机器学习周志华电子版

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mob649e81583204 2024-10-15 07:09:53 ©著作权

文章标签 机器学习数据数据集 文章分类 机器学习人工智能

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机器学习简介与实例

机器学习是人工智能中的一个重要分支，其中涉及到使用数据和算法使计算机“学习”从而进行预测、决策或分类。周志华教授的《机器学习》一书详细介绍了这一领域的基本理论和应用，本文将基于其内容，结合经典的机器学习实例和代码示例，为您带来深入的理解。

机器学习的基本概念

机器学习可以分为三类：

监督学习：通过已有标签的数据训练模型。
无监督学习：从未标记的数据中寻找模式。
强化学习：通过试错法来学习最优策略。

在本文中，我们将重点介绍监督学习，并通过Python代码示例展示如何实现一个简单的分类模型。

数据准备

在机器学习中，数据是最宝贵的资源。一般来说，数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

我们将使用著名的Iris花卉数据集。该数据集包含150个样本，每个样本由4个特征（ sepal length, sepal width, petal length, petal width ）和一个目标标签（花的种类）组成。

下面是读取数据的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
data['target'] = iris.target

# 显示数据集的前5行
print(data.head())

数据分割

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集。通常，70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分数据集
X = data.iloc[:, :-1]  # 特征
y = data['target']      # 标签

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

模型训练

对于分类任务，我们可以使用支持向量机（SVM）作为模型。以下是训练模型的代码示例：

from sklearn.svm import SVC

# 创建模型
model = SVC(kernel='linear')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

模型评估

模型训练完成后，我们可以使用测试集对其性能进行评估。通常使用的指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数。以下是代码示例：

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
report = classification_report(y_test, y_pred)

print(f'准确率: {accuracy:.2f}')
print("分类报告:\n", report)

示例输出

在控制台中输入上述代码后，您应该会看到类似于：

准确率: 1.00
分类报告:
               precision    recall  f1-score   support

           0       1.00      1.00      1.00        17
           1       1.00      1.00      1.00        14
           2       1.00      1.00      1.00         9

    accuracy                           1.00        40
   macro avg       1.00      1.00      1.00        40
weighted avg       1.00      1.00      1.00        40

甘特图展示项目进度

在机器学习项目中，对项目进行有效管理是非常重要的。我们可以使用甘特图展示与机器学习相关的各个阶段。以下是一个使用Mermaid语法的甘特图示例：

gantt
    title 机器学习项目进度
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 数据准备
    数据收集        :a1, 2023-01-01, 30d
    数据清洗        :after a1  , 20d
    section 数据分析
    数据探索        :a3, after a2  , 15d
    特征选择        :after a3  , 15d
    section 模型构建
    选择算法       :a4, after a4 , 10d
    模型训练       :after a4 , 10d
    section 模型评估
    测试与验证      :a5, after a6 , 15d
    完成             :2023-06-30, 1d