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第一章機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning,ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科,專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,使之不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展極迅速,目前已經(jīng)成為一個(gè)廣袤的學(xué)科。1.1人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)
人工智能(artificialintelligence,AI)泛指讓機(jī)器具有人的智力的技術(shù)。人工智能是一個(gè)寬泛的技術(shù)領(lǐng)域,包括自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人、邏輯和規(guī)劃等,它可以被看作計(jì)算機(jī)專業(yè)的子領(lǐng)域。1.2機(jī)器學(xué)習(xí)的概念
機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)主要目的就是把人類思考和歸納經(jīng)驗(yàn)的過程轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)的處理,計(jì)算得出模型的過程。經(jīng)過計(jì)算得出的模型能夠以近似于人的方式解決更為復(fù)雜的問題。簡(jiǎn)單地理解,機(jī)器學(xué)習(xí)就是指計(jì)算機(jī)通過觀察環(huán)境,與環(huán)境交互,在吸取信息中學(xué)習(xí)、自我更新和進(jìn)步。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法。關(guān)于其中“學(xué)習(xí)”的定義,參照TomMitchell在1997年出版的MachineLearning一書中提供的定義:“對(duì)于某類任務(wù)T和性能度量P,一個(gè)計(jì)算機(jī)程序被認(rèn)為可以從經(jīng)驗(yàn)E中學(xué)習(xí)是指,通過經(jīng)驗(yàn)E改進(jìn)后,它在任務(wù)T上由性能度量P衡量的性能有所提升?!?.2.1機(jī)器學(xué)習(xí)的定義
20世紀(jì)初至60年代初期的萌芽期20世紀(jì)60年代至80年代的摸索期20世紀(jì)90年代到目前的崛起期1.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展從學(xué)習(xí)方式上(1)監(jiān)督學(xué)習(xí)(SupervisedLearning)(2)無監(jiān)督學(xué)習(xí)(UnsuperisedLearning)(3)半監(jiān)督學(xué)習(xí)(Semi-supervisedLearning)(4)強(qiáng)化學(xué)習(xí)(ReinforcementLearning)1.2.3機(jī)器學(xué)習(xí)的分類從算法功能上(1)分類(Classification)(2)回歸(Regression)(3)聚類(Cluster)(4)降維(Dimensionalityreduction)1.2.3機(jī)器學(xué)習(xí)的分類1.3機(jī)器學(xué)習(xí)工具Python語言第三方工具庫編譯環(huán)境庫的下載與安裝1.3.1Python語言Python是一種開源的、解釋型、面向?qū)ο蟮木幊陶Z言。Python的特點(diǎn)如下:簡(jiǎn)單易學(xué)解釋型語言面向?qū)ο竺赓M(fèi)和開源跨平臺(tái)和可移植性豐富的標(biāo)準(zhǔn)庫可擴(kuò)展性和可嵌入性1.3.2第三方工具庫Python語言除了自身具備的優(yōu)點(diǎn)外,還具有大量?jī)?yōu)秀的第三方函數(shù)模塊,對(duì)學(xué)科交叉應(yīng)用非常有幫助。(1)操作系統(tǒng)管理與維護(hù)(2)科學(xué)計(jì)算與數(shù)據(jù)可視化(3)圖形用戶界面(GUI)開發(fā)(4)文本處理(5)網(wǎng)絡(luò)編程及Web開發(fā)(6)數(shù)據(jù)庫編程(7)游戲開發(fā)1.3.3編譯環(huán)境Python是跨平臺(tái)的,可以運(yùn)行在Windows、Mac和Linux/Unix等操作系統(tǒng)上Python的下載與安裝(/downloads/windows/)1.3.3編譯環(huán)境(1)定制安裝Python(2)Python選定特性設(shè)置1.3.3編譯環(huán)境(3)Python高級(jí)選項(xiàng)設(shè)置(4)Python安裝進(jìn)行中1.3.3編譯環(huán)境(5)Python成功安裝(6)Python3.11程序組1.3.3編譯環(huán)境系統(tǒng)環(huán)境變量的設(shè)置(1)安裝時(shí)直接添加安裝Python系統(tǒng)時(shí)選中“AddPython.exetoPATH”復(fù)選框,則系統(tǒng)自動(dòng)將安裝路徑添加到環(huán)境變量Path中。(2)安裝后手動(dòng)添加如果安裝時(shí)未選中“AddPython.exetoPATH”復(fù)選框,則可在安裝完成后手動(dòng)添加。(操作過程如圖1-10所示)。1.3.3編譯環(huán)境Python運(yùn)行(1)選擇“Python3.11(64-bit)”啟動(dòng)Python解釋器1.3.3編譯環(huán)境Python運(yùn)行(2)選擇“IDLE(Python3.1164-bit)”啟動(dòng)Python集成開發(fā)環(huán)境IDLE1.3.4庫的下載與安裝1.
NumPyNumPy(NumerialPython的簡(jiǎn)稱)是Python科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)包。它提供了以下功能(不限于此):快速高效的多維數(shù)組對(duì)象ndarray。用于對(duì)數(shù)組執(zhí)行元素級(jí)計(jì)算以及直接對(duì)數(shù)組執(zhí)行數(shù)學(xué)運(yùn)算的函數(shù)。?于讀寫硬盤上基于數(shù)組的數(shù)據(jù)集的工具。線性代數(shù)運(yùn)算、傅里葉變換,以及隨機(jī)數(shù)生成。1.3.4庫的下載與安裝2.PandasPandas提供了快速便捷處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)。Pandas兼具NumPy高性能的數(shù)組計(jì)算功能以及電子表格和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(如SQL)靈活的數(shù)據(jù)處理功能。它提供了復(fù)雜精細(xì)的索引功能,以便更為便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數(shù)據(jù)子集等操作。1.3.4庫的下載與安裝3.MatplotlibMatplotlib是最流行的用于繪制圖表和其它二維數(shù)據(jù)可視化的Python庫。它非常適合創(chuàng)建出版物上用的圖表。雖然還有其它的Python可視化庫,Matplotlib卻是使用最廣泛的,并且它和其它生態(tài)工具配合也非常完美。Matplotlib的安裝并沒有什么特別之處,可以通過“pipinstallmatplotlib”命令安裝或者自行下載源代碼安裝。1.3.4庫的下載與安裝4.SciPySciPy是一組專?解決科學(xué)計(jì)算中各種標(biāo)準(zhǔn)問題域的包的集合,主要包括下面這些包:egrate:數(shù)值積分例程和微分方程求解器。scipy.linalg:擴(kuò)展了由numpy.linalg提供的線性代數(shù)例程和矩陣分解功能。scipy.optimize:函數(shù)優(yōu)化器(最小化器)以及根查找算法。scipy.signal:信號(hào)處理工具。scipy.sparse:稀疏矩陣和稀疏線性系統(tǒng)求解器。scipy.special:SPECFUN(這是一個(gè)實(shí)現(xiàn)了許多常用數(shù)學(xué)函數(shù)(如伽瑪函數(shù))的Fortran庫)的包裝器。scipy.stats:標(biāo)準(zhǔn)連續(xù)和離散概率分布(如密度函數(shù)、采樣器、連續(xù)分布函數(shù)等)、各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法,以及更好的描述統(tǒng)計(jì)法。1.3.4庫的下載與安裝5.Scikit-learn它的子模塊包括:分類:SVM、近鄰、隨機(jī)森林、邏輯回歸等等。回歸:Lasso、嶺回歸等等。聚類:k-均值、譜聚類等等。降維:PCA、特征選擇、矩陣分解等等。選型:網(wǎng)格搜索、交叉驗(yàn)證、度量。預(yù)處理:特征提取、標(biāo)準(zhǔn)化。1.4機(jī)器學(xué)習(xí)示例自動(dòng)駕駛機(jī)器翻譯游戲中的人工智能1.4.1自動(dòng)駕駛“自動(dòng)駕駛”這個(gè)詞最早來自于飛機(jī)、列車、航運(yùn)領(lǐng)域的輔助駕駛系統(tǒng)。它的廣義定義為:自動(dòng)駕駛是無須人工的持續(xù)干預(yù)下,用于自動(dòng)控制交通工具行駛軌跡的系統(tǒng)。上層控制:路線規(guī)劃,交通分析,交通安排。中層控制:無提示表,路障監(jiān)測(cè),遵守交規(guī)。底層控制:巡航控制,防抱死,電子系統(tǒng)控制牽引力,燃油噴射系統(tǒng),引擎調(diào)諧。1.4.2機(jī)器翻譯機(jī)器翻譯,即通過計(jì)算機(jī)將一種語言的文本翻譯成另一種語言,已成為目前解決語言屏障的重要方法之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型首先需要將源語言和目標(biāo)語言的詞語轉(zhuǎn)化為向量表達(dá),隨后用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)翻譯過程進(jìn)行建模,如圖所示。通常會(huì)先使用一個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為編碼器,將輸入序列(源語言句子的詞序列)編碼成為一個(gè)向量表示,然后再使用一個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為解碼器,從編碼器得到的向量表示里解碼得到輸出序列。1.4.3游戲中
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