對機器學(xué)習(xí)的理解和用Python實現(xiàn)的機器學(xué)習(xí)樣例分析

本書節(jié)選自圖書，Python本身帶有許多機器學(xué)習(xí)的第三方庫，但本書在絕大多數(shù)情況下只會用到Numpy這個基礎(chǔ)的科學(xué)計算庫來進行算法代碼的實現(xiàn)。這樣做的目的是希望讀者能夠從實現(xiàn)的過程中更好地理解機器學(xué)習(xí)算法的細節(jié)，以及了解Numpy的各種應(yīng)用。不過作為補充，本書會在適當(dāng)?shù)臅r候應(yīng)用scikit-learn這個成熟的第三方庫中的模型。

“機器學(xué)習(xí)”在最近雖可能不至于到人盡皆知的程度，卻也是非?；馃岬脑~匯。機器學(xué)習(xí)是英文單詞“Machine Learning”（簡稱ML）的直譯，從字面上便說明了這門技術(shù)是讓機器進行“學(xué)習(xí)”的技術(shù)。然而我們知道機器終究是死的，所謂的“學(xué)習(xí)”歸根結(jié)底亦只是人類“賦予”機器的一系列運算。這個“賦予”的過程可以有很多種實現(xiàn)，而Python正是其中相對容易上手、同時性能又相當(dāng)不錯的一門語言。本文打算先談?wù)剻C器學(xué)習(xí)相關(guān)的一些比較寬泛的知識，再介紹并說明為何要使用Python來作為機器學(xué)習(xí)的工具。最后，我們會提供一個簡短易懂的、具有實際意義的例子來給大家提供一個直觀的感受。

具體而言，本章主要涉及的知識點有：

機器學(xué)習(xí)的定義及重要性；

Python在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的優(yōu)異性；

如何在電腦上配置Python機器學(xué)習(xí)的環(huán)境；

機器學(xué)習(xí)一般性的步驟。

機器學(xué)習(xí)緒論
正如前言所說，由于近期的各種最新成果，使得“機器學(xué)習(xí)”成為了非常熱門的詞匯。機器學(xué)習(xí)在各種領(lǐng)域的優(yōu)異表現(xiàn)（圍棋界的Master是其中最具代表性的存在），使得各行各業(yè)的人們都或多或少地對機器學(xué)習(xí)產(chǎn)生了興趣與敬畏。然而與此同時，對機器學(xué)習(xí)有所誤解的群體也日益壯大；他們或?qū)C器學(xué)習(xí)想得過于神秘，或?qū)⑺氲眠^于萬能。本節(jié)擬對機器學(xué)習(xí)進行一般性的介紹，同時會說明機器學(xué)習(xí)中一些常見的術(shù)語以方便之后章節(jié)的敘述。

什么是機器學(xué)習(xí)

清晨的一句“今天天氣真好”、朋友之間的寒暄“你剛剛是去吃飯了吧”、考試過后的感嘆“復(fù)習(xí)了那么久終有收獲”……這些日常生活中隨處可見的話語，其背后卻已蘊含了“學(xué)習(xí)”的思想—它們都是利用以往的經(jīng)驗、對未知的新情況作出的有效的決策。而把這個決策的過程交給計算機來做，可以說就是“機器學(xué)習(xí)”的一個最淺白的定義。

我們或許可以先說說機器學(xué)習(xí)與以往的計算機工作樣式有什么不同。傳統(tǒng)的計算機如果想要得到某個結(jié)果，需要人類賦予它一串實打?qū)嵉闹噶?，然后計算機就根據(jù)這串指令一步步地執(zhí)行下去。這個過程中的因果關(guān)系非常明確，只要人類的理解不出偏差，運行結(jié)果是可以準確預(yù)測的。但是在機器學(xué)習(xí)中，這一傳統(tǒng)樣式被打破了：計算機確實仍然需要人類賦予它一串指令，但這串指令往往不能直接得到結(jié)果；相反，它是一串賦予了機器“學(xué)習(xí)能力”的指令。在此基礎(chǔ)上，計算機需要進一步地接受“數(shù)據(jù)”，并根據(jù)之前人類賦予它的“學(xué)習(xí)能力”，從中“學(xué)習(xí)”出最終的結(jié)果。這個結(jié)果往往是無法僅僅通過直接編程得出的。因此這里就導(dǎo)出了稍微深一點的機器學(xué)習(xí)的定義：它是一種讓計算機利用數(shù)據(jù)而非指令來進行各種工作的方法。在這背后，最關(guān)鍵的就是“統(tǒng)計”的思想，它所推崇的“相關(guān)而非因果”的概念是機器學(xué)習(xí)的理論根基。在此基礎(chǔ)上，機器學(xué)習(xí)可以說是計算機使用輸入給它的數(shù)據(jù)，利用人類賦予它的算法得到某種模型的過程，其最終的目的則是使用該模型，預(yù)測未來未知數(shù)據(jù)的信息。

既然提到了統(tǒng)計，那么一定的數(shù)學(xué)理論就不可或缺。相關(guān)的、比較簡短的定義會在第4章給出（PAC框架），這里我們就先只敘述機器學(xué)習(xí)在統(tǒng)計理論下的、比較深刻的本質(zhì)：它追求的是合理的假設(shè)空間（Hypothesis Space）的選取和模型的泛化（Generalization）能力。該句中出現(xiàn)了一些專用術(shù)語，詳細的定義會在介紹術(shù)語時提及，這里我們提供一個直觀的理解：

所謂的假設(shè)空間，就是我們的模型在數(shù)學(xué)上的“適用場合”。

所謂的泛化能力，就是我們的模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。

注意：上述本質(zhì)上嚴格來說，應(yīng)該是PAC Learning的本質(zhì)；在其余的理論框架下，機器學(xué)習(xí)是可以具有不同的內(nèi)核的。

從上面的討論可以看出，機器學(xué)習(xí)和人類思考的過程有或多或少的類似。事實上，我們在第6、第7章講的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network，NN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）背后確實有著相應(yīng)的神經(jīng)科學(xué)的理論背景。然而與此同時需要知道的是，機器學(xué)習(xí)并非是一個“會學(xué)習(xí)的機器人”和“具有學(xué)習(xí)能力的人造人”之類的，這一點從上面諸多討論也可以明晰（慚愧的是，筆者在第一次聽到“機器學(xué)習(xí)”四個字時，腦海中浮現(xiàn)的正是一個“聰明的機器人”的圖像，甚至還幻想過它和人類一起生活的場景）。相反的，它是被人類利用的、用于發(fā)掘數(shù)據(jù)背后信息的工具。