機器學習的核心目標是讓電腦從資料中學習模式並做出預測。依據學習方式的不同，機器學習主要分為監督式學習、非監督式學習和強化學習。監督式學習利用已標記的資料訓練模型，例如預測房價或辨識圖片中的物體。非監督式學習則使用未標記的資料，例如客戶分群或降維。強化學習則讓代理人透過與環境互動學習最佳策略，常見於遊戲或機器人控制。瞭解這些基本概念有助於選擇合適的演算法解決實際問題。程式碼範例中展示瞭如何使用 Scikit-Learn 載入資料集、進行資料預處理、訓練模型以及應用模型進行預測。
什麼是機器學習？
機器學習是一個廣泛的領域，主要涉及使用演算法來檢測資料集中的模式，並從中學習以進行推斷。這個領域不僅僅是一個技術工具，而是一種思考資料和模型的方式。在本章中，我們將探討機器學習的基本概念和術語，包括監督式學習、無監督式學習和強化學習等。
機器學習的類別
機器學習可以根據其應用和目標進行分類別。以下是幾種常見的類別：
- 監督式學習：這種學習方式涉及使用標記過的資料來訓練模型，以便它可以對新資料進行預測。
- 無監督式學習：這種學習方式涉及使用未標記的資料來發現資料中的模式和結構。
- 強化學習：這種學習方式涉及使用代理人在環境中進行試驗和錯誤，以學習如何做出最佳決策。
監督式學習
監督式學習是機器學習中的一種基本方法，涉及使用標記過的資料來訓練模型，以便它可以對新資料進行預測。這種方法通常用於分類別和迴歸任務中。
# 範例：使用 Scikit-Learn 進行監督式學習
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 載入 iris 資料集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 將資料分割為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 建立邏輯迴歸模型
model = LogisticRegression(max_iter=1000)
# 訓練模型
model.fit(X_train, y_train)
# 使用模型進行預測
y_pred = model.predict(X_test)
無監督式學習
無監督式學習是機器學習中的一種方法，涉及使用未標記的資料來發現資料中的模式和結構。這種方法通常用於聚類別和維度降低任務中。
# 範例：使用 Scikit-Learn 進行無監督式學習
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
# 載入 iris 資料集
iris = load_iris()
X = iris.data
# 建立 K-means 模型
model = KMeans(n_clusters=3)
# 訓練模型
model.fit(X)
# 使用模型進行預測
labels = model.labels_
強化學習
強化學習是機器學習中的一種方法，涉及使用代理人在環境中進行試驗和錯誤，以學習如何做出最佳決策。這種方法通常用於遊戲和控制任務中。
# 範例：使用 Gym 進行強化學習
import gym
# 建立環境
env = gym.make('CartPole-v1')
# 建立代理人
agent =...
# 訓練代理人
for episode in range(1000):
state = env.reset()
done = False
rewards = 0.0
while not done:
action = agent.act(state)
state, reward, done, _ = env.step(action)
rewards += reward
print(f'Episode {episode+1}, Reward: {rewards:.2f}')
圖表翻譯：
此圖表示了機器學習的不同類別及其應用領域。
機器學習的類別
機器學習可以分為兩大類別：監督式學習和非監督式學習。
監督式學習涉及建立資料的特徵與標籤之間的關係模型；一旦這個模型被確定，就可以用來對新資料進行標籤。這種學習方式可以進一步分為分類別任務和迴歸任務：在分類別中，標籤是離散的類別，而在迴歸中，標籤是連續的數值。
非監督式學習則涉及對資料的特徵進行建模，而不參考任何標籤。這類別模型包括聚類別和維度降低等任務。聚類別演算法用於識別資料中的不同群組，而維度降低演算法則用於尋找資料的更簡潔的表示形式。
此外，還有一種叫做半監督式學習的方法，它介於監督式學習和非監督式學習之間。半監督式學習方法通常在只有部分標籤可用的情況下很有用。
機器學習的質性例子
分類別：預測離散標籤
首先，我們來看一個簡單的分類別任務。在這個任務中，我們給定一組已標籤的資料點，並希望使用這些資料點來對新資料點進行分類別。
假設我們有一組二維資料，如圖37-1所示。這個資料集包含兩個特徵（x和y座標）和一個標籤（紅色或藍色）。我們希望建立一個模型，能夠根據這些特徵和標籤，對新資料點進行分類別。
有一種可能的模型是假設兩個群組可以透過一條直線分隔，這樣所有在直線一側的點都屬於同一類別。這個模型是一個簡單的線性分類別器，它假設資料可以被一條直線分隔成兩個類別。
迴歸：預測連續標籤
接下來，我們來看一個簡單的迴歸任務。在這個任務中，我們給定一組資料點，每個點都有一個連續的標籤。
假設我們有一組二維資料，如圖37-4所示。這個資料集包含兩個特徵（x和y座標）和一個連續的標籤（顏色）。我們希望建立一個模型，能夠根據這些特徵和標籤，對新資料點進行預測。
有一種可能的模型是假設如果我們將標籤視為第三個空間維度，我們可以對資料進行平面擬合。這是一個簡單的線性迴歸模型，它假設資料可以被一條平面分隔成不同的區域。
機器學習演算法
我們將在後面的章節中更詳細地討論一些重要的機器學習演算法，包括高斯樸素貝葉斯、支援向量機和隨機森林等。
什麼是無監督學習？
無監督學習是一種機器學習方法，涉及描述資料而不參考任何已知標籤。它與監督學習不同，監督學習試圖根據現有資料建立預測模型。
什麼是叢集分析？
叢集分析是一種無監督學習技術，自動將資料分配到多個離散群組中。例如，假設我們有一些二維資料，叢集模型可以使用資料的內在結構來確定哪些點相關。
什麼是K-means演算法？
K-means是一種快速且直觀的叢集演算法，適應k個叢集中心；最佳中心假設為最小化每個點到其分配中心的距離。這種演算法可以用於從資料中提取有用的資訊，即使是在高維空間中。
什麼是高斯混合模型和譜聚類別？
高斯混合模型和譜聚類別是其他重要的叢集演算法。高斯混合模型使用多個高斯分佈來模擬資料，而譜聚類別則使用圖論技術來識別叢集。
什麼是降維？
降維是一種無監督演算法，從資料本身推斷標籤或其他資訊。它試圖提取資料的低維表示，保留資料集的相關品質。不同的降維例程以不同的方式測量這些相關品質。
什麼是Isomap演算法？
Isomap是一種流形學習演算法，可以檢測資料中的非線性嵌入結構。它可以將高維資料對映到低維空間，保留資料的內在結構。
什麼是主成分分析和區域性線性嵌入？
主成分分析和區域性線性嵌入是其他重要的降維演算法。主成分分析使用正交變換來轉換資料，而區域性線性嵌入則使用圖論技術來保留資料的區域性結構。
降維的應用
降維技術可以用於視覺化高維資料，例如具有100或1000個特徵的資料集。透過將資料降維到2或3個維度，可以更容易地管理和理解複雜的資料集。
機器學習簡介
機器學習是一種人工智慧的分支，旨在讓電腦系統從資料中學習，並能夠對未來的資料做出預測或分類別。簡單來說，機器學習的目標是訓練機器能夠從經驗中學習，並改善其效能。
監督式學習
監督式學習是一種機器學習方法，指的是使用已標記的訓練資料來訓練模型，以便能夠對新資料進行預測或分類別。例如，手寫字辨識、影像分類別等都屬於監督式學習。
分類別
分類別是一種監督式學習方法，目的是將資料分成不同的類別。例如，將手寫字分成不同的字母或數字。
迴歸
迴歸是一種監督式學習方法，目的是預測連續值。例如，預測房價或股票價格。
非監督式學習
非監督式學習是一種機器學習方法，指的是使用未標記的資料來訓練模型，以便能夠發現資料中的模式或結構。例如，客戶分群或降維等都屬於非監督式學習。
叢集
叢集是一種非監督式學習方法，目的是將資料分成不同的群組。例如，將客戶分成不同的群組以便進行市場推廣。
降維
降維是一種非監督式學習方法，目的是將高維度的資料轉換成低維度的資料，以便能夠更容易地分析和視覺化。
Scikit-Learn簡介
Scikit-Learn是一個Python的機器學習函式庫，提供了許多常用的機器學習演算法和工具。Scikit-Learn的特點包括統一的API、簡潔的語法和高效的演算法。
Scikit-Learn的優點
Scikit-Learn的優點包括：
- 統一的API：Scikit-Learn提供了一個統一的API，使得使用者可以輕鬆地切換不同的模型和演算法。
- 簡潔的語法：Scikit-Learn的語法簡潔易懂，使得使用者可以快速地上手。
- 高效的演算法：Scikit-Learn提供了許多高效的演算法，使得使用者可以快速地處理大規模的資料。
資料表示
在Scikit-Learn中，資料通常被表示為表格。表格是一個二維的資料結構，其中每一行代表一個資料點，每一列代表一個特徵。
表格的優點
表格的優點包括：
- 簡潔的表示：表格提供了一個簡潔的方式來表示資料，使得使用者可以快速地理解和分析資料。
- 高效的儲存：表格可以高效地儲存資料，使得使用者可以快速地存取和操作資料。
Iris資料集
Iris資料集是一個常用的機器學習資料集，包含了150個不同類別的花朵的特徵。下面是如何使用Seaborn函式庫載入Iris資料集：
import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset('iris')
資料前處理
在進行機器學習之前，通常需要對資料進行前處理，以便能夠得到高品質的資料。下面是如何使用Pandas函式庫進行資料前處理：
import pandas as pd
# 載入資料
iris = pd.read_csv('iris.csv')
# 檢視資料前幾行
print(iris.head())
圖表翻譯：
內容解密：
以上程式碼示範瞭如何使用Seaborn函式庫載入Iris資料集，並使用Pandas函式庫進行資料前處理。其中，sns.load_dataset('iris')用於載入Iris資料集，pd.read_csv('iris.csv')用於載入CSV檔案，iris.head()用於檢視資料前幾行。
資料集的結構和特徵
在進行資料分析和機器學習任務時，瞭解資料集的結構和特徵是非常重要的。一般來說，資料集可以被視為一個二維陣列或矩陣，其中每一行代表一個樣本（sample），每一列代表一個特徵（feature）。
樣本和特徵
在上述的 Iris 資料集中，每一行代表一個觀察到的花朵，資料行的數量代表了資料集中花朵的總數。在這種情況下，資料行被稱為樣本，資料行的數量被稱為 n_samples。同樣地，每一列代表了一個描述每個樣本的量化資訊，例如花瓣的長度和寬度等，這些列被稱為特徵，列的數量被稱為 n_features。
特徵矩陣
特徵矩陣是一個二維陣列，形狀為 [n_samples, n_features]，它包含了所有樣本的特徵資訊。這個矩陣通常被儲存在一個名為 X 的變數中。特徵矩陣可以是 NumPy 陣列、Pandas DataFrame 或 SciPy 稀疏矩陣等形式。
標籤陣列
除了特徵矩陣外，我們還需要一個標籤陣列（target array），它通常是一維陣列，長度為 n_samples，包含了每個樣本的標籤或類別資訊。標籤陣列可以是連續的數值，也可以是離散的類別標籤。
資料視覺化
使用 Seaborn 等資料視覺化工具，可以方便地視覺化資料集。例如，對於 Iris 資料集，可以使用 pairplot 函式來視覺化不同特徵之間的關係，以及不同類別之間的差異。
資料預處理
在使用 Scikit-Learn 進行機器學習任務時，需要從 DataFrame 中提取出特徵矩陣和標籤陣列。這可以透過 Pandas DataFrame 的操作來實作，例如使用 drop 方法刪除不需要的列，然後使用 shape 屬性來檢視提取出的特徵矩陣的形狀。
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 載入 Iris 資料集
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df['species'] = iris.target
# 視覺化資料集
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.pairplot(df, hue='species', height=1.5)
# 提取特徵矩陣和標籤陣列
X = df.drop('species', axis=1)
y = df['species']
print(X.shape)
這段程式碼載入了 Iris 資料集，視覺化了資料集，然後提取出了特徵矩陣和標籤陣列。最後，它列印預出了特徵矩陣的形狀。
Scikit-Learn 的 Estimator API 基礎
Scikit-Learn 的 Estimator API 是一個強大的工具，讓使用者可以輕鬆地使用各種機器學習演算法。為了確保使用者能夠順暢地使用這個 API，Scikit-Learn 的開發者制定了一些指導原則。
一致性
所有物件都分享一個共同的介面，這個介面是由一組有限的方法所組成，並且具有統一的檔案說明。這樣可以讓使用者更容易地學習和使用不同的演算法。
檢視
所有指定的引數值都被公開為公有屬性，這樣使用者可以輕鬆地檢視和修改這些引數。
有限的物件階層
只有演算法被表示為物件；資料集則被表示為標準格式（例如 NumPy 陣列、Pandas DataFrame 物件、SciPy 稀疏矩陣），並且引數名稱使用標準的 Python 字串。
組合
許多機器學習任務都可以被表示為一系列更基本的演算法，Scikit-Learn 在可能的情況下都使用了這種方法。
合理的預設值
當模型需要使用者指定引數時，該函式庫會定義一個適合的預設值。
Estimator API 的基礎
使用 Scikit-Learn 的 Estimator API 時，通常需要遵循以下步驟：
- 選擇模型類別：根據您的需求選擇一個合適的模型類別。
- 選擇模型超引數：根據您的需求選擇模型的超引數。
- 組織資料：將您的資料組織成特徵矩陣和目標向量。
- 訓練模型：使用您的資料訓練模型。
- 應用模型：將模型應用於新的資料中。
監督學習
在監督學習中，我們通常使用 predict 方法來預測未知資料的標籤。
非監督學習
在非監督學習中，我們通常使用 transform 或 predict 方法來轉換或推斷資料的屬性。
實際應用
Scikit-Learn 的 Estimator API 提供了一個一致的介面，讓使用者可以輕鬆地使用各種機器學習演算法。透過瞭解這個 API 的基礎和指導原則，使用者可以更有效地使用 Scikit-Learn 來解決機器學習問題。
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title 機器學習入門與Scikit-Learn應用
package "學習類型" {
component [監督式學習] as supervised
component [非監督式學習] as unsupervised
component [強化學習] as reinforcement
}
package "Scikit-Learn流程" {
component [載入資料集] as load_data
component [train_test_split] as split
component [特徵矩陣 X] as feature_x
component [標籤向量 y] as label_y
}
package "Estimator API" {
component [model.fit()] as fit
component [model.predict()] as predict
component [model.score()] as score
}
package "常用演算法" {
component [LogisticRegression] as lr
component [KMeans聚類] as kmeans
component [PCA降維] as pca
}
supervised --> lr : 分類/迴歸
unsupervised --> kmeans : 聚類
unsupervised --> pca : 降維
load_data --> split : 分割
split --> feature_x
split --> label_y
feature_x --> fit
label_y --> fit
fit --> predict
predict --> score
note right of fit : 訓練模型
note right of predict : 預測新資料
note right of kmeans : n_clusters參數
@enduml
圖表翻譯：
上述流程圖展示了使用 Scikit-Learn 的 Estimator API 的基本步驟。從選擇模型類別開始，然後選擇模型超引數，組織資料，訓練模型，最後應用模型於新的資料中。這個流程提供了一個清晰的一致的介面，讓使用者可以輕鬆地使用各種機器學習演算法。
從技術架構視角來看，機器學習的核心價值在於其提供從資料中學習並進行推斷的能力，涵蓋監督式學習、無監督式學習和強化學習等不同方法。監督式學習利用標記資料訓練模型進行預測，無監督式學習則探索未標記資料的模式和結構，而強化學習則讓代理人透過與環境互動學習最佳決策。然而，模型的選擇、超引數調整以及資料預處理等步驟仍存在挑戰，需要根據具體應用場景進行最佳化。對於追求高效能的應用，深入理解各演算法的特性和限制至關重要，例如 K-means 演算法對初始值敏感，高斯混合模型則需要仔細選擇高斯分佈的數量。展望未來，AutoML 技術的發展有望降低機器學習的應用門檻，自動化模型選擇和超引數調整等流程，讓更多開發者能將機器學習技術整合至應用中。玄貓認為，持續關注機器學習領域的新技術和最佳實務，才能有效利用其潛力，並在資料驅動的時代保持競爭優勢。