如何看懂机器学习代码

以下内容中，小编将对机器学习的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对机器学习的了解，和小编一起来看看吧。

一、如何看懂机器学习代码

典型的机器学习包括数据预处理、特征工程、建模和验证4个环节。数据的预处理包括对原始数据的审核、清洗和整合等过程。原始数据往往有噪声，且来自不同的数据库系统。识别这些噪音如人为的数据输入错误、异常值、缺失值，再使用科学规范的方法处理这些噪音，将不同数据库的数据进行连接整合。这是一个费时费力的活。但对机器学习的质量至关重要。

经过数据预处理得到整洁的数据集后，就可以进行特征工程，就是抽取出对关注的结果有重要影响的特征变量x。例如，要分析信用卡用户是否会有逾期行为，可能的特征变量包括他的年龄、职业、收入水平、历史还款行为等。

之后，就开始进行建模了。在建模过程中有两项重要的工作(1)调参(2)改造。尝试各种机器学习模型算法，看哪个是最优的。确定模型后调整参数，使得模型预测效果最佳。若模型与实际问题不一致，还需要对模型进行针对问题情景的改造。

最后一步是模型的验证。这里需要确定恰当的模型评价标准如回归问题的均方误差、分类问题的准确度、AUC值等。将数据集划分为训练集和测试集。在训练集上拟合模型，在测试集上验证模型的泛化能力。当模型不能达到预定的要求标准时，要审查之前的每个环节包括数据预处理、特征工程和模型选择以找出问题所在，并进行改进。如此往复，直至达到验证的要求。

只要我们了解了机器学习的4个环节，我们就可以依据不同的环节来看相应的代码。这样的话，我们就更容易看懂机器学习的代码。

二、机器学习的优势

①能够处理复杂的数据生成工作。

机器学习能够从文本和图像中提取变量，例如，通过Latent Dirichlet Allocation方法从文本数据中提取主题，或通过图像识别技术测量不同文本的相似度。

②具有强大的预测能力。

在预测方面，机器学习通常优于传统的计量经济学方法。机器学习模型通过学习历史数据，能够预测未来的趋势和结果，这种能力在金融、医疗、市场营销等多个领域都有广泛应用。

③具有自适应性。

机器学习算法能够从大量数据中自动提取有用的信息，并根据这些信息进行决策和预测，这使得机器学习模型能够适应不同的环境和任务。

④自动化决策。

机器学习模型可以根据输入的数据自动做出决策，无需人工干预，这种自动化决策可以提高效率和准确性。

三、机器学习和深度学习的主要区别

1. 方法不同

机器学习通常基于数据驱动，通过训练数据的学习，得到参数化模型，并使用该模型进行预测和决策。与机器学习不同，深度学习是基于表示学习和分层网络模型的，采用了大量的层数和非线性关系来模拟自然界中的复杂关系。

2. 数据需求不同

机器学习需要较少的数据，因为它使用简单的模型和较少的参数来模拟和学习。而深度学习需要大量的数据，因为它使用更多的参数和更复杂的模型来模拟和学习。例如，在计算机视觉、医学诊断、数据挖掘等领域，深度学习需要大量的数据进行训练，以提高其性能和效果。

3. 应用领域不同

机器学习可以用于各个领域，比如文本分类、图像识别、语音识别等。深度学习则更常用于自然语言处理、计算机视觉、自动驾驶等领域，这些领域需要处理大规模复杂数据，深度学习可以自动提取出对象特征。

综上，虽然机器学习和深度学习在很多方面存在区别，但在实际应用中，它们通常相辅相成，配合使用，机器学习可以为深度学习提供特征预处理和特征提取，而深度学习可以提高机器学习的预测精度和性能。因此，在面对复杂问题时，可以结合使用机器学习和深度学习两种方法，以提高解决问题的能力。

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