机器学习 Python

相关源文件

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目的与范围

本页面涵盖了机器学习和LLM开发中使用的基本Python编程概念、库和工具。重点在于使用Python丰富的库生态系统进行数据操作、分析、可视化以及机器学习算法的实现。有关机器学习背后的数学概念，请参阅机器学习数学。有关神经网络实现，请参阅神经网络。

Python在机器学习中的作用概述

Python凭借其可读性、广泛的库和灵活的生态系统，已成为机器学习的首选语言。它为实现算法、处理数据和部署机器学习模型奠定了基础。

来源: README.md97-113

ML基础Python

在深入研究机器学习库之前，掌握以下Python概念至关重要

概念	对ML的重要性
数据类型和结构	高效表示各种数据格式
列表推导式	简洁的数据转换
函数和Lambda表达式	创建可重用的代码组件
错误处理	处理数据处理管道中的异常
面向对象编程	构建模块化、可重用的ML组件
文件 I/O	加载和保存数据和模型
迭代器和生成器	内存高效的数据处理

来源: README.md101

数据科学库

NumPy: 数值计算基础

NumPy是Python中科学计算的基础，提供高效的数组和矩阵运算，这对机器学习实现至关重要。

ML所需的关键NumPy操作

• 数组创建和操作
• 广播和矢量化
• 线性代数运算
• 随机数生成
• 统计函数

来源: README.md102

Pandas: 数据操作和分析

Pandas提供数据结构和操作，用于处理数值表和时间序列，使其成为ML工作流中数据预处理的关键。

ML管道的核心Pandas功能

• 从各种来源加载数据
• 数据清理和处理缺失值
• 特征选择和提取
• 数据分组和聚合
• 时间序列处理
• 类别数据编码

来源: README.md102

Matplotlib和Seaborn: 数据可视化

数据可视化对于探索性数据分析、理解模式和在机器学习项目中沟通结果至关重要。

ML中使用的基本可视化类型

• 用于分布分析的直方图
• 用于关系检查的散点图
• 用于异常值检测的箱线图
• 相关性热力图
• 学习曲线用于模型性能评估

来源: README.md102

数据预处理

数据预处理是机器学习管道中的关键步骤，它将原始数据转换为适合建模的格式。

Python中关键的预处理技术

1. 特征缩放和标准化：使用scikit-learn的StandardScaler、MinMaxScaler和RobustScaler
2. 处理缺失数据：使用pandas的fillna()、dropna()或scikit-learn的SimpleImputer
3. 类别数据编码：使用OneHotEncoder、LabelEncoder或pandas的get_dummies()
4. 特征选择：选择相关特征的技术
5. 数据集划分：创建训练、验证和测试集

来源: README.md103

机器学习库

Scikit-learn: 全面的ML工具包

Scikit-learn为实现各种机器学习算法提供了统一的API，使其成为Python中经典ML的标准库。

Scikit-learn的必备组件

1. 监督学习：线性模型、SVM、决策树、随机森林
2. 无监督学习：聚类、降维
3. 模型选择：交叉验证、超参数调优
4. 特征处理：缩放器、编码器、特征选择
5. 指标：回归和分类的评估指标
6. 管道：创建端到端的ML工作流

来源: README.md104

降维

降维技术对于处理机器学习中的高维数据至关重要，特别是用于可视化和缓解维度灾难。

Python中实现的常用技术

1. 主成分分析 (PCA)：使用sklearn.decomposition.PCA
2. t-分布随机邻域嵌入 (t-SNE)：使用sklearn.manifold.TSNE
3. 统一流形逼近和投影 (UMAP)：使用umap-learn包

来源: README.md104

Python用于NLP和LLMs

Python的生态系统扩展到专门的自然语言处理库，这些库为处理LLMs奠定了基础。

NLP和LLM工作的关键Python库

1. NLTK和spaCy：用于分词、词干提取、词形还原和语言处理
2. Gensim：用于词嵌入和主题建模
3. Hugging Face Transformers：用于处理预训练的Transformer模型
4. PyTorch和TensorFlow：用于构建自定义的NLP深度学习模型
5. Sentence-Transformers：用于生成文本嵌入

来源: README.md104-105

Python中的实际ML工作流

典型的Python机器学习工作流包括从数据采集到模型部署的几个阶段。

ML工作流的重要考量

1. 可复现性：使用随机种子、代码和数据的版本控制
2. 可扩展性：高效处理大型数据集
3. 验证：采用适当的验证策略
4. 解释性：理解模型预测
5. 部署：将模型迁移到生产环境

来源: README.md104-106

学习ML的Python资源

以下是学习专门用于机器学习应用的Python的推荐资源

资源	类型	重点领域
Real Python	网站	通用Python和ML教程
freeCodeCamp - 学习Python	视频	Python基础
Python数据科学手册	书籍	pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
freeCodeCamp - 所有人学习机器学习	视频	实践ML算法
Udacity - 机器学习入门	课程	PCA和ML概念

来源: README.md107-113

结论

Python的库和工具生态系统使其成为机器学习开发的首选语言。掌握本页面讨论的核心库，为实现、测试和部署机器学习模型奠定基础，包括本课程后续章节中涵盖的更高级的神经网络架构。

有关Python中神经网络和深度学习实现的信息，请参阅神经网络。要了解基于这些基础的自然语言处理概念，请参阅自然语言处理。