<<机器学习实战>>1-9节笔记

2.前言与导学

从关注算法的分类与特性到关注算法适合解决哪类问题

很多经典算法不再有效,但特征工程、集成学习越来越有效,和深度学习分别适合于不同领域

3、基本概念

如果预测目标是离散的,则是分类问题,否则回归

机器学习相比统计学算法计算效率更高、对数据质量要求更低

损失函数和模型评估函数:一般不是一个,后续会讲两个不同形式的函数间的关联

9.变量相关性基础

变量相关性数值与强弱关系:

0-0.1不相关

0.1-0.3弱相关

0.3-0.5中等相关

0.5-1.0强相关

plt.subplot() /括号内填一个三位数,前两位表示几行几列,第三位表示这是这些图里的第几个

以下代码验证自己建立的数据集,当线性相关性越弱的时候,是否计算出的相关值也越差,同时画图观察

# In[1]:

import numpy as np

# In[16]:

a=np.array([[1,2,3],[4,5,10]]).T

# In[17]:

np.corrcoef(a[:,0],a[:,1])

# In[20]:

import matplotlib.pyplot as plt

# In[21]:

plt.plot(a[:,0],a[:,1])

# In[22]:

import pandas as pd

# In[23]:

x=np.random.randn(20)

# In[24]:

y=x+1

# In[25]:

np.corrcoef(x,y)

# In[26]:

plt.plot(x,y,'o')

# In[27]:

#再加一个扰动项

a=y.shape

# In[29]:

np.random.normal(size=a)

# In[30]:

ran=np.random.normal(size=y.shape)

# In[31]:

#创建控制扰动项大小的变量

delta=0.5

# In[32]:

r=ran*delta

# In[33]:

r

# In[34]:

y1=y+r

# In[36]:

plt.subplot(121)

plt.plot(x,y,'o')

plt.title('y=x+1')

plt.subplot(122)

plt.plot(x,y1,'o')

plt.title('y=x+1+r')

# In[37]:

#由此可见,加入扰动项后模型线性相关性变弱了

#修改不同参数

d1=[0.5,0.7,1,1.5,2,5]

# In[38]:

y1=[]

c1=[]

# In[39]:

for i in d1:

    yn=x+1+(ran*i)

    c1.append(np.corrcoef(x,yn))

    y1.append(yn)

# In[40]:

c1

# In[41]:

plt.plot(x,y1[0],'o')

# In[43]:

plt.subplot(231)

plt.plot(x,y1[0],'o')

plt.plot(x,y,'r-')

plt.subplot(232)

plt.plot(x,y1[1],'o')

plt.plot(x,y,'r-')

plt.subplot(233)

plt.plot(x,y1[2],'o')

plt.plot(x,y,'r-')

plt.subplot(234)

plt.plot(x,y1[3],'o')

plt.plot(x,y,'r-')

plt.subplot(235)

plt.plot(x,y1[4],'o')

plt.plot(x,y,'r-')

plt.subplot(236)

plt.plot(x,y1[5],'o')

plt.plot(x,y,'r-')

#能够看出,随着delta变大,数据相关性越来越弱

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