
- 强人工智能
  - 比人类更聪明的机器
手机中的AI
- 智能美图
- 智能搜索排序
- 自动驾驶
- 智能会话
- 机器翻译
- 智能物流
新一代AI应用
- 理论与基础技术
  - 大数据智能
- 技术研究
  - 语言识别
  - 自然语言理解
  - 图像识别
- 应用研发
  - 聊天界面（小冰）
  - 语音助手（Siri）
  - 语音记录（讯飞）
  - 翻译（谷歌）
  - 智能音箱（亚马逊Echo）
- 延展性和渗透性：智能音箱
人工智能的技术架构
- 应用层
  - 智能产品
  - 应用平台
- 技术层
  - 通用技术
  - 算法模型
  - 基础框架
- 基础层
  - 数据资源
  - 软件设施
  - 硬件设施
机器学习
- 计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务
- 互联网大数据中挖掘出有用的价值
机器学习算法分类、解决什么问题
- 监督学习
  - 需要用已知结果的数据做训练
  - 输入的数据有相对应的标签
  - 分类问题
    - 根据数据样本上抽取的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个
  - 回归问题
    - 根据数据样本上抽取的特征，预测一个连续值的结果
- 非监督学习
  - 不需要已知标签
  - 输入的信息不知道是什么分类，不知道规则，没有输出，结果就是寻找数据中的规则
  - 聚类问题
    - 根据数据样本上抽取的特征，让样本抱团（相近/相关的样本在一团内）
- 半监督学习
  - 近几年新起的介于监督学习与非监督学习之间。先少量标注一部分数据，然后寻找这部分数据的特征，自动给剩下的数据标注标签。
- 强化学习
  - 强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期收益。有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。常被应用在机器人、无人机等领域。
机器学习的应用
- 数据挖掘
- 计算机视觉
- 自然语言处理
- 生物特征识别
- 搜索引擎
- 医学诊断
- 检测信用卡欺诈
- 证券市场分析
- 语音和手写识别
- 机器人
机器学习的学习路径
- 数学基础
  - 微积分
    - 机器学习中大多数算法的求解过程的核心
  - 线性代数
    - 矩阵的各种运算
  - 概率与统计
    - 朴素贝叶斯
    - 隐式马尔可夫
- 机器学习典型方法
  - 分类问题
    - 决策树、支持向量机（SVM）、随机森林、朴素贝叶斯、深度神经网络
  - 回归问题
    - 线性回归、普通最小二乘回归、逐步回归
  - 聚类问题
    - K均值（K-means）、基于密度聚类
  - 降维
    - 主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）
  - 其他算法
    - Adaboost、EM等
- 编程基础
  - Python有全品类的数据科学工具
    - Scrapy：网页爬虫
    - Pandas：数据浏览与预处理
    - numpy：数组运算
    - scipy：高效的科学计算
    - matplotlib：非常方便的数据可视化工具
    - scikit-learn：远近闻名的机器学习package，接口封装好，几乎所有的机器学习算法输入输出格式都一致。支持文档可以直接当教程来学习。
    - libsvm：高效的svm模型实现
    - keras/TensorFlow：深度学习，方便搭建自己的神经网络
    - nltk：自然语言处理相关功能做的非常全面，有典型语料库，上手容易
  - R - 开源，有许多可用的包
  - C++ - mlpack，Shark
  - Java - WEKA Machine Learning Workbench
机器学习实施过程
- 原始样本集
- 特征提取
- 特征样本集
- 预处理
- 训练集 - 训练 / 验证集 - 预测
- 机器学习算法
- 输出
- 验证集 / 预测目标
- 评价 / 改进
深度学习
- 一类算法集合，机器学习的一个分支，尝试为数据的高层次摘要进行建模
- 人工神经网络
- 深度神经网络
- CNN、RNN、FCN
人工智能、机器学习、深度学习三者的关系
- 人工智能
  - 让机器像人一样思考
  - 国际跳棋程序
- 机器学习
  - 人工智能的分支，研究机器模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识技能，并改善自身性能
  - 垃圾邮件过滤
- 深度学习
  - 一种机器学习方法，模拟人脑机制解释数据，通过组合低层特征形成更抽象的高层属性类别或特征
  - 谷歌视频寻猫
深度学习必备基础
- Python
  - 公开论文 / 代码都是python为主流
  - 开源框架基本都是python接口
- 线性代数、微积分
  - 矩阵计算和梯度求导运算　　
主流深度学习框架
- TensorFlow
- Caffe
- Keras
- CNTK
- MXNet
- Torch7
- Theano
- Deeplearning4J
- Leaf
- Lasagne
- Neon　　　　　　
深度学习的应用
- 人脸识别
- 通用物体检测
- 图像分割
- 光学字符识别 - OCR
- 语音识别
- 机器翻译
- 情感识别

机器学习实例

KNN分类算法的分类预测过程
- 对于一个需要预测的输入向量x，只需要在训练数据集中寻找k个与向量x最近的向量的集合，然后把x的类标预测为这k个样本中类标数最多的那一类。
机器学习的主要步骤

准备数据集（量要大，模型才够精确。数据要全面，模型才全面）
数据清洗，数据预处理（噪声，缺失值，乱码，特征的提取，分为训练集和测试集）
选择一个模型（算法）
训练（训练集训练模型）
模型（分类，预测）- 测试集（验证集）
评估
模型的优化
- 调参，e.g. KNN（k）
- 换模型
迭代4-6

基于KNN的手写体数字识别

 1 # coding: utf-8
 2 
 3 # In[1]:
 4 
 5 
 6 from sklearn.model_selection import train_test_split
 7 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
 8 from sklearn.metrics import accuracy_score
 9 from sklearn import datasets
10 
11 
12 # In[2]:
13 
14 
15 """
16 手写体数字，监督学习
17 1、样本集：一批手写体数字的图片，带标签（0-9），10类
18 样本数据量为1797，存在sklearn的datasets里。
19 每一个数据样本都是由image, target两部分组成。
20 image是一个尺寸为8*8的图像（手写的数字0-9），
21 target是图像的类别（数字0-9）。
22 2、划分训练集和测试集
23 3、选一个算法，构建模型，KNN
24 4、训练模型
25 5、预测、验证
26 6、模型优化（SVM, 决策树）
27 7、保存模型（.model, load, predict）
28 8、新建多张手写体图片，让模型来识别新的图片
29 """
30 sample_data = datasets.load_digits()
31 images = sample_data.data
32 labels = sample_data.target
33 
34 
35 # In[3]:
36 
37 
38 #划分训练集和测试集
39 train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(images, labels, test_size=0.1)
40 
41 
42 # In[4]:
43 
44 
45 #选择模型
46 model_knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=4, algorithm='auto', weights='distance')
47 
48 
49 # In[5]:
50 
51 
52 #训练模型
53 model_knn.fit(train_data, train_labels)
54 #KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski',
55 #           metric_params=None, n_jobs=1, n_neighbors=4, p=2,
56 #           weights='distance')
57 
58 # In[6]:
59 
60 
61 #预测、验证
62 pred = model_knn.predict(test_data)
63 print("pred : \n", pred)
64 print("test_labels : \n", test_labels)
65 #pred : 
66 # [3 4 1 4 4 0 0 8 2 9 8 9 6 1 3 3 7 8 5 1 3 2 1 2 7 4 8 5 7 1 0 2 4 0 7 3 1
67 # 5 3 4 6 2 5 1 6 3 4 5 4 9 3 6 5 0 0 4 5 2 0 7 7 6 5 1 2 9 9 2 7 6 3 2 3 8
68 # 6 7 6 4 0 2 2 8 8 8 5 0 2 0 4 2 2 0 6 6 6 0 9 8 9 5 3 8 5 7 9 6 3 0 3 9 5
69 # 1 0 9 6 7 0 1 5 3 0 3 4 9 2 3 8 2 2 5 7 2 6 2 7 3 1 4 5 9 9 6 6 9 7 1 3 7
70 # 1 9 8 6 9 9 6 5 0 5 6 9 7 7 5 0 3 8 5 9 2 0 9 3 1 2 9 3 7 6 9 6]
71 #test_labels : 
72 # [3 4 1 4 4 0 0 8 2 9 8 9 6 1 3 3 7 8 5 1 3 2 1 2 7 4 8 5 7 1 0 2 4 0 7 3 1
73 # 5 3 4 6 2 5 1 6 3 4 5 4 9 3 6 5 0 0 4 5 2 0 7 7 6 5 1 2 9 9 2 7 6 3 2 3 8
74 # 6 7 6 4 0 2 2 8 8 8 5 0 2 0 4 2 2 0 6 6 6 0 9 8 7 5 3 8 5 7 9 6 3 0 3 9 5
75 # 1 0 9 6 7 0 1 5 3 0 3 4 9 2 3 8 2 2 5 7 2 6 2 7 3 1 4 5 9 9 6 6 9 7 1 3 7
76 # 1 9 8 6 9 9 6 5 0 5 6 9 7 7 5 0 3 8 5 9 2 0 9 3 1 2 9 3 7 6 9 6]
77 
78 # In[7]:
79 
80 
81 #查看准确率
82 acc = accuracy_score(pred, test_labels)
83 print("Accuracy rate : %.3f" % acc)
84 #Accuracy rate : 0.994

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基于CNN的手写体数字识别

手写体数字识别 - 机器学习的HelloWorld
- MNIST数据集
  - MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges
  - http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
Keras
- 纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。
- 一致而简洁的API，极大减少一般应用下用户的工作量
- Keras搭建神经网络的过程

CNN - 卷积神经网络
- CNN的建造灵感来自于人类对视觉信息的识别过程：点 -> 线 -> 面。
- 卷积层
  - 卷是席卷，积为乘积。卷积实质上是用一个叫kernel的矩阵，从图像的小块上一一贴过去，每次和图像块的每一个像素乘积得到一个output值，扫过之后就得到一个新图像。
- 池化层
  - 下采样（subsampling），分为最大值池化和平均值池化。
  - 为什么池化
    - 图像经过下采样尺寸缩小
    - 增强了旋转不定性，池化操作可以看作是一种强制性的模糊策略
  - 核的大小 / 步长
- CNN的过程

- 我们将输入图像传递到第一个卷积层，卷积后以激活图形式输出。图片在卷积层中过滤后的特征会被输出，并传递下去。
- 每个过滤器都会给出不同的特征，以帮助进行正确的类预测。
- 随后加入池化层进一步减少参数的数量。
- 在预测最终提出前，数据会经过多个卷积层和池化层的处理。卷积层会帮助提取特征，越深的卷积神经网络会提取越具体的特征，越浅的神经网络提取越浅显的特征。
- CNN中的输出层是全连接层，其中来自其他层的输入在这里被平化和发送，以便将输出转换为网络所需的参数。
- 随后输出层会产生输出，这些信息会互相比较排除错误。损失函数是全连接输出层计算的均方根损失。随后我们会计算梯度错误。
- 错误会进行反向传播，以不断改进过滤器（权重）和偏差值。
- 一个训练周期由单次正向和反向传递完成。

  1 # coding: utf-8
  2 
  3 # In[1]:
  4 
  5 
  6 """
  7 基于CNN的手写体数字识别
  8 
  9 迭代一轮 80s
 10 """
 11 import keras
 12 from keras.datasets import mnist
 13 from keras.models import Sequential
 14 from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
 15 from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
 16 from keras import backend as K
 17 
 18 
 19 # In[2]:
 20 
 21 
 22 # 设置初始参数
 23 batch_size = 128 # 一批喂给模型多少张图片 60000
 24 num_classes = 10 # 分类 0 - 9
 25 epochs = 12 # 迭代次数
 26 
 27 img_rows, img_cols = 28, 28 # 28 * 28
 28 
 29 
 30 # In[3]:
 31 
 32 
 33 # 加载数据
 34 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 加载数据集，第一次运行慢
 35 
 36 # 判断backend theano, tensorflow
 37 # 彩色图片 RGB 3 通道，灰度图 1 通道
 38 if K.image_data_format() == 'channels_first':
 39     x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols) # (60000, 1, 28, 28)
 40     x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
 41     intput_shape = (1, img_rows, img_cols)
 42 else:
 43     x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],  img_rows, img_cols, 1)
 44     x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
 45     input_shape = (img_rows, img_cols, 1)
 46 
 47 
 48 # In[4]:
 49 
 50 
 51 # 数据处理
 52 
 53 # image处理
 54 x_train = x_train.astype('float32')
 55 x_test = x_test.astype('float32')
 56 x_train /= 255
 57 x_test /= 255
 58 
 59 #x_train shape:  (60000, 28, 28, 1)
 60 #60000 train samples
 61 #10000 test samples
 62 print('x_train shape: ', x_train.shape)
 63 print(x_train.shape[0], 'train samples')
 64 print(x_test.shape[0], 'test samples')
 65 
 66 # labels处理
 67 # 5 -> [0000010000] 2 -> [0010000000]
 68 y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
 69 y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)
 70 
 71 
 72 # In[5]:
 73 
 74 
 75 # 1. 选择模型 
 76 model = Sequential() # 序贯模型
 77 
 78 
 79 # In[6]:
 80 
 81 
 82 # 2. 构建网络层
 83 # CNN的参数 权重（卷积核的构成），卷积核大小，数量，池化大小，步长，dropout rate
 84 model.add(Conv2D(32,
 85                  kernel_size=(3, 3),
 86                  activation='relu',
 87                  input_shape=input_shape)) # 卷积层1
 88 
 89 model.add(Conv2D(64,
 90                  (3, 3),
 91                  activation='relu')) # 卷积层2
 92 
 93 model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) # 池化, 默认步长1
 94 
 95 model.add(Dropout(0.25)) # 防止过拟合：训练集特征提取太细致，不适用于测试集
 96 
 97 model.add(Flatten()) # 压平
 98 
 99 model.add(Dense(128,
100                 activation='relu')) # 全连接：所有神经元之间都是互相连接的
101 
102 model.add(Dropout(0.5)) # 扔掉50%
103 
104 model.add(Dense(num_classes,
105                 activation='softmax')) # 全连接，多分类
106 
107 
108 # In[7]:
109 
110 
111 # 3. 编译
112 model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
113               optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
114               metrics=['accuracy'])
115 
116 
117 # In[8]:
118 
119 
120 # 4. 训练
121 model.fit(x_train,
122           y_train,
123           batch_size=batch_size,
124           epochs=epochs,
125           verbose=1,
126           validation_data=(x_test, y_test)) # 开始训练
127 
128 #Train on 60000 samples, validate on 10000 samples
129 #Epoch 1/12
130 #60000/60000 [==============================] - 79s 1ms/step - loss: 0.2630 - acc: 0.9195 - val_loss: 0.0574 - val_acc: 0.9825
131 #Epoch 2/12
132 #60000/60000 [==============================] - 77s 1ms/step - loss: 0.0900 - acc: 0.9730 - val_loss: 0.0437 - val_acc: 0.9855
133 #Epoch 3/12
134 #60000/60000 [==============================] - 78s 1ms/step - loss: 0.0663 - acc: 0.9810 - val_loss: 0.0387 - val_acc: 0.9874
135 #Epoch 4/12
136 #60000/60000 [==============================] - 76s 1ms/step - loss: 0.0555 - acc: 0.9836 - val_loss: 0.0321 - val_acc: 0.9881
137 #Epoch 5/12
138 #60000/60000 [==============================] - 76s 1ms/step - loss: 0.0462 - acc: 0.9862 - val_loss: 0.0287 - val_acc: 0.9907
139 #Epoch 6/12
140 #60000/60000 [==============================] - 81s 1ms/step - loss: 0.0418 - acc: 0.9873 - val_loss: 0.0318 - val_acc: 0.9893
141 #Epoch 7/12
142 #60000/60000 [==============================] - 81s 1ms/step - loss: 0.0364 - acc: 0.9885 - val_loss: 0.0291 - val_acc: 0.9907
143 #Epoch 8/12
144 #60000/60000 [==============================] - 80s 1ms/step - loss: 0.0338 - acc: 0.9898 - val_loss: 0.0260 - val_acc: 0.9922
145 #Epoch 9/12
146 #60000/60000 [==============================] - 80s 1ms/step - loss: 0.0319 - acc: 0.9903 - val_loss: 0.0266 - val_acc: 0.9918
147 #Epoch 10/12
148 #60000/60000 [==============================] - 79s 1ms/step - loss: 0.0290 - acc: 0.9908 - val_loss: 0.0271 - val_acc: 0.9919
149 #Epoch 11/12
150 #60000/60000 [==============================] - 79s 1ms/step - loss: 0.0281 - acc: 0.9911 - val_loss: 0.0247 - val_acc: 0.9928
151 #Epoch 12/12
152 #60000/60000 [==============================] - 82s 1ms/step - loss: 0.0256 - acc: 0.9920 - val_loss: 0.0251 - val_acc: 0.9926
153 #<keras.callbacks.History at 0x182f48b128>
154 
155 
156 # In[9]:
157 
158 
159 # 5. 预测
160 score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) # 在测试集上测试
161 
162 #Test loss:  0.025120523367086936
163 #Test accuracy:  0.9926
164 print('Test loss: ', score[0])
165 print('Test accuracy: ', score[1])
166 
167 
168 # In[10]:
169 
170 
171 model.save('.\model\HandwritingRecUsingCNN.model') # 保存模型

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posted on 2018-10-21 19:56 浩然119 阅读(516) 评论(1) 编辑收藏举报