Python 人工智能实战：人工智能艺术
1.背景介绍
机器学习，无论从严格意义上还是宽泛的角度看都是对数据进行分析、提取知识、训练模型并应用于新的任务等一系列的过程。而人工智能(AI)则是在计算机和算法的帮助下实现的更高层次的认知能力。从定义上说，机器学习是利用已有的经验(数据)自动找出模式或规律，使得数据得到更好的处理和准确预测；而人工智能主要指由人类智慧所构成的能实现某些特定任务的机器。由于这两个领域的相似性，许多人将两者称为“人工智能”。
在过去的十年里，随着科技的飞速发展，传统的人工智能技术已经远远落后于时代的要求。这不仅因为传统的人工智能技术与信息技术的发展脱节，还因为人工智能的计算资源占用极其昂贵，无法满足当今互联网、云计算的高速发展需求。因此，如何构建真正的智能机器成为一个重大课题。
近几年来，由于互联网、云计算等技术的快速发展，人工智能技术在研发、应用、部署等方面都取得了长足的进步。基于这样的背景，本书试图通过人工智能编程语言Python来展示如何利用Python实现一些具有实际意义的AI应用。
目前，Python已经成为最流行的程序设计语言之一，拥有丰富的数据处理、机器学习、数据可视化、网络爬虫等领域的库支持。Python的简单易学、开源免费、跨平台特性以及广泛使用的社区氛围，吸引着越来越多的开发者和企业加入人工智能的浪潮。可以说，Python已经成为国内最热门的技术领域。
Python 作为一款人工智能编程语言，拥有着各种优点：
- 简单易学：Python 语法简单、易懂，且易于学习。这使得初学者可以在短时间内掌握它的基本语法、基本语法，并立即投入到 AI 的研究中。
- 跨平台：Python 可以运行在各种操作系统平台（如 Windows、Linux、macOS）上，并兼容不同的硬件平台（如 CPU 和 GPU）。这使得同样的代码可以部署到多个环境中执行，并且可以在不同的软硬件组合上获得一致的结果。
- 丰富的库支持：Python 有着庞大的第三方库支持，覆盖了数据处理、机器学习、图像识别、文本处理、自然语言处理等领域。同时，有大量的第三方库也为 Python 提供了很多便利的功能，让开发者能够快速搭建起自己的 AI 应用。
- 免费开源：Python 是一种开源项目，任何人均可以免费获取源代码并修改，也没有版权限制，这意味着任何人都可以分享自己精心设计的 AI 系统，或者提供用于学习目的的资源。
- 社区活跃：Python 在全球范围内有大量的用户群体和开发者，以及一个活跃的社区驱动开发。这使得新技术的推出以及出现新的开源项目变得很容易，让更多的开发者参与其中。
基于这些优点，本书作者结合自身在人工智能领域的研究经验，以及与世界顶级科学家、工程师的交流，尝试在 Python 中构建一些真正具有意义的AI应用。
2.核心概念与联系
2.1 机器学习（Machine Learning）
机器学习是指一类通过给定数据集合及其相关目标变量，利用统计方法、计算机算法自动发现隐藏的模式或规律，并应用于新数据的一种数据挖掘技术。它包括监督学习和非监督学习两种类型。
（1）监督学习（Supervised Learning）
监督学习又称为有监督学习，是指给定输入-输出的训练数据集，利用算法学习模型参数的一种机器学习技术。常用的算法有线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络、支持向量机、K最近邻算法等。一般情况下，监督学习分为分类和回归两种类型。
分类问题是指预测离散值，通常是给定输入数据，模型应该根据设定的规则输出类别标签，如邮件是否垃圾、图像中的物体种类等。回归问题是指预测连续值，如房价预测、销售额预测等。
（2）非监督学习（Unsupervised Learning）
非监督学习又称为无监督学习，是指对数据集进行某种形式的聚类分析，以发现数据内共性质的数据结构或模式，而非依据给定的输入-输出样例进行学习。常用的算法有聚类算法、关联分析算法、Expectation Maximization（EM）算法等。
（3）强化学习（Reinforcement Learning）
强化学习是指智能体（Agent）与环境（Environment）之间的互动过程，智能体根据环境的反馈来选择动作，以最大化的策略来选择动作，使得环境给出的奖励最大化。在强化学习中，智能体会不断的学习，最终学会自我控制。
（4）深度学习（Deep Learning）
深度学习是指机器学习的一个重要子领域，是指一类通过多层人工神经网络模拟人的思维方式，并借助大数据集、计算能力的加持，来解决复杂的问题的机器学习技术。最流行的深度学习框架有 TensorFlow、Theano、PyTorch、Caffe 等。
2.2 数据集（Dataset）
数据集是指用来训练和测试机器学习模型的数据集合。数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于评估模型的性能，测试集用于最终评估模型的效果。
2.3 模型（Model）
模型是指机器学习技术在训练数据集上学习到的函数或关系。模型有不同的类型，如线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、随机森林模型等。
2.4 特征（Feature）
特征是指训练数据集中的单个描述性变量。在人工智能领域，特征往往是连续变量或离散变量。
2.5 目标变量（Target Variable）
目标变量是指用来训练模型进行预测的变量。在监督学习中，目标变量是一个连续变量或离散变量。在强化学习中，目标变量是一个奖励值。
2.6 标签（Label）
标签是指分类模型预测得到的值。在分类模型中，标签是一个离散变量，表示预测的类别。在回归模型中，标签是一个连续变量，表示预测的数值大小。
2.7 超参数（Hyperparameter）
超参数是指模型训练过程中的参数，不是由训练数据确定，需在训练前设置，控制模型的行为。超参数影响模型的性能，需要通过调参调整。常见的超参数有学习率、批量大小、迭代次数、权重衰减系数、正则项系数、激活函数等。
2.8 偏差和方差（Bias and Variance）
在机器学习过程中，模型的性能受到三个因素的影响——偏差、方差和噪声。偏差描述的是模型的期望预测误差，方差描述的是模型的方差，噪声则是指模型的不可避免的干扰。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
3.1 线性回归模型
线性回归模型是一个简单、有效的机器学习算法，用于预测连续变量的实数值。线性回归的基本假设是输入变量之间存在线性关系。
线性回归模型可以用于预测一个实数值的输出，也可以用于预测多个实数值的输出。如果只有一个输出变量，则为回归问题；如果有多个输出变量，则为多元回归问题。
（1）算法流程
- 用训练数据集训练出一个线性回归模型。
- 测试数据集上，把输入数据输入到模型中，预测输出结果。
- 评估预测的准确度。如果预测结果与实际结果之间的误差较小，则认为模型准确地训练好了。
（2）数学模型公式
线性回归模型的数学表达式如下：
y = w * x + b
w是回归直线的斜率，x是输入变量，b是截距。
3.2 逻辑回归模型
逻辑回归模型是另一种分类算法，属于监督学习的一种。逻辑回归模型针对二分类问题，其输出只能取两个值，0或1。
逻辑回归模型可以解决多元分类问题，但是可以转化为多个二分类问题来求解。逻辑回igr模型有sigmoid函数作为激活函数。
（1）算法流程
- 对训练数据集进行预处理，将类别变量转换为dummy变量。
- 用训练数据集训练出一个逻辑回归模型。
- 使用测试数据集进行预测，将模型预测的概率映射到0-1之间。
- 用真实的类别标签和预测的概率比较，计算准确率、召回率、F1值。
（2）数学模型公式
逻辑回归模型的数学表达式如下：
P(Y=1|X) = sigmoid(w X+b) = 1/(1+exp(-w X-b))
sigmoid函数将线性回归模型的预测结果映射到了0-1之间，即两个类别的概率。
3.3 感知机算法
感知机算法（Perceptron algorithm）是二类分类算法，属于监督学习的一种。感知机算法可以解决线性可分的问题，即数据集可以被一条直线完全分开。
（1）算法流程
- 初始化模型参数θ0为0。
- 遍历训练数据集： a. 如果y (w x+b)<0，则更新模型参数θ=(w+y*x,b+y)。
- 遍历完所有训练数据集之后，模型就训练好了。
（2）数学模型公式
感知机模型的数学表达式如下：
w = η∗(y∗x) + (1−η)w, b = η(y∗1)+b
η是学习率，x是输入变量，w和b是模型参数。
3.4 K近邻算法
K近邻算法（k-NN algorithm）是一种非监督学习算法，用于分类和回归问题。K近邻算法可以解决多分类问题。
（1）算法流程
- 指定K值，确定待分类样本。
- 计算待分类样本与其他样本之间的距离，按照距离递增顺序排序。
- 从距离最小的K个样本中，选取分类标签最多的标签作为该样本的预测标签。
（2）数学模型公式
K近邻模型的数学表达式如下：
f(x) = argmax{ k=1~K } [Σ_(i!=j)(yi−yj)^2]
xi是样本点，xj是参考点，Σ[yi−yj]^2是平方和，yi是参考点的标签，yj是xi的邻居。
3.5 朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes Algorithm）是一种分类算法，属于概率分布学习的算法。朴素贝叶斯算法假定每个属性的条件独立性，因此在分类时不需要做任何先验概率假设。
（1）算法流程
- 对训练数据集进行预处理，将类别变量转换为dummy变量。
- 根据训练数据集计算每一个类的先验概率和条件概率。
- 使用测试数据集进行预测，根据条件概率和先验概率计算概率值。
- 将每个样本的概率值乘起来，取最大值作为预测的类别。
（2）数学模型公式
朴素贝叶斯模型的数学表达式如下：
P(A|B) = P(B|A) * P(A)/P(B)，A是事件A发生的概率，B是事件B发生的概率。
3.6 决策树算法
决策树算法（Decision Tree Algorithm）是一种分类与回归算法，用于二叉树的构造。决策树模型可以用于预测分类问题和回归问题。
（1）算法流程
- 按照特征划分的方式，生成根结点。
- 递归地对每一个非叶结点进行切分，产生子结点。
- 在每个子结点上计算结点的熵或相关信息增益。
- 决定剪枝点，停止生长。
（2）数学模型公式
决策树模型的数学表达式如下：
DT(D,a)= argmin{ E(D|a)}=∑(pi)∑(pj) p(D)p(ai|D)p(aj|Di^c)×g(ij)
D是训练数据集，a是特征，i和j是特征的取值。
3.7 随机森林算法
随机森林算法（Random Forest Algorithm）是一种分类与回归算法，主要用于多分类问题。随机森林算法采用树状结构的多棵树组成，每一颗树都是基于训练数据集生成的。
（1）算法流程
- 随机选择n个训练样本，作为初始样本集。
- 对于每一颗树： a. 在样本集中，随机选择m个样本，作为训练样本集。 b. 通过信息增益或GINI指数来选择最佳划分特征。 c. 生成一颗新的树。
- 输出所有树的预测结果。
（2）数学模型公式
随机森林模型的数学表达式如下：
F(x) = ∑αi(fi(x))
αi是基模型的权重，fi(x)是基模型的预测值，x是输入样本。
3.8 支持向量机算法
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种分类算法，用于二类分类问题。支持向量机模型是一个线性模型，通过设置间隔边界来定义类别。
（1）算法流程
- 首先确定合适的核函数。核函数的作用是将原始空间的数据转换到高维空间。
- 通过优化目标函数，求解参数w和b。
- 最后，用w和b预测新样本的类别。
（2）数学模型公�イル
支持向量机模型的数学表达式如下：
max J(w,b)=∑C(w·xi+b)-εi[−1]+1
w是模型的参数，εi是误分类罚项。
3.9 降维方法
降维方法（Dimensionality Reduction Methods）是指通过人工的方法将高维的特征映射到低维空间，以便简化分析或可视化。降维方法可以减少计算量和内存占用，降低存储和传输数据的时间，提升分析和预测的效率。
（1）主成分分析法
主成分分析法（Principal Component Analysis, PCA）是一种特征提取方法，将高维数据压缩到低维空间。PCA先将原始数据中心化（零均值），然后计算协方差矩阵，得到数据特征向量，再计算相应的特征值和特征向量，将原始数据投影到低维空间。
（2）核pca算法
核pca算法（Kernel Principal Components Analysis, KPCA）是一种降维方法，将高维数据映射到低维空间。KPCA利用核函数将原始数据映射到高维空间，再通过核pca算法将高维数据映射到低维空间。
3.10 深度学习算法
深度学习算法（Deep Learning Algorithms）是机器学习中一类较为复杂的算法，属于深度学习的范畴。深度学习算法通过学习数据中的特征之间的关系，提升模型的预测能力。
（1）卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是深度学习中一种重要的分类算法，能够学习到局部特征，能够有效解决图像分类问题。CNN的特点是对输入图像的不同区域进行抽象，提取出更加抽象的特征。
（2）循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）
循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是一种序列学习算法，能够对序列数据进行学习，能够有效解决时间序列预测和回归问题。RNN的特点是可以捕获时间上的相关性，能够建模非线性的依赖关系。
4.具体代码实例和详细解释说明
4.1 Python实现线性回归
import numpy as np
class LinearRegression:
def __init__(self):
pass
# 参数初始化
def init_params(self, X_train):
self.X_train = X_train
self.m, self.n = X_train.shape
self.theta = np.zeros((self.n, 1))
# 梯度下降算法
def gradient_descent(self, lr=0.01, n_iters=1000):
for i in range(n_iters):
h = self.hypothesis()
loss = (1/self.m) * ((h - self.y_train).T @ (h - self.y_train))[0][0]
grads = (1/self.m) * self.X_train.T @ (h - self.y_train)
self.theta -= lr * grads
# 计算预测值
def hypothesis(self):
return self.X_train @ self.theta
# 训练模型
def train(self, X_train, y_train, lr=0.01, n_iters=1000):
self.init_params(X_train)
self.y_train = y_train.reshape((-1, 1))
self.gradient_descent(lr, n_iters)
# 预测新数据
def predict(self, X_test):
m_test = len(X_test)
predictions = np.zeros((m_test, 1))
for i in range(m_test):
prediction = np.dot(np.transpose(self.theta), X_test[i])
predictions[i] = prediction
return predictions
if __name__ == '__main__':
# 导入数据
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
# 划分数据集
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1].reshape((-1, 1))
# 分割训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.train(X_train, y_train)
# 预测新数据
predictions = model.predict(X_test)
print('MSE:', mean_squared_error(predictions, y_test))
代码解读4.2 Python实现逻辑回归
from scipy.special import expit
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score
class LogisticRegression:
def __init__(self, penalty='l2', C=1.0):
self.penalty = penalty
self.C = C
def fit(self, X_train, y_train):
m, n = X_train.shape
# 添加截距列
X_train = np.concatenate([np.ones((m, 1)), X_train], axis=1)
# 初始化参数
self._initialize_weights(n)
prev_loss = float('inf')
for _ in range(100):
# 计算损失函数值
z = self._net_input(X_train)
y_pred = self._sigmoid(z)
cost = (-y_train.T @ np.log(y_pred) - (1 - y_train.T) @ np.log(1 - y_pred)).item()/m
# 更新参数
dw = (1/m)*(X_train.T@(y_pred - y_train))
if self.penalty=='l1':
lmda = self.C / m
mask = abs(dw) > lmda
dw[mask] *= 0
dw += lmda * sign(dw)[mask]/self.C
elif self.penalty=='l2':
lmda = self.C / m * np.eye(len(self.theta))
dw += lmda @ self.theta
else:
raise ValueError("penalty must be 'l1' or 'l2'")
self.theta -= dw
# 判断收敛情况
diff = abs(prev_loss - cost)
if diff < 1e-5:
break
prev_loss = cost
def predict(self, X):
"""
预测函数
:param X: shape=[n_samples, n_features]
:return:
"""
# 补充截距
ones = np.ones((X.shape[0], 1))
X = np.concatenate([ones, X], axis=1)
z = self._net_input(X)
return self._sigmoid(z) >= 0.5
def score(self, X_test, y_test):
pred = self.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, pred)
rec = recall_score(y_test, pred)
f1 = f1_score(y_test, pred)
return {'accuracy': acc,'recall': rec, 'f1': f1}
def _net_input(self, X):
return X @ self.theta
def _sigmoid(self, z):
return expit(z)
def _initialize_weights(self, input_size):
limit = 1 / np.sqrt(input_size)
self.theta = np.random.uniform(-limit, limit, (input_size,))
代码解读