學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的方法及如何運用Python

隨著數(shù)據(jù)科學(xué)（Data Science）技術(shù)的興起，人工智能（ArtificialIntelligence）、機器學(xué)習(xí)（Machine Learning） 成為近幾年來計算機科學(xué)界十分熱門的研究領(lǐng)域，如今在實體和在線的學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的資源有很多，本文整理了一些好用學(xué)習(xí)資源希望幫助初學(xué)者能更容易使用 Python 入門機器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域中，從零開始學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)。若是對于數(shù)據(jù)科學(xué)不熟悉的讀者可以先參考適用于初學(xué)者的資料科學(xué)影片 ，讓自己對于數(shù)據(jù)科學(xué)有初步的認識。

人工智能的發(fā)展

「人工智能」（Artificial Intelligence）這專有名稱正式出現(xiàn)在公元 1956 年，在美國達特茅斯學(xué)院 （Dartmouth College）召開的第一次人工智能會議。根據(jù)維基百科的定義，人工智能系指由機器所展現(xiàn)的智能，一般而言人工智能又分為「強人工智能」（Strong AI）和「弱人工智能」（Weak AI）兩種不同的主張。所謂的強人工智能指的是有自我意識、有知覺可以自己推理和解決問題的機器智能，而「弱人工智能」只能仿真人類的思維與行為表現(xiàn)，但缺乏真正的推理與解決問題的能力，也不具有自主意識。人工智能在歷史上經(jīng)歷了幾次熱潮和寒冬，從最早的邏輯推理到后來的專家系統(tǒng)，再到目前的機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)可以視為人工智能的一個實現(xiàn)方式或是發(fā)展的一個歷程。

事實上，人工智能或是機器學(xué)習(xí)都是一門跨領(lǐng)域的學(xué)門，牽涉了 計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)學(xué)、心理學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等層面，也有許多相關(guān)的學(xué)門：

隨著運算資源（云端運算、GPU 等）、海量資料（目前還有許多資料還沒被創(chuàng)造，等待我們?nèi)グl(fā)掘呢）以及機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，生活上許多產(chǎn)品已經(jīng)可以看到人工智能的應(yīng)用。但人工智能最美好的境界莫過于人機之間的互動以及相輔相成，以AlphaGO 為例，雖然人類在圍棋領(lǐng)域輸給人機器，但也從機器的思考方式去重新思考了圍棋的真諦和有別于人類的思考方式。

「就因為某樣?xùn)|西思考的方式跟你不一樣，就代表它沒在思考嗎？」 “Just because something thinks differently from you， does it mean it’s not thinking？” —《模仿遊戲》《Imitation Game》（2015）

什么是機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）？

機器學(xué)習(xí)是一種數(shù)據(jù)科學(xué)的技術(shù)也是一種實現(xiàn)人工智能的一種方式，協(xié)助計算機從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，以便預(yù)測未來的行為、結(jié)果和趨勢。根據(jù)學(xué)習(xí)的方式又可以分為需要解答的監(jiān)督式學(xué)習(xí)（Supervised learning）、非監(jiān)督式學(xué)習(xí)（Unsupervised learning）和增強學(xué)習(xí)（Reinforcement learning）等（還有一種混合式的半監(jiān)督式學(xué)習(xí)）等子類別。機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以應(yīng)用的范圍十分廣泛，總的來說機器學(xué)習(xí)可以解決以下幾種問題：

1. 分類問題：這是A 類或B 類嗎？

2. 異常值判斷：這很奇怪嗎？

3. 預(yù)測性分析：有多少？

4. 分群問題：這是如何組織的？

5. 增強學(xué)習(xí)協(xié)助決策：我接下來該怎么辦？

當我們搜集到相關(guān)、精確、連貫、足夠資料就可以挑選合適的算法進行模型的的創(chuàng)建。

為什么選擇Python？

在數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最重要的兩大程序語言就是Python 和R，Python 簡潔易學(xué)、應(yīng)用范圍廣（不限于數(shù)據(jù)分析）且學(xué)習(xí)曲線平緩，適合作為第一個入門的程序語言，透過pandas、SciPy/NumPy、sckikit-learn、matplotlib和statsmodels 可以進行數(shù)據(jù)分析的工作，適合工程任務(wù)和需要和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序整合的項目。至于R 由于是統(tǒng)計學(xué)家開發(fā)的程序語言，則是擅長于統(tǒng)計分析、圖表繪制，常用于學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域，建議也要有一定程度的掌握。一般情況下Python 和R 并非互斥，而是互補，許多數(shù)據(jù)工程師、科學(xué)家往往是在Python 和R 兩個語言中轉(zhuǎn)換，小量模型驗證、統(tǒng)計分析和圖表繪制使用R，當要撰寫算法和數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)互動等情況時在移轉(zhuǎn)到Python。為了降低學(xué)習(xí)成本。

此外Python本身是一種通用語言，除了數(shù)據(jù)科學(xué)外也可以廣泛使用在 網(wǎng)絡(luò)開發(fā)、網(wǎng)站建置、游戲開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等領(lǐng)域，當你需要整合系統(tǒng)產(chǎn)品服務(wù)時，可以擔任一站式的開發(fā)語言，更重要的是 Python 也可以當成 膠水語言非常輕易和 C/C++ 等效能較佳的語言整合。簡而言之，Python是一種簡潔易學(xué)但功能強大，值得投資的程序語言，所以我們這邊先使用Python 進行介紹。

若對于Python和R 比較，這邊有兩篇文章可以參考數(shù)據(jù)科學(xué)界華山論劍：R與Python巔峰對決、Which is better for data analysis:R or Python？。

如何開始入門機器學(xué)習(xí)？

事實上，數(shù)據(jù)科學(xué)是個跨領(lǐng)域?qū)W門，在學(xué)習(xí)如何使用Python 進行機器學(xué)習(xí)過程中通常必須掌握以下知識：

機器學(xué)習(xí)算法

Python 程序語言和資料分析函式庫

線性代數(shù) / 統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)學(xué)門

專業(yè)領(lǐng)域的領(lǐng)域知識（ Domain Knowledge ）