前言：一个还在奋斗的年轻人，我觉得人工智能的函数太多，记不住，为了方便查找，用了老师的笔记，不会的函数可以从本站右上角 
搜索 ，很方便，另外想详细了解的，可以从我的github中了解。
一 .机器学习概述
1.1 人工智能概述
1.人工智能起源
图灵测试
达特茅斯会议
2.人工智能三个阶段
1980年代是正式成形期
1990-2010年代是蓬勃发展期
2012年之后是深度学习期
3.人工智能、机器学习和深度学习
机器学习是人工智能的一个实现途径
深度学习是机器学习的一个方法发展而来
4.主要分支介绍
1.计算机视觉
eg:人脸识别
2.自然语言处理
语音识别
语义识别
3.机器人
5.人工智能必备三要素
数据
算法
计算力
6.gpu,cpu
gpu -- 计算密集型
cpu -- IO密集型1.2 机器学习工作流程
1.定义
数据
自动分析获得模型
预测
从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测
2.工作流程
1.获取数据
2.数据基本处理
3.特征工程
4.机器学习（模型训练）
5.模型评估
3.获取到的数据集介绍
1.专有名词
样本
特征
目标值（标签值）
特征值
2.数据类型构成
类型一：特征值+目标值
目标值分为是离散还是连续
类型二： 只有特征值，没有目标值
3.数据划分
训练数据（训练集） -- 构建模型
0.7--0.8
测试数据（测试集） -- 模型评估
0.2--0.3
4.数据基本处理
对数进行缺失值、去除异常值等处理
5.特征工程
1.定义
把数据转换成为机器更容易识别的数据
2.为什么需要特征工程
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已
3.包含内容
特征提取
特征预处理
特征降维
6.机器学习
选择合适的算法对模型进行训练
7.模型评估
对训练好的模型进行评估1.3 机器学习算法分类
1.监督学习 -- 有特征值，有目标值
目标值连续-- 回归
目标值离散-- 分类
2.无监督学习 -- 仅有特征值
3.半监督学习
有特征值，但是一部分数据有目标值，一部分没有
4.强化学习
动态过程，上一步数据的输出是下一步数据的输入
四要素：agent, action, environment,Reward,1.4 模型评估
1.分类模型评估
准确率
精确率
召回率
F1-score
AUC指标
2 回归模型评估
均方根误差
相对平方误差
平均绝对误差
相对绝对误差
决定系数
3.拟合
欠拟合
过拟合二. 机器学习基础环境安装与使用
2.1 库的安装
pip install -r requirements.txt2.2 Jupyter Notebook使用
1.jupyter定义
开源的科学计算平台
类比ipython
可以运行代码，可以做笔记
文件后缀： .ipynb
2.jupyter和pycharm对比
jupyter -- 探索性数据，一边分析，一边运行
pycharm -- 适合逻辑性强的操作（web）
3.如何使用
jupyter notebook
使用方式和ipython一样，但是要比ipython强大（可以画图）
4.cell
一对In Out会话被视作一个代码单元，称为cell
5.jupyter两种模式
编辑模式
直接点击进去，可以进行编写代码，做笔记
命令模式
通过快捷键，操作，eg:添加一行
6.快捷键
通用：
Shift+Enter，执行本单元代码，并跳转到下一单元
Ctrl+Enter，执行本单元代码，留在本单元
命令模式
Y，cell切换到Code模式
M，cell切换到Markdown模式
A，在当前cell的上面添加cell
B，在当前cell的下面添加cell
双击D：删除当前cell
编辑模式：
和常规方式一样
7.markdown语法
# -- *级标题
- -- 缩进三 . Matplotlib
3.1 Matplotlib之HelloWorld
1.定义
主要用于开发2D图表（3D）
数据分析，基于分析，进行展示
2.绘图流程【***】
1.创建画布
2.绘制图像
3.显示图像
3.matplotlib三层结构
容器层
canvas
figure
axes
辅助显示层
添加x轴，y轴描述，标题。。。
图像层
绘制什么图像的声明3.2 折线图(plot)与基础绘图功能
1.图像保存
plt.savefig()
注意：图像保存一定要放到show前面
2.添加x轴,y轴刻度
plt.xticks
plt.yticks
注意:第一个参数必须是数字,如果不是数字,需要进行值替换
3.添加网格
plt.grid()
参数:
linestyle -- 绘制网格的方式
alpha -- 透明度
4.添加描述信息
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("一小时温度变化图", fontsize=20)
5.多次plot
直接进行绘制
6.显示图例
plt.legend()
注意:需要在显示之前,声明plot里面的具体值
7.多个坐标系图像显示【###】
fig, axes = plt.subplots()
nrows -- 几行
ncols -- 几列
注意:有些方法需要添加set_*
8.折线图应用场景
1.表示数据变化
2.绘制一些数学图像3.3 常见图形绘制
1.折线图 -- plt.plot
变化
2.散点图 -- plt.scatter()
分布规律
3.柱状图 -- plt.bar
统计、对比
4.直方图 -- plt.hist()
统计，分布
5.饼图 -- plt.pie()
占比四. Numpy
4.1 Numpy优势
1.定义
开源的Python科学计算库，
用于快速处理任意维度的数组
Numpy中，存储对象是ndarray
2.创建
np.array([])
3.numpy的优势
内存块风格 -- 一体式存储
支持并行化运算
效率高于纯Python代码 -- 底层使用了C，内部释放了GIL4.2 N维数组-ndarray
1.ndarray的属性
属性名字 属性解释
ndarray.shape 数组维度的元组
ndarray.ndim 数组维数
ndarray.size 数组中的元素数量
ndarray.itemsize 一个数组元素的长度（字节）
ndarray.dtype 数组元素的类型
2.ndarray的形状
np.array()
三维数组不好理解 -- excel中有多个sheet
3.ndarray的类型
bool
int
float
str
...
注意：若不指定，整数默认int64，小数默认float644.3 基本操作
1 生成数组的方法
1.生成0和1的数组
np.ones()
np.ones_like()
2.从现有数组中生成
np.array -- 深拷贝
np.asarray -- 浅拷贝
3.生成固定范围数组
np.linspace()
nun -- 生成等间隔的多少个
np.arange()
step -- 每间隔多少生成数据
np.logspace()
生成以10的N次幂的数据
4 生成随机数组
1.均匀分布生成
np.random.uniform()
low
high
size
2.正态分布
均值，方差
均值 -- 图形的左右位置
方差 -- 图像是瘦，还是胖
值越小，图形越瘦高，数据越集中
值越大，图形越矮胖，数据越分散
3.正态分布api
np.random.normal()
low
high
size
2.数组的索引、切片
直接索引
先对行进行索引，再进行列索引 -- [*, #]
高维数组索引，从宏观到微观
3.形状修改
1.对象.reshape
不进行行列互换，产生新变量
2.对象.resize
不进行行列互换,对原值进行更改
3.对象.T
进行行列互换
4.类型修改
对象.astype()
5.数组去重
np.unique()4.4 ndarray运算
1.逻辑运算
大于，小于直接进行判断
赋值：满足要求，直接进行赋值
2.通用判断函数
np.all()
所有满足要求，才返回True
np.any()
只要有一个满足要求，就返回True
3.三元运算符
np.where()
满足要求，赋值第一个值，否则赋值第二个值
np.logical_and()
并
np.logical_or()
或
4.统计运算
min
max
midian
mean
std -- 标准差
var -- 方差
argmax -- 最大值下标
argmin -- 最小值下标4.5 矩阵
1.矩阵和向量
矩阵：理解-二维数组
向量：理解-一维数组
2.加法和标量乘法
加法： 对应位置相加
乘法： 标量和每个位置的元素相乘
3.矩阵向量（矩阵）乘法
[M行, N列]*[N行, L列] = [M行, L列]
4.矩阵乘法性质
1.满足结合律，不满足交换律
5.单位矩阵
对角线为1，其他位置为0的矩阵
6.逆
矩阵A*矩阵B=单位矩阵I
那么A和B就互为逆矩阵
7.转置
行列互换4.6 数组间运算
1.数组和数字是直接可以进行运算
2.数组和数组
需要满足广播机制
维度相同
shape对应位置为1
3.矩阵乘法api
np.dot --点乘
np.matmul -- 矩阵相乘
注意：两者之间在进行矩阵相乘时候，没有区别
但是，dot支持矩阵和数字相乘五 .Pandas
5.1Pandas介绍
1.pandas概念
开源的数据挖掘库
用于数据探索
封装了matplotlib,numpy
2.案例知识点
1.创建DataFrame
pd.DataFrame(ndarray)
2.创建日期
pd.date_range()
start -- 开始日期
end -- 结束日期
periods -- 时间跨度
freq -- 统计时间方式
3.DataFrame介绍 -- 类比二维数组[***]
1.dataframe属性
对象.shape
对象.index
对象.columns
对象.values
对象.T
对象.head()
对象.tail()
2.dataframe设置索引
1.修改行列索引
必须整行或者整列去进行修改
2.重设索引
对象.reset_index()
3.设置新索引
对象.set_index()
如果设置索引是两个的时候就是multiIndex
4.MultiIndex和panel -- 类比三维数组[**]
1.MultiIndex
对象.index
对象.index.names
2.panel -- 已经弃用,了解
直接没法进行查看里面的值,需要通过索引获取
对象[:, :, ""]
5.Series -- 一维数组[**]
1.创建
通过ndarray创建
指定索引创建
通过字典创建
2.属性
对象.index
对象.values5.2 基本数据操作
1.索引操作
1.直接 -- 先列后行
2.loc -- 先行后列，索引值
3.iloc -- 先行后列，索引值的下标
4.ix -- 先行后列，混合索引
2.赋值操作
1.对象[""]
2.对象.close
3.排序
1.dataframe
对象.sort_values()
by -- 按照什么排序
ascending -- 升降序
对象.sort_index()
注意:by这个参数可以接受多个值,优先按照第一个索引排序,如果相同,按照后面的
2.series
对象.sort_values()
对象.sort_index()5.3 DataFrame运算
1.算术运算
直接使用方法, add, sub ...
也可以用符号
2.逻辑运算
2.1 逻辑运算符号<、 >、|、 &
直接判断
2.2 逻辑运算函数
对象.query("")
对象.isin([])
3.统计函数
对象.describe()
统计函数
sum
mean
...
mode -- 众数
idxmax -- 最大值的索引
idxmin -- 最小值的索引
4.累计统计函数
函数 作用
cumsum 计算前1/2/3/…/n个数的和
cummax 计算前1/2/3/…/n个数的最大值
cummin 计算前1/2/3/…/n个数的最小值
cumprod 计算前1/2/3/…/n个数的积
5.自定义运算[***]
apply(func, axis=)
func -- 自己定义的函数5.4 Pandas画图
对象.plot()
kind --
line -- 折线图
bar
barh -- 条形图旋转
hist
pie
scatter5.5 文件读取与存储
1.csv
1.读取-- pd.read_csv
参数:
usecols -- 需要哪列
2.存储 -- 对象.to_csv
参数:
columns -- 保存哪列
2.hdf
1.读取 -- pd.read_hdf()
2.写入 -- 对象.to_hdf()
注意:保存文件是****.h5
3.json
1.读取 -- pd.read_json()
2.写入 -- 对象.to_josn()
参数:
orient -- 按照什么方式进行读取或者写入
lines -- 是否按照行读取和写入
4.推荐使用hdf
1.压缩方式,读取效率快
2.压缩后,节省空间
3.支持跨平台5.6 高级处理-缺失值处理
判断数据是否为NaN：
np.any(pd.isnull(movie)) # 里面如果有一个缺失值,就返回True
np.all(pd.notnull(movie)) # 里面如果有一个缺失值,就返回False
处理方式：
存在缺失值nan,并且是np.nan:
1、删除存在缺失值的:dropna(axis='rows')
注：不会修改原数据，需要接受返回值
2、替换缺失值:fillna(value, inplace=True)
value:替换成的值
inplace:True:会修改原数据，False:不替换修改原数据，生成新的对象
不是缺失值nan，有默认标记的
对象.replace()
to_replace -- 替换前的值
value -- 替换后的值5.7 高级处理-数据离散化
1.什么是数据离散化
把一些数据分到某个区间,最后用不同的符号或者数字表达
2.数据离散化api
pd.qcut() -- 把数据大致分为数量相等的几类
pd.cut() -- 指定分组间隔
数量统计:
对象.value_counts()
3.one-hot编码
就是把数据转换成为0,1统计类型
别名:哑变量,热独编码
api:
pd.get_dummies()5.8 高级处理-合并
pd.concat()
axis=
pd.merge()
left -- 左表
right -- 右表
on -- 指定键
how -- 按照什么方式进行拼接5.9 高级处理-交叉表与透视表
1.什么交叉表,透视表
就是探索两列数据之间的关系
2.pd.crosstab()
返回具体数量
3.对象.pivot_table()
返回占比情况5.10 高级处理-分组与聚合
1.api
对象.groupby()
参数:as_index -- 是否进行索引
注意:可以对数据进行对此分组,需要里面传递一个列表进行完成.
