《机器学习算法原理和编程实践》.pdf

第一章 机器学习的基础 “基础决定高度，而不是高度决定基础。” 机器学习脱胎于人工智能，自诞生开始，就充满了挑战，这个领域从来都吸引了 全世界最顶尖的科学家，本书所讲述的正是他们多年的研究成果。对于普通读者而言， 快速而全面的掌握各类算法技术并不是一件容易的事情。机器学习应用的领域方方面 面：从交通运输、医疗诊断到自然语言处理等几乎各行各业都有。为了简化，多数书 籍都偏重于数学理论，但即便完全形式化为数学概念，不仅不便于理解，所涉及到的 知识也很庞杂。毕竟几十年来，机器学习这座大厦是靠一砖一瓦坚实的构筑起来的。 本章是全书的第一章，主要从程序编码、数据结构、数学理论、数据处理与可视 化等几个方面阐述了机器学习相关的理论和技术实现。初看涉及内容比较多，为了避 免混乱，我们以矩阵为中心贯穿本章各部分的知识讲解，然后扩展到概率论，数值分 析，矩阵分析等知识来逐步引导读者进入机器学习的数学世界。 对大多数读者而言，理解数学原理和推导过程起初会存在一些障碍，这也是初学 者们的一大壁垒，很多人虽有兴趣，但每到此处只能望而却步。因此，在数学理论方 面，我们并没有罗列大量的公式和晦涩的术语，而是力求结合人们的日常生活，通过 深入浅出的案例，使读者由浅入深、循序渐进地接触概念，最终真正领悟内涵。对象 与维度、初识矩阵、理解随机性等章节完全不需要高等数学的基础，但是它们所阐述 的方法和概念是整个机器学习大厦的基础。 而且幸运的是，由于软件编程方法的日新月异，矢量化编程方式（在第二节将详 细介绍）能够将数学公式直观的转换为程序代码，这极大降低了程序设计的难度，多 数公式的程序代码仅有 1~2 行。读者可以从Numpy 矩阵运算和Linalg 线性代数库两节 逐步熟悉矢量化编程的风格，各类距离公式是矢量化编程的应用。除程序设计的之外， 这两节也可看作是对线性代数中一些重要概念的回顾，如果读者对线性代数的概念生 疏了，可以借此重温一下。总体而言，机器学习对程序设计的要求不高，除去矢量化 编程，一般而言都是一些最基本的指令，只要掌握一定的编程技术和高等数学的基本 概念，学好本书还是不难的。 各类距离公式、矩阵空间变换对于某些读者而言可能属于新知识。本章涉及的距 离公式比较多，但总的来讲都不难，本书也都提供了程序代码。矩阵的空间变换是个 重点，后续章节中多有涉及，需要读者认真领会。如果理解上有困难，具体算法上我 们还会详细讲解。 ·2 · 总之，我们的目标是使程序设计变为一件轻松、快乐的事情。常言道：“千里之 行，始于足下”。现在，就让我们开始激动人心的机器学习之旅吧！ 1.1 编程语言与开发环境 1.1.1 搭建python 开发环境 “工欲善其事，必先利其器”，还好Python 语言还算锋利，一般具有程序设计基 础的读者，几周就可掌握本书中所需的语言技术。因此，书中绝大多数程序代码都使 用Python 语言编写，原因有以下几点：  免费、开源：Python 语言是免费开源的脚本语言。这两个词几乎成为流 行编程语言必不可少的特征  Python 编程更简单，相比于编译语言(C,C++)而言，Python 是一种跨平台 脚本语言，编写好的代码可以直接部署在各类操作系统上(例如，Linux 、 Windows 、MAC OS X) ；  开发和执行效率高，其各种库大多数都是基于C 语言编写的(相对于Java 而言) ，并适用于32 位和64 位系统，性能损失小，适合大规模数据处理；  丰富的程序库，支持矢量编程，Python 在机器学习和自然语言处理方面 提供了完备程序库，包括：机器学习、数学分析、可视化库、GPU 并行库等 等；  Python 支持网络编程，写好的代码可以直接发布到Internet 上。 Python 开发环境可以搭建在Linux 下，也可以搭建在Windows 下，可以是32 位 的，也可以是64 位的。这为开发者提供了很大的灵活性。为了便于初学者学习，本书 在Windows7 下部署64 位的Python 开发环境，同时在附录中也提供Linux 下的部署方 式。 Python 可在官方网站直接下载，网址：/downloads/source/ 。 本