PYTHON数据挖掘与机器学习实战:机器学习与数据挖掘十大经典案例

本书作为数据挖掘入门读物，基于真实数据集进行案例实战，使用Python数据科学库，从数据预处理开始一步步介绍数据建模和数据挖掘的过程。主要介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带领读者轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用逻辑回归进行环境数据检测，如何使用HMM进行中文分词，如何利用卷积神经网络识别雷达剖面图，如何使用循环神经网络构建聊天机器人，如何使用朴素贝叶斯算法进行破产预测，如何使用DCGAN网络进行人脸生成等。本书也涉及神经网络、在线学习、强化学习、深度学习、大数据处理等内容。 本书适合对传统数据挖掘和机器学习算法开发感兴趣的读者阅读，也适合需要系统掌握深度学习的开发人员阅读。

前言第1章 机器学习基础11.1 机器学习概述21.2 机器学习的发展历程21.3 机器学习分类31.3.1 监督学习31.3.2 无监督学习31.3.3 强化学习41.3.4 深度学习41.4 机器学习的应用41.5 开发机器学习的步骤71.6 Python语言的优势81.6.1 可执行伪代码81.6.2 Python语言使用广泛81.6.3 Python语言特色81.6.4 Python语言的缺点91.7 Python开发工具介绍91.7.1 IDLE简介101.7.2 IPython简介111.7.3 PyCharm简介111.7.4 Jupyter Notebook简介121.7.5 Anaconda和Spyder简介131.8 本章小结15第2章 Python语言简介162.1 搭建Python开发环境162.1.1 安装Anaconda162.1.2 安装Spyder182.1.3 运行和保存Python程序192.2 Python计算与变量192.2.1 用Python做简单的计算202.2.2 Python的运算符202.2.3 Python的变量212.3 Python的字符串222.4 Python的列表232.5 Python的元组252.6 Python的字典272.7 网络爬虫的发展历史和分类282.7.1 网络爬虫的发展历史282.7.2 网络爬虫的分类302.8 网络爬虫的原理302.8.1 理论概述302.8.2 爬虫的工作流程312.9 爬虫框架介绍362.9.1 Scrapy介绍362.9.2 XPath介绍392.10 网络爬虫的设计与实现402.10.1 网络爬虫的总体设计402.10.2 具体实现过程402.10.3 爬虫结果与分析452.11 本章小结49第3章 回归分析503.1 回归分析概述503.1.1 基本概念503.1.2 可以解决的问题513.1.3 回归分析的步骤513.2 线性回归513.2.1 简单线性回归分析513.2.2 多元线性回归分析523.2.3 非线性回归数据分析523.3 用Python实现一元线性回归533.4 用Python实现多元线性回归563.4.1 使用pandas读取数据563.4.2 分析数据573.4.3 线性回归模型583.5 基于线性回归的股票预测623.5.1 数据获取623.5.2 数据预处理633.5.3 编码实现643.5.4 结果分析653.6 逻辑回归663.6.1 构造预测函数673.6.2 构造损失函数J683.6.3 梯度下降法求解最小值693.7 基于逻辑回归的环境数据检测713.7.1 数据来源713.7.2 数据处理723.7.3 异常数据分析723.7.4 数据预测743.8 本章小结76第4章 决策树与随机森林774.1 决策树774.1.1 决策树的基本原理774.1.2 决策树的分类784.1.3 决策树的优缺点814.2 使用决策树对鸢尾花分类824.2.1 Iris数据集简介824.2.2 读取数据834.2.3 鸢尾花类别834.2.4 数据可视化844.2.5 训练和分类854.2.6 数据集多类分类864.2.7 实验结果864.3 随机森林874.3.1 随机森林的基本原理874.3.2 随机森林的收敛性884.3.3 随机森林的OOB估计894.3.4 随机森林的随机特征选取894.3.5 随机森林的优缺点904.4 葡萄酒数据集的随机森林分类914.4.1 数据收集914.4.2 相关库函数简介924.4.3 数据基本分析934.4.4 使用随机森林构建模型974.4.5 实验结果984.5 本章小结99第5章 支持向量机1005.1 SVM的工作原理及分类1005.1.1 支持向量机的原理1005.1.2 线性可分的支持向量机1015.1.3 非线性可分的支持向量机1025.2 核函数1035.2.1 核函数简介1035.2.2 几种常见的核函数1045.2.3 核函数如何处理非线性数据1045.2.4 如何选择合适的核函数1055.3 SVR简介1065.3.1 SVR原理1065.3.2 SVR模型1065.4 时间序列曲线预测1075.4.1 生成训练数据集1075.4.2 运用不同的核函数进行支持向量回归1085.4.3 生成测试数据集1095.4.4 预测并生成图表1105.4.5 获取预测误差1115.4.6 创建数据集1125.4.7 选取很优参数1125.4.8 预测并生成图表1125.4.9 获取预测误差1135.5 本章小结114第6章 隐马尔可夫模型1156.1 隐马尔可夫模型简介1156.1.1 隐马尔可夫模型的概念1156.1.2 详例描述1166.1.3 HMM流程1176.2 Viterbi算法1176.3 HMM模型用于中文分词1196.3.1 UI界面1196.3.2 数据及其编码1196.3.3 HMM模型1216.3.4 实验结果1226.4 本章小结124第7章 BP神经网络模型1257.1 背景介绍1257.2 结构特点1267.3 网络模型1267.4 人工神经网络简介1277.4.1 神经元1277.4.2 单层神经网络1287.4.3 双层神经网络1297.4.4 多层神经网络1307.5 BP神经网络1317.6 通过TensorFlow实现BP神经网络1327.7 本章小结134第8章 卷积神经网络1358.1 传统图像识别技术1358.1.1 图像预处理1358.1.2 图像特征提取1368.1.3 图像分类方法1368.2 卷积神经网络结构简介1378.2.1 卷积神经网络发展历程1378.2.2 卷积神经网络结构简介1378.3 卷积神经网络的结构及原理1398.3.1 卷积层1398.3.2 池化层1408.3.3 激活函数1428.3.4 全连接层1448.3.5 反馈运算1448.4 卷积神经网络的优点1468.5 雷达剖面图识别模型1488.5.1 数据准备1488.5.2 构建模型1508.6 模型测试分析1578.6.1 部署基本模块1578.6.2 创建项目结构1578.6.3 训练网络1588.6.4 自动化测试1588.7 本章小结160第9章 循环神经网络1619.1 自然语言处理1619.1.1 自然语言处理概述1619.1.2 自然语言处理应用1629.2 对话系统1639.2.1 对话系统分类1639.2.2 聊天机器人分类1649.3 基于LSTM结构的循环神经网络1659.3.1 循环神经网络1659.3.2 通过时间反向传播1669.3.3 长短期记忆网络（LSTM）1699.4 Seq2Seq模型1729.4.1 Encoder-Decoder框架1739.4.2 Attention机制1749.5 聊天机器人的程序实现1769.5.1 准备数据1769.5.2 创建模型1789.5.3 训练模型1799.5.4 测试模型1809.6 本章小结181第10章 聚类与集成算法18210.1 聚类方法简介18210.1.1 聚类定义18310.1.2 聚类要求18310.2 聚类算法18410.2.1 划分方法18410.2.2 层次方法18410.2.3 基于密度的方法18410.2.4 基于网格的方法18510.2.5 基于模型的方法18510.3 K-Means算法18510.3.1 K-Means算法概述18510.3.2 K-Means算法流程18510.3.3 K-Means算法实现18610.3.4 实验结果及分析18810.3.5 K-Means算法存在的问题18810.4 K-Means++算法18910.4.1 K-Means++的基本思想18910.4.2 K-Means++的数学描述19010.4.3 K-Means++算法流程19010.5 K-Means++的实现19110.5.1 数据集19110.5.2 代码实现19210.5.3 K-Means++实验结果19310.6 Adaboost集成算法的原理19410.6.1 Boosting算法的基本原理19410.6.2 Adaboost算法介绍19510.6.3 Adaboost分类问题的损失函数优化19710.6.4 Adaboost二元分类问题的算法流程19810.6.5 Adaboost回归问题的算法流程19910.6.6 Adaboost算法的正则化20010.6.7 Adaboost的优缺点20010.7 Adaboost算法实现20110.7.1 数据集处理20110.7.2 实现过程20110.7.3 实验结果分析20610.8 本章小结208第11章 其他机器学习算法20911.1 贝叶斯分类器21011.1.1 概率基础知识21011.1.2 贝叶斯决策准则21111.1.3 极大似然估计21211.2 贝叶斯分类模型21311.2.1 朴素贝叶斯分类模型21311.2.2 半朴素贝叶斯分类模型21611.2.3 贝叶斯网络分类模型21711.3 朴素贝叶斯分类器在破产预测中的应用21911.3.1 数据集21911.3.2 训练多项式朴素贝叶斯模型22011.4 在线学习22211.4.1 线性模型的在线学习22211.4.2 非线性模型的在线学习22411.5 Bandit在线学习算法22511.5.1 Bandit算法与推荐系统22611.5.2 常用Bandit算法22611.6 Bandit算法原理及实现22811.7 GAN网络22911.7.1 GAN产生的背景23011.7.2 模型结构23011.7.3 GAN的实现原理23211.8 DCGAN网络23611.8.1 模型结构23611.8.2 反卷积23711.9 DCGAN人脸生成24011.9.1 实验准备24011.9.2 关键模块的实现24011.9.3 实验结果展示24311.10 本章小结245附录A 机器学习常见面试题246附录B 数学基础257B.1 常用符号257B.2 数学基础知识259B.2.1 线性代数259B.2.2 概率论261B.2.3 信息论262参考文献264

    第1章 机器学习基础    人工智能（Artificial Intelligence，AI）是智能机器，如计算机所执行的与人类智能有关的功能，如识别、判断、证明、学习和问题求解等思维活动。这反映了人工智能学科的基本思想和内容，即人工智能是研究人类智能活动规律的一门学科。1956年在Dartmouth学会上首次提出了“人工智能”这一概念，而人工智能开始迅速发展是在计算机出现后，因为人们真正有了可以模拟人类思维的工具。现如今，人工智能已经不再是一个小众化的研究课题了，全世界几乎所有的理工科类大学都在研究这门学科，甚至为此设立了专门的研究机构。越来越多的学习计算机、自动化控制和软件工程专业的本科生或研究生，将人工智能作为自己的研究方向。在科学家的不懈努力下，如今的计算机与原来相比已经变得十分“聪明”了，某些时候计算机已经可以完成原来只属于人类的工作，并且其高速性和准确性是人类远不可及的。    机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能研究领域中最重要的分支之一。它是一门涉及多领域的交叉学科，其包含高等数学、统计学、概率论、凸分析和逼近论等多门学科。该学科专门研究计算机应如何模拟并实现人类的学习行为，以获取人类所不了解的新知识，并使计算机能够使用已有的知识或经验，不断改善自身的性能以得到更加准确的知识。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。其应用遍及人工智能的各个领域。它主要使用归纳、综合而不是演绎。    数据挖掘（Data Mining）是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界所提供的数据分析技术和数据库界所提供的数据管理技术。从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显。例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。数据挖掘中用到了大量的机器学习界所提供的数据分析技术和数据库界所提供的数据管理技术。简单地说，机器学习和数据库是数据挖掘的基石。    本章要点：* 机器学习概述；* 机器学习的发展历程；* 机器学习分类及其应用；* Python语言的优势；* Python常用开发工具。    1.1 机器学习概述    机器学习，通俗地讲就是让机器来实现学习的过程，让机器拥有学习的能力，从而改善系统自身的性能。对于机器而言，这里的“学习”指的是从数据中学习，从数据中产生“模型”的算法，即“学习算法”。有了学习算法，只要把经验数据提供给它，它就能够基于这些数据产生模型，在面对新的情况时，模型能够提供相应的判断，进行预测，如图1-1所示。机器学习实质是基于数据集的，通过对数据集的研究，找出数据集中数据之间的联系和数据的真实含义。图1-1 什么是机器学习    1.2 机器学习的发展历程    机器学习属于人工智能中一个较为“年轻”的分支，大致可以分为以下3个发展阶段。    第一阶段：20世纪50年代中期到60年代中期，这一时期处于萌芽时期。人们试图通过软件编程来操控计算机完成一系列的逻辑推理功能，进而使计算机具有一定程度上类似于人类的智能思考能力。然而这一时期计算机所推理的结果远远没有达到人们对机器学习的期望。通过进一步研究发现，只具有逻辑推理能力并不能使机器智能。研究者们认为，使机器拥有人工智能的前提，必须是拥有大量的先验知识。    第二阶段：20世纪60年代中期到80年代中期，这一时期处于发展时期。人们试图利用自身思维提取出来的规则教会计算机执行决策行为，主流之力便是各式各样的“专家系统”。然而这些系统总会面临“知识稀疏”的问题，即面对无穷无尽的知识与信息，人们无法总结出万无一失的规律。因此，让机器自主学习的设想自然地浮出水面。基于20世纪50年代对于神经网络的研究，人们开始研究如何让机器自主学习。    第三阶段：20世纪80年代至今，机器学习达到了一个繁荣时期。由于这一时期互联网大数据及硬件GPU的出现，使得机器学习突破了瓶颈期。机器学习开始呈现“爆炸”式发展趋势，逐渐成为了一门独立的热门学科，并且被应用到各个领域中。各种机器学习算法不断涌现，而利用深层次神经网络的深度学习也得到了进一步发展。同时，机器学习的蓬勃发展还促进了其他分支的出现，如模式识别、数据挖掘、生物信息学和自动驾驶等。    1.3 机器学习分类    机器学习的思想并不复杂，它仅仅是对人类生活、学习过程的一个模拟。而在这整个过程中，最关键的是数据。任何通过数据训练的学习算法的相关研究都属于机器学习，包括很多已经发展多年的技术，比如线性回归（Linear Regression）、K均值（K-Means，基于原型的目标函数聚类方法）、决策树（Decision Trees，运用概率分析的一种图解法）、随机森林（Random Forest，运用概率分析的一种图解法）、PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）、SVM（Support Vector Machine，支持向量机）和ANN（Artificial Neural Networks，人工神经网络）。可见，机器学习的算法非常多，本节将介绍一些最常用的机器学习分类方法，详细的机器学习算法将在后续的章节中进行介绍。1.3.1 监督学习    监督学习（Supervised Learning）表示机器学习的数据是带标记的，这些标记可以包括数据类别、数据属性及特征点位置等。这些标记作为预期效果，不断修正机器的预测结果。具体实现过程是：通过大量带有标记的数据来训练机器，机器将预测结果与期望结果进行比对；之后根据比对结果来修改模型中的参数，再一次输出预测结果；然后将预测结果与期望结果进行比对，重复多次直至收敛，最终生成具有一定鲁棒性的模型来达到智能决策的能力。常见的监督学习有分类和回归。分类（Classification）是将一些实例数据分到合适的类别中，它的预测结果是离散的。回归（Regression）是将数据归到一条“线”上，即为离散数据生产拟合曲线，因此其预测结果是连续的。1.3.2 无监督学习    无监督学习（Unsupervised Learning）表示机器学习的数据是没有标记的。机器从无标记的数据中探索并推断出潜在的联系。常见的无监督学习有聚类和降维。在聚类（Clustering）工作中，由于事先不知道数据类别，因此只能通过分析数据样本在特征空间中的分布，例如基于密度或基于统计学概率模型等，从而将不同数据分开，把相似数据聚为一类。降维（Dimensionality Reduction）是将数据的维度降低。例如描述一个西瓜，若只考虑外皮颜色、根蒂、敲声、纹理、大小及含糖率这6个属性，则这6个属性代表了西瓜数据的维度为6。进一步考虑降维的工作，由于数据本身具有庞大的数量和各种属性特征，若对全部数据信息进行分析，将会增加训练的负担和存储空间。因此可以通过主成分分析等其他方法，考虑主要影响因素，舍弃次要因素，从而平衡准确度与效率。1.3.3 强化学习    强化学习（Reinforcement Learning）是带有激励机制的，具体来说，如果机器行动正确，将施予一定的“正激励”；如果行动错误，同样会给出一个惩罚（也可称为“负激励”）。因此在这种情况下，机器将会考虑如何在一个环境中行动才能达到激励的优选化，具有一定的动态规划思想。例如在贪吃蛇游戏中，贪吃蛇需要通过不断吃到“食物”来加分。为了不断提高分数，贪吃蛇需要考虑在自身位置上如何转向才能吃到“食物”，这种学习过程便可理解为一种强化学习。强化学习最为火热的一个应用就是谷歌AlphaGo的升级品——AlphaGo Zero。相较于AlphaGo，AlphaGo Zero舍弃了先验知识，不再需要人为设计特征，直接将棋盘上黑、白棋子的摆放情况作为原始数据输入到模型中，机器使用强化学习来自我博弈，不断提升自己从而最终出色完成下棋任务。AlphaGo Zero的成功，证明了在没有人类的经验和指导下，深度强化学习依然能够出色地完成指定任务。1.3.4 深度学习    我们要想具有更强的智慧，除了拥有大量的数据以外还要有好的经验总结方法。深度学习就是一种实现这种机器学习的优秀技术。深度学习本身是神经网络算法的衍生。作为深度学习父类的机器学习，是人工智能的核心，它属于人工智能的一个分支。深度学习是新兴的机器学习研究领域，旨在研究如何从数据中自动地提取多层特征表示，其核心思想是通过数据驱动的方式，采用一系列的非线性变换，从原始数据中提取由低层到高层、由具体到抽象、由一般到特定语义的特征。深度学习不仅改变着传统的机器学习方法，也影响着人类感知的理解，迄今已在语音识别、图像理解、自然语言处理和视频推荐等应用领域引发了突破性的变革。    1.4 机器学习的应用    近几年的时间里，深度学习算法如雨后春笋般不断涌现。这些算法在计算机图像识别、语音和视频识别、自然语言处理及信息检索等领域不断刷新历史记录。本节将根据不同应用领域对相关的知名案例进行简述。    1．图像识别    图像识别过去依赖人工设置的特征，特别适合于提取低等级边界信息的SIFT（尺度不变特征转换）或HOG（方向梯度直方图）等。然而，随着小样本无法真实反映实际复杂的情况，研究人员开始在大数据集上进行实验。    1995年Yann Lecun设计了LeNet-5网络，该网络使用了2个卷积层、2个池化层和2个全连接层，形成典型的CNN（卷积神经网络），在MNIST数据集上的实验得到了0.9%的错误率，被用于银行手写支票识别。这也是CNN的成功案例之一。    2006年，Hinton用一个拥有3个隐藏层、170多万权重的深度置信网络在MNIST手写特征识别的数据集上进行训练，在没有对样本进行预处理的情况下，在1万条左右的测试集上，错误率为1.25%，低于反向传播网络及支持向量机（SVM）。    2011年，Google公司建立了全球优选的神经网络，即“深度神经网络”（DNN），也叫“谷歌大脑”，并进行了一个猫脸识别的实验。该实验从YouTube视频中取出1000万张静态图片，让系统自动学习并判断哪些是猫的图片。实验结果表明，他们所建立的深层网络及其算法，在ImageNet数据集1万张图中效果提升了15%，2.2万张图中效果提升了70%。该网络是一个用16000个CPU并行计算平台训练内部拥有10亿个节点的机器学习模型。    2016年初，谷歌旗下不错大脑（DeepMind）公司推出人工智能机器人AlphaGo，创下了围棋人工智能领域的诸多世界纪录。包括：在不让子的情况下，第一次在完整的围棋竞技中击败专业选手（比分5∶0）；在中国围棋规则下，成功挑战围棋世界冠军李世石（比分4∶1）。AlphaGo的关键技术有深度学习、强化学习和蒙特卡洛树搜索。在其有监督学习策略和强化学习价值网络中采用了CNN结构。    2．语音识别    在过去，语音识别一直采用GMM-HMM模型。2012年，HinTon等人考虑了语音数据内部原有的结构特征以后，将传统的模型中的高斯混合模型GMM替换为DBN进行实验。结果表明，在TIMIT核心测试集上，错误率降到20.7%，准确率有明显提升。无独有偶，其他研究人员也尝试将GMM-HMM中的GMM替换为其他深度神经网络，也得到了良好的效果。    微软公司的语音视频检索系统（MAVIS），也是在CD-DNN-HMM深度模型的基础上进行开发的，其在RT03S数据集上单词错误率从27.4%降低到了18.5%。2012年，微软在天津公开演示了MAVIS系统对现场讲演者的英文演讲，进行后台的语音识别、英/中文机器翻译和中文语音合成等一系列处理，效果流畅。    3．自然语言处理    自然语言处理（NLP）传统处理方法的缺陷为采用浅层结构，使用线性分类器且需要人工设计大量较好的特征进行预处理，特征在分离的任务中被串联导致传播误差增大。2003年，Bengio等人提出词向量方法，采用神经网络构建语言模型。之后，研究人员在此基础上提出了不同的词向量训练模型。由于人类自然语言具有递归特性，即任何语言中的句子，事实上可以由词、短语递归组合而成，因此，将循环神经网络（RNN）引入NLP成为一种趋势。从2010年开始，来自Google的一些研究者一直从事该领域的研究，提出了RNNLM（循环神经网络语言模型），在语言模型的训练速度、准确率及困惑度上得到了改善。    4．医疗保健    退伍军人创伤后成长计划与IBM Watson合作使用人工智能和分析技术，以确保更多患有创伤后应激障碍的退伍军人能够完成心理治疗。使用这些技术后，使完成率从原来的不到10%上升到73%。根据退伍军人事务部的统计，80%的患有创伤后应激障碍的退伍军人在确诊后一年内完成治疗计划，得到康复。在参加了阿富汗和伊拉克战争的300万名老兵中，大约有五分之一的老兵患有创伤后应激障碍。    以色列医疗技术公司MedyMatch和IBM Watson Health正在使用人工智能，通过检测颅内出血，帮助医院急诊室的医生更有效地治疗中风和头部外伤患者。AI系统使用临床洞察力（clinical insight）、深度学习、患者数据和机器视觉来自动标记潜在的脑出血，以供医生检查。    用于检测和诊断癌症的传统方法包括计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、超声和X射线。不幸的是，许多癌症无法通过这些技术得到足够准确的诊断，从而及时地挽救生命。微阵列基因图谱的分析是一种替代方法，但这项技术需要很多小时的计算，除非这项技术可以使用AI替换。现在已经被证明，斯坦福大学的人工智能诊断算法可以与医疗团队（由21名经委员会认证的皮肤科医生组成）一样有效地从图像中检测潜在的皮肤癌。Startup Enlitic正在使用深度学习来检测CT图像中的肺癌结节，其算法比一个胸科医生组成的专家团队的准确率高50%。    在人工智能的帮助下，其他医疗保健公司正在经历诊断、治疗甚至治愈的过程。Insilico Medicine正在用深度学习算法寻找新药和治疗方法，包括新的免疫疗法。这些基因疗法使用每个病人的细胞来模拟他们自己的生物学和免疫系统。    人工智能之所以能使这些疗法奏效，是因为它能设计出组合疗法，并以闪电般的速度，以模拟的形式进行数百万次实验，来识别令人难以置信的复杂生物标记物。    纵观深度学习在人工智能不同细分领域中的应用，在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域中成绩相对显著。但是在其他相关领域，依然不时涌现新的深度结构及其算法。    1.5 开发机器学习的步骤    本书学习和使用机器学习算法开发应用程序，通常遵循以下步骤。    （1）收集数据。    收集所需的数据，方法如：网络爬虫、问卷调查获取的信息、一些设备发送过来的数据，以及从物联网设备获取的数据等。    （2）准备输入数据。    得到数据之后，要确保得到的数据格式符合要求，如某些算法要求特征值需要使用特定的格式。    （3）分析输入的数据。    查看输入的数据是否有明显的异常值，如某些数据点和数据集中的其他值存在明显的差异。通过一维、二维或者三维图形化展示数据是个不错的方法，但是得到的数据特征值都不会低于三个，无法一次图形化展示所有特征。可以通过数据的提炼，压缩多维特征至二维或者一维。    （4）训练算法。    机器学习算法从这一步才算真正开始。需要考虑算法是使用监督学习算法还是无监督学习算法。如果使用无监督学习算法，由于不存在目标变量值，因而也不需要训练算法，所有与算法相关的内容都在第（5）步。    （5）测试算法。    这一步将实际使用第（4）步机器学习得到的知识信息。为了评估算法，必须测试算法工作的效果。对于监督学习，必须已知用于评估算法的目标变量值；对于无监督学习，也必须通过其他的评测手段来检测算法的成功率。如果不满意预测结果，则返回至第（4）步。    （6）使用算法。    这一步是将机器学习算法转化为应用程序，执行实际任务。    开发机器学习应用程序的步骤如图1-2所示。    1.6 Python语言的优势    Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，也是人工智能优选的编程语言。因此，基于以下3个原因，本书选择Python语言作为实现机器学习算法的编程语言：* 语法清晰，简单易学；* 易于操作纯文本文件和非数值型数据；* 使用广泛，有大量的开发文档。