Python机器学习实战：从基础算法到深度学习，掌握机器学习核心技术

# 1. 机器学习基础与理论

机器学习是一门计算机科学领域，它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习和改进。它通过使用数据和算法来识别模式和做出预测。机器学习的基础理论包括：

- **监督学习：**从标记数据中学习，其中输入数据与预期输出配对。
- **无监督学习：**从未标记数据中学习，其中输入数据没有明确的标签。
- **强化学习：**通过与环境交互并获得奖励或惩罚来学习，从而最大化长期收益。

# 2. 机器学习算法实战

### 2.1 监督学习算法

监督学习算法是机器学习中的一类算法，它通过学习带有标签的数据来预测新数据的标签。标签数据是指已知输入和输出的数据。监督学习算法的目的是找到一个函数，该函数可以将输入映射到输出，并能够对新数据进行准确的预测。

#### 2.1.1 线性回归

线性回归是一种监督学习算法，用于预测连续变量。它假设输入和输出之间的关系是线性的，即输出可以表示为输入的线性组合。线性回归模型可以表示为：

y = w0 + w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn

其中：

* y 是输出变量
* x1, x2, ..., xn 是输入变量
* w0, w1, ..., wn 是模型参数

线性回归模型的参数可以通过最小化均方误差来估计，即：

MSE = 1/n * Σ(y_i - y_pred_i)^2

其中：

* n 是样本数量
* y_i 是第 i 个样本的实际输出
* y_pred_i 是第 i 个样本的预测输出

#### 2.1.2 逻辑回归

逻辑回归是一种监督学习算法，用于预测二分类问题的概率。它假设输入和输出之间的关系是逻辑函数，即输出可以表示为输入的逻辑函数。逻辑回归模型可以表示为：

p = 1 / (1 + exp(-(w0 + w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn)))

其中：

* p 是输出变量的概率
* x1, x2, ..., xn 是输入变量
* w0, w1, ..., wn 是模型参数

逻辑回归模型的参数可以通过最大化似然函数来估计，即：

L = Σ(y_i * log(p_i) + (1 - y_i) * log(1 - p_i))

其中：

* y_i 是第 i 个样本的实际输出
* p_i 是第 i 个样本的预测概率

#### 2.1.3 决策树

决策树是一种监督学习算法，用于预测分类或连续变量。它将数据递归地划分为子集，直到每个子集只包含一种类或连续变量的值。决策树模型可以表示为：

if condition:
    return value1
else:
    return value2

其中：

* condition 是判断条件
* value1 和 value2 是预测值

决策树模型的参数可以通过信息增益或基尼不纯度等指标来估计，即：

information_gain = Σ(p_i * log(p_i))

gini_impurity = 1 - Σ(p_i^2)

其中：

* p_i 是第 i 个类别的概率

# 3.1 神经网络基础

#### 3.1.1 神经元模型

神经元是神经网络的基本组成单元，它模拟了生物神经元的行为。每个神经元接收多个输入，并输出一个值。神经元的数学模型如下：

y = f(Σ(w_i * x_i) + b)

其中：

* `y` 是神经元的输出值
* `x_i` 是神经元的第 `i` 个输入值
* `w_i` 是神经元的第 `i` 个权重
* `b` 是神经元的偏置
* `f` 是神经元的激活函数

激活函数是非线性的，它决定了神经元输出的范围。常用的激活函数有：

* Sigmoid 函数：`f(x) = 1 / (1 + e^(-x))`
* Tanh 函数：`f(x) = (e^x - e^(-x)) / (e^x + e^(-x))`
* ReLU 函数：`f(x) = max(0, x)`

#### 3.1.2 神经网络结构

神经网络是由多个神经元层组成的。最简单的神经网络是前馈神经网络，它由输入层、输出层和一个或多个隐藏层组成。

* **输入层：**接收输入数据。
* **隐藏层：**处理输入数据并提取特征。
* **输出层：**产生神经网络的输出。

神经网络的结构由以下参数决定：

* **层数：**神经网络中隐藏层的数量。
* **神经元数：**每层中的神经元数量。
* **连接方式：**神经元之间的连接方式。

不同的神经网络结构适用于不同的任务。例如，卷积神经网络（CNN）用于图像识别，循环神经网络（RNN）用于处理序列数据。

# 4. 机器学习工程化实践

### 4.1 数据预处理

#### 4.1.1 数据清洗

数据清洗是机器学习工程化实践中至关重要的一步，其目的是去除数据中的噪声、异常值和缺失值，以提高模型的准确性和鲁棒性。常见的数据清洗技术包括：