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1机器学习的基本流程主讲人:许正阳2CONTENTS目录1一般流程2数据采集3数据预处理4建模与训练5评估与优化机器学习的一般流程3机器学习的流程图(1)收集数据利用开放数据集或网络爬虫获取数据(2)数据预处理数据降噪，去除无用特征(3)建模与训练选择、设计模型，训练模型参数(4)评估训练效果精确度、准确度、召回率、f值数据采集4数据来源“数据决定了机器学习的上界，而模型和算法只是逼近这个上界。”网络爬虫：优势：数据接近真实数据，工程可用性高，无人力成本劣势：数据、标签噪声大，预处理复杂众包标注：优势：数据准确度高，模型拟合效果好劣势：人力成本过高现有数据集：优势：数据准确度高，模型拟合效果好，无人力成本劣势：工程性不强数据采集5数据获取方式网络爬虫：分布式scrapy+mongodb现有数据集：Kaggle数据集：http：///datasets亚马逊数据集：https：//registry.opendata.awsUCI机器学习库：https：///ml/datasets.html谷歌的数据集搜索引擎：https：///datasetsearch计算机视觉数据集：https：//www.visualdata.io数据预处理6数据预处理基本方法：去除唯一属性唯一属性通常是一些id属性，这些属性并不能刻画样本自身的分布规律，所以简单地删除这些属性即可数据标准化某些算法要求样本具有零均值和单位方差；归一化后求优过程范围变小，寻优过程变得平缓，更容易正确收敛到最优解特征选择（降维）从给定的特征集合中选出相关特征子集的过程称为特征选择。进行特征选择的两个主要原因是：

减轻维数灾难问题；降低学习任务的难度。建模与训练7案例(1)波士顿房价预测模型回归预测模型，一般采用神经网络或逻辑回归模型，计算预测值与真实值均方差，使用梯度下降法最优化loss(2)鸢尾花分类分类模型，预测采用softmax使y符合概率分布，真实值采用one-hot编码（如[0,1,0]），计算与预测值的均方差作为损失函数，使用梯度下降法求最优解评估与优化8分类模型评估方法(1)准确率(2)对数损失函数(3)精确率-召回率(4)混淆矩阵评估与优化9回归模型评估方法(1)平方根误差特点：使用平均误差进行评估缺点：平均

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