有没有用python做python机器学习习的虫友

在工业生产活动中,有一类常见 问题,就是如何基于有噪声样本标签训练模型,以进行故障检测和分类。

先解释下什么是有噪声样本标签,它指的是训练模型用的样本标签并非完全准确,部分样本的标签有标错的情况。

对于这个问题,为了便于大家理解,我们以一个最近成功实践的项目为例,以实例为大家讲述如何实现。

一、人工测量电子开关的问题

在大型工业设备中,有一类广泛使用的电子开关,这些电子开关使用久了,会逐渐老化故障,进而影响设备运行,因此需要替换。

目前业内的常见做法是首先进行一系列的人工测量,然后通过经验来判断电子开关是否已经损坏,并将损坏的电子开关替换。这里面测量数据只是用作参考,实际上并没有明确的损坏标准,操作中还是以经验为主。

这种方式其实是存在很多问题的。

比如,人和人之间是有个体差异的,每个人的经验是不一样的,这样就导致最终的判断结果也没法相同。

就有可能导致本来正常的电子开关,被判断为坏的或者即将损坏的,以此进行替换就会造成浪费。

同样的,也有可能把坏的或者即将损坏的判断为正常的电子开关,继续使用,导致更大的损失。

因此,如果能够利用机器学习的技术,避免人工经验判断的误差或错误,提升判断的准确性,就能给我们的客户带来很大的价值。

于是,我们开始考虑通过机器学习如何去实现?

二、如何避免训练出“有噪声”的模型

对于机器学习来说,解决这类问题的难点在于,样本数据的标签是有噪声的或者说不完全准确的。

如果直接使用这些样本进行训练,无论我们采用哪种分类算法(决策树、逻辑回归 ,亦或是近年较为流行的 XGBoost),最终训练出的模型都是对噪声样本拟合较好的“有噪声”的模型。

如果我们用这样的模型去判断和分类,准确度是很难超过经验丰富的“老司机”的,所以这样的模型并没有多大的意义。

那么基于永洪的产品 Yonghong Z-Suite ,我们可以怎么做呢?

对Z-Suite比较熟悉的朋友都知道,我们的产品里内置了常见的算法模型(分类,聚类,决策时,神经网络,关联模型,时序预测等),采用图形化操作,可以通过简单的拖拽,快速实现典型 算法。

除此之外,还内置了R语言支持,提供了强大的模型扩展能力。

因此,我们借助这一能力,通过R语言模型扩展实现的算法,解决了有噪声样本标签分类的问题。

我们扩展实现的这种算法,是根据MIT的一篇论文(链接:/56378.html 。内容观点不代表本站立场,如转载请联系原作者。

原标题:Python为啥这么牛?使用Python开始机器学习。

选择要学习的技术和选择要上的大学一样重要,如果选错了,你将来不仅得不到自己喜欢的高薪工作,反而会弄得一堆麻烦。如果你打开了这篇文章,说明你已经考虑选择Python开发作为你以后的职业了。在这篇文章里,我们会详细找出Python和其他语言相比的优势。我们会指出Python与Java,Ruby,PHP 和 C#的差异,帮你了解你所需要的技术。但在开始之前,我们先看下Python能做什么,谁使用它,为什么使用它

为什么用Python,它能用在哪儿,能做什么呢?

Python在约40年前出现以来,已经有数以千计基于这项技术的网站和软件项目,Python因其独有的特点从众多开发语言中脱颖而出,深受世界各地的开发者喜爱。

Python有什么优点呢?

下面,我们列举了Python最显著的一面。所有这些优点使它非常流行,也正因于此,众多跨国公司选择了Python作为他们的编程语言,关于这些公司的更多信息,您可以阅读我们之前的文章。

我们可以说Python是简约的语言,非常易于读写,遇到问题时,程序员可以把更多的注意力放在问题本身上,而不用花费太多精力在程序语言、语法上。

Python是免费开源的。这意味着程序员不用花钱,就可以共享、复制和交换它,这也帮助Python形成了强壮的社区,使用它更加完善,技术发展更快。专业人士可以在社区和初学者分享他们的知识和经验。

找到你可以使用的开源库会得到什么好处?削减一半的项目支出!

Python兼容众多平台,所以开发者不会遇到使用其他语言时常会遇到的困扰

Python既支持面向过程,也支持面向对象编程。在面向过程编程中,程序员复用代码,在面向对象编程中,使用基于数据和函数的对象 尽管面向对象的程序语言通常十分复杂,PYTHON却设法保持简洁。

Python社区创造了一大堆各种各样的Python库。在他们的帮助下,你可以管理文档,执行单元测试、数据库、web浏览器、电子邮件、密码学、图形用户界面和更多的东西。所有东西包括在标准库,然而,除了它,还有很多其他的库。

多年来,Python在各种流行编程语言中一直排名靠前。它几乎可以适用任何开发,它旨在提高程序员的开发效率而不在于他们编的代码。Python适用于网站、桌面应用开发,自动化脚本,复杂计算系统,科学计算,生命支持管理系统,物联网,游戏,机器人,自然语言处理等很多方面。而且,既使对于那些从没有开发经验的人来讲,Python的代码也是简洁易懂的。,由于Python程序代码简单,所以和与其他程序语言相比,后期的程序维护更容易,更舒心。从商业角度来看,需要的成本降低,程序员的效率提高

Python开发人员社区不断状大,支持库持续增多,使Python成为世界上功能最丰富的编程语言之一,可以适用于任何项目开发。但我们仍要指出,Python在科学领域非常流行,特别是在数据挖掘和机器学习等方面。为了全面理解Python相对于其他语言的优势,我们将把Python和最流行的WEB技术做下比较,先从PHP开始。

从开发的角度来看,PHP是面向WEB的语言。PHP应用程序更像是一组单独的脚本,甚至只是一个单独入口。而Python是多用途语言,也可以用于WEB开发,基于Python的WEB应用是加载到内存的完整应用,有自己的内容声明,保存所有的查询和请求。选择Python还是PHP进行 web应用开发需要注意以下几点:

当今时代,趋势和流行非常重要,一些客户和产品负责人只想使用最流行最热门的技术来开发他们的项目,造成了技术精湛的开发人员却完全没有客户和工作的情况出现。所以在开始学习任何东西前,要确保你要学的技术在未来1、5或10年内仍保持流行,不会被遗忘。

当你选择一项技术的时候,工具的多样性也是极其重要的,它会使你的工作简单、方便。如果一个技术为不同的任务提供了多种工具,程序员就不必每件事都要从头开始了。PHP最流行的框架是Laravel, Symfony, CodeIgniter, Yii 1 and 2,Phalcon 和其他一些,这些工具能帮你创建功能强大而整洁的应用程序,而Python却没有这么多引以为豪的框架,最好用的是Django 和 Flask,但是,我们可以向你保证,随着Python社区的成长,这种情况会很快改变。

这通常是学生第一个想要知道的问题,学习教育的过程越容易,意味着开始工作和赚钱越快。

Python当然是这类的赢家,它的语法容易,简单易学,而PHP却不是这样。掌握PHP需要花费很多的时间和努力。Python允许你犯些小错但不会破坏代码,给新手一些信心继续学习。从新手的角度来看,想学一些更容易、更灵活的技术,而Python正是这样的技术。你可以用Python创建安全的应用程序,但使用用PHP却需要额外的工具。不过不要忘记,PHP是专门用于WEB开发的,也的确用在这方面较多。

一些开发人员声称Python比Java更有效率。但这应该先弄清Python和Java之间的区别是什么?

Java是一种严格的类型语言,这意味着必须显式声明变量名。相比之下,动态类型的Python则不需要声明变量。在编程语言上有许多关于动态和静态类型的争论,但有一点应该注意:Python是一种语法简单的功能强大的语言,能够通过编写脚本就提供优秀的解决方案,并能够快捷地部署在各个领域。

Java可以创建跨平台的应用程序,而Python几乎兼容当前所有操作系统。对新手来讲, Python比Javaf更容易上手,而且代码易读性强,但是如果你想你的代码可以在任何地方都能执行的话,那么还是选择Java吧。不过Java的可移植性也是有代价的,使用Java你需要购买更大的机器,消耗更多的内存,并且程序更加难以开发。

Java比Python更复杂,没有技术背景的人学起来并非易事。

现在再来和看下c#。它们的技术差异很大,但都适用于web开发。

简而言之,Python原本就被设计的类似用英语表达一样,只要你使用合适的变量名称,许多表达式就很容易读懂。另外,由于Python语法简单,没有像句法括号和大量的修饰词,各种类C的构造和不同的初始化变量,所以Python写的代码易读易学。

同时,C#从C++和Java遗传了很多原始表达的类C语法,更重要的是,C#语法使我们必须遵循一定的规则来编写自已的方法或是继承类,伴随而来的是另一大串修饰词,还有一点不能忘记的是要把代码段放在括号内。而Python只用SHIFTS键就可以让代码看上去很整洁。

至于编写脚本方面,值得一提的是Python的脚本是真正的脚本,能够被解释器执行。你可以用任何编辑器打开它,修改后就可以立即运行。这在手边没有IDE或编译器的时候优势十分明显。而且使用Python更容易编写跨平台的脚本,甚至都不需要重新编译。

但是,我们要指出Python的一个不足,就是需要在机器上安装脚本解释器,至少要在一个包或可执行文件里打包上一个解释器,从而使脚本的大小从几KB增加到十几M,不过对于现代计算机来说,十几兆的空间需求基本可以忽略不计,所以这也不是什么大问题。

而C#需要IDE来编写程序,C#的一个好处是,当你编写基于WINDOWS平台的脚本时,它有强大的各类WINDOWS系统组件支持。例如,注册表、WMI、网络等内置工具。C#可以使用WINFORMS,你需要的时候可以很容易地创建图形化接口。

没法说Python和C#哪个更好,Python比C#更容易学,开源库更多,但C#的标准库比Python的更好,其性能更高。

Ruby和Python都是面向对象的语言,都是动态和灵活的。这些技术的主要区别在于他们解决问题的方式。Ruby提供了不同的方法而Python通常只有一个。这个事实既是优势也劣势。

最流行的Ruby框架是Ruby on rails。它和Django非常类似,因为这两个框架都是为了解决相同的任务。如果我们比较这些技术的社区,我们会发现他们几乎是一样的,然而,形成这些团体的人是不同的。Python在数据科学和数学方面很受欢迎,所以在这里你可以找到很多的学者和教授。

记住,当你开发web应用程序时,可以用RoR实现,也可以用Django,两者都是快速高效的。如果开发偏重于大量计算和数据处理的应用,应该选择Python。

任何技术成功的秘密在于围绕它所构建的社区,不同人群协同工作来确定其未来的发展演变,Python的支持者是世界上规模最大和构成最多样化的一个团队,不仅有数以千计的个人开发者,而且还有诸如谷歌,Yandex,Dropbox,Mozilla,微软(在Visual Studio中使用),英特尔等许多巨头公司,他们和其他许多公司一起,已经用Python创建了世界上最大的和最受欢迎的项目。

今天我们提供了大量信息供您参考,现代程序语言的多样性给您提供了更多的选择,您今天做出的选择将关系到您未来的职业,我们只能建议您要对自己想做的项目有清晰的认知,从而选择最合适的技术,如果有任何问题请联系我们,记得订阅我们的博客。

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摘要: 前文数据挖掘与机器学习技术入门实战与大家分享了分类算法,在本文中将为大家介绍聚类算法和关联分析问题。分类算法与聚类到底有何区别?聚类方法应在怎样的场景下使用?如何使用关联分析算法解决个性化推荐问题?本文就为大家揭晓答案。

本次直播视频精彩回顾,戳这里!

韦玮,企业家,资深IT领域专家/讲师/作家,畅销书《精通Python网络爬虫》作者,阿里云社区技术专家。

以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT整理而成。

本文将围绕一下几个方面进行介绍:

1.聚类问题应用场景介绍

3.使用K-Means算法对公司客户价值进行自动划分案例实战

4.关联分析问题应用场景介绍

7.使用关联分析算法解决个性化推荐问题

8.作业练习:使用关联分析算法解决超市商品货品摆放调整问题

一.聚类问题应用场景介绍

聚类问题主要用于解决没有明确分类映射关系的物品归类问题,即无监督学习。分类算法必须需要训练数据,训练数据包含物品的特征和类别(label, 也可以被称作标签),这相当于对这些数据建立了映射规则,这种映射规则可以通过机器学习相应的算法来建立,当需要对新的数据进行分类时,就可以直接调用模型,对数据进行相应的处理来实现分类。那么当没有历史数据的时候要对现存的物品进行归类,就需要使用聚类算法解决。比如,聚类算法可以实现公司客户价值自动划分,网页自动归类等。

二.K-Means算法介绍与实现

K-Means算法是一种经典的聚类算法,也称作K均值聚类算法,先为大家介绍K-Means算法的原理。

假设建立一个坐标系,这个坐标系的横坐标是价格,纵坐标是评论。然后根据每个物品的这两项特征将物品放置在该坐标系中,那么如何将这些物品划分为k类,此处k为自定义。例如,可以定义k为2,即将所有物品划分为两类。首先,随机选择两类的中心点AB,这两个点称为聚类中心。初始的聚类中心是随机选择,很大概率上并不是真正的类中心,因此这两点会在后续的聚类过程中不断调整,直至趋于真正的聚类中心。其次,分别计算各个物品距两个聚类中心AB的距离,将其划分至距离较近的聚类中心点一类。例如,点1距A的距离小于点1距B的距离,因此将点1划分至A类。如此,初步将所有点划分为两类,接着需要对每类的聚类中心进行调整。这个阶段,需要对每一类计算重心位置,将这类的聚类中心移动到该重心位置,得到两类的新聚类中心A’ B’。然后再一次计算各个物品距两个新的聚类中心A’ B’的距离,进行距离比较,得到新的聚类结果。按照这样的方法不断迭代,不断的向正确结果靠拢,最终聚类过程会收敛,得到的聚类中心不再变化,便已经得到最终的聚类结果,也就是将物品分成了两类。

按照上述过程,K-Means的步骤大致如下:1. 初始化聚类中心(随机选择);2. 计算样本点到各聚类中心的距离;3. 将样本点归为距离较近的聚类中心一类;4. 移动聚类中心到类别的重心位置,调整聚类中心; 5. 重复234步骤,直到聚类中心不再改变。

那么K-Means算法如何实现?在Python中实现K-Means算法其实是相对容易的,首先需要导入K-Means模型,导入模型后可以设置聚类的个数,然后直接使用fit_predict来实现聚类过程,具体代码如下:

接下来就使用K-Means算法来解决公司客户价值自动划分的问题。

三.使用K-Means算法对公司客户价值进行自动划分案例实战

开始聚类时,公司的客户只是具有某些特征,没有具体的分类标准。那么可以直接根据特征进行聚类,得出聚类结果后再分析研究这些类别的真实含义。

假设初始时存在部分客户的数据如下,包含客户年龄,平均每次消费金额,平均消费周期等数据。

现需要对上述客户进行聚类,以帮助公司快速区别出普通客户,VIP客户和超级VIP客户。在有其他历史数据的情况下,可以将这些用户的特征和客户类型建立起映射关系,通过机器学习训练便可以得到未知的客户类型。但在没有历史数据的情况下,这就是典型的聚类问题。具体代码如下:

#通过聚类分析客户价值
#年龄-消费金额图,消费时间-消费金额图,年龄-消费时间图
 #消费时间-消费金额图
 #消费时间-消费金额图
 #消费时间-消费金额图
 
company.csv,从中读取客户数据,然后导入K-Means模型,这里设置聚类成3类,然后将聚类结果通过图像来分析,但当聚类有多个特征值时,绘图分析会有一定的难度。例如在本例中有3个特征值,在作图时就需要将特征值两两组合,对年龄-消费金额图、消费周期-消费金额图、年龄-消费周期分别进行分析。在作图之前,可以将毫无关联的特征值组合删除,例如这里可以将年龄-消费周期图剔除。若无法判断,也可以全部绘制再根据图像分析。在绘图时,将预测出的类别作为客户分类标准,例如如果某两个客户被分到标签为0这一类,此时并不了解预测出的标签0类有何实际意义,但可以认为这两个客户是一类。接下来在每个类别中分别绘制上述三种图像,这里将同一类别中的图像采用一种颜色以作区分。做出图像结果如下:

得出图像后,因为分布杂乱的图像表明这两个特征值之间是没有实际关联的,可以将其筛去,留下层次分明的图像分析。观察图像可以发现年龄-消费周期图非常杂乱,和上述猜想相同,可以删去。而年龄-消费金额图中,蓝色点客户显示年龄相对较小,消费金额也较少,偏向于普通用户,红色点客户年龄不定,但消费金额普遍较高,偏向于VIP客户,而绿色点客户年龄较大,消费非常高,属于超级VIP客户。如果图一中的类别分析可靠,那么可以将这些类别应用于图二中继续验证。在图二消费周期-消费金额图中,蓝色点客户消费周期不定,消费金额不高,符合普通客户的特征,红色点客户消费周期偏短,消费金额中等,属于VIP客户,而绿色点客户消费周期短,消费金额高,符合超级VIP客户的特征。分析得出用户类别后,便可以对所有公司客户进行自动划分,基于划分的结果,可以为超级VIP客户提供一些福利,如生日祝福等,加强营销的粘性。
四.关联分析问题应用场景介绍
关联分析是一种用于分析物体之间关联程度的一种方式,关联分析常见的应用场景有:分析物品之间的关联程度、个性化推荐、超市货品摆放调整等。例如在超市货品摆放时,可以根据用户购买商品时的记录,计算商品之间的关联程度,将关联程度高的商品摆放在一起。接下来为大家介绍两种关联分析算法。

Apriori算法是一种基础的关联分析算法,但效率较低,不建议用于商业场景。Apriori算法的原理如下:

假设如今有一批商品的购买记录,ABCDE分别代表不同的商品,每一行代表某一用户的商品购买记录。首先对各商品进行依次扫描,例如商品A在所有4条商品记录中出现3次,那么商品A的支持度即为3/4,计算出的支持度表明了该产品在所有购买记录中出现的概率大小,显然概率越大,支持度越高。同理,计算出BCDE的支持度分别为3/4、3/4、3/4、1/4。接下来需要设置阈值来筛选出关联度较高的商品数据,这里假设取1/2,那么就先将E筛除,留下商品ABCD,此时便产生频繁一项集{{A},{B},{C},{D}}。然后将频繁一项集中的集合两两组合,得到候选项集{{AB},{AC},{AD},{BC},{BD},{CD}},计算每个项集的支持度。例如项集AB在所有4条商品记录中出现2次,那么AB的支持度即为2/4。同理得出AC,AD,BC,BD,CD的支持度分别为3/4,2/4,2/4,2/4,3/4,2/4。在阈值为1/2的情况下只留下AC和BD。如此便可以继续生成候选集ABCD,支持度为2/4,可以筛去。得到AC和BD的关联程度最高,这意味着,如果某一客户购买了商品A,那么给该客户推荐商品C成功率更大,类似的,如果客户购买了商品B,那么商品D可能也更受该用户青睐。
Apriori算法为什么效率较低呢?从上述过程可以看到每一次计算候选集的支持度时都需要返回至历史记录中进行扫描,因此处理复杂,耗时严重。

相比Apriori算法,FP-Growth算法是一种效率比较高的关联分析算法,更适用于商业应用。下面为大家介绍FP-Growth算法的原理。
假设仍然取上述例子,ABCDE分别代表不同的商品,现在有如图所示的产品购买历史记录,每一行代表某一用户的商品购买记录,现在来分析各商品间的关联关系。

首先仍然需要进行第一次扫描,得到商品ABCDE出现的次数,也就是支持度,分别为5,3,5,7,2。然后筛除支持度较小的商品,这里筛除商品E。接下来按次数大小进行排序创建项头表(此处项头表中的顺序也可以为DCAB),为创建FP树做准备。在FP树中,公用元素要尽量多,以加快后续查找时的检索速度。FP树的根节点可以设置为null,将项头表中的数据按照顺序添加至FP树中。

接下来只需要再遍历一次购买记录,将所有记录插入到初始的FP树中即可。但在插入之前,需要将每一条记录按照项头表中的大小顺序进行重排。例如第一条记录ABCD,改为DACB或者DCAB(根据初始的项头表而定),第四条记录BCD,改为DCB。历史记录排序完成后,将每一条记录从根节点开始插入至树中。例如,第一条记录DACB,与初始FP树公用,因此不用插入。第二条记录AC,同样从根节点开始,第一个节点和初始根节点不共用,因此建立新的节点,插入记录AC,且出现次数都为1。第三条记录DCB,第一个节点D是可以公用的,后续节点CB不共用,因此在节点D下建立新节点CB,此时CB的次数也都为1。第七条记录DC插入时,已经有公用的节点了,就直接将除初始节点之外的其他节点支持度加1即可,这里D的支持度不变,C的支持度从1变成2。那么这里只需要进行一次扫描,就可以将所有历史记录插入到建立的FP树中。FP树建立完成后便可以进行频繁项集的挖掘。

在频繁项集挖掘时,要按照项头表中支持度从小到大的顺序进行,如此越向后挖掘,公用节点越多。因此首先对B点进行挖掘,找出所有以B节点结尾的分支,将这些分支组成的树取出,找出其中的父节点D,A,C,删除支持度较小的C,得到B的条件模式基D:3和A:2。将B与条件模式基中的节点进行组合,得到频繁项集{DB},{AB},{DAB},取每个项集中支持度较小的条件模式基支持度作为该项集的支持度,如DB的支持度取D的支持度3,AB的支持度取A的支持度2,,DAB的支持度取A的支持度2。

同理,对C进行挖掘,取出含节点C的部分树,得到C的条件模式基为D:4和A:2。以及频繁项集为{DC}4,{AC}2,{DAC}2。

以及对A进行挖掘得到的条件模式基为D:4,频繁项集为{DA}4。支持度最高的D点不需要进行挖掘。
最后将所有频繁项集合并,得到最终各点的频繁项集{DC}4, {DA}4, {DB}3, {AC}2, {DAC}2, {AB}2, {DAB}2。如此便可判断出D与C和A的关联度最高,和B关联度也较高。若用户购买了商品D,可以向其推荐商品C和A,或者商品B。
在FP-Growth算法中,只需要进行两次扫描便可完成关联度分析,所以相比Apriori算法性能更佳。
七.使用关联分析算法解决个性化推荐问题
先用Apriori算法来解决一个课程的个性化推荐问题。假设现在有如下所示相关数据,每一行代表每一位客户购买的书籍信息,需要分析出课程之间的关联性,将关联度较高的课程推荐给相关的用户使购买转化率最高。

首先使用Apriori算法来解决这个推荐问题。在实现过程中,值得注意的是需要将输入数据进行转化,将课程记录转化为矩阵形式,如下图所示,具体应用代码如下:
#设置置信度阈值和支持度阈值
得到关联结果如下,其中support为支持度,confidence为置信度。在本例中,若客户购买机器学习,那么便有较大的概率会购买Python爬虫,这具有一定的实际意义。Apriori算法的实现代码在网上有开源资源,若有需要可自行阅读。

现在使用FP-Growth算法解决超市货品的推荐问题。假设现在有如下所示相关二维列表数据,分析这些商品间的关联度。
具体实现代码来源于github,此处也附上: ##参数说明 sample为事务数据集 []为递归过程中的基,support为最小支持度
关联结果如下所示。类似的,这种关联度分析可以使用于超市商品的货架摆放等问题,增加用户的购买转化率。

八.作业练习:使用关联分析算法解决超市商品货品摆放调整问题
假如有一个超市的商品购买记录数据集,需要分析各商品之间的关联程度以调整货品摆放。数据集格式如下所示,ListNoPosIDCashierID为不同用户的购买记录ID,各商品下F表示未购买,T表示购买。请分别使用Apriori算法和FP-Growth算法实现关联分析,并比较两种算法的耗时。这里也提供一份一位同学所写的优秀作业代码供大家参考,具体数据集和参考代码点击这里下载。

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