一文速览机器学习的类别（Python代码）
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一、 机器学习类别
机器学习按照学习数据经验的不同，即训练数据的标签信息的差异，可以分为监督学习（supervised learning）、非监督学习（unsupervised learning）、半监督学习（semi- supervised learning）和强化学习（reinforcement learning）。
1.1 监督学习
监督学习是机器学习中应用最广泛及成熟的，它是从有标签的数据样本（x，y）中，学习如何关联x到正确的y。这过程就像是模型在给定题目的已知条件（特征x），参考着答案（标签y）学习，借助标签y的监督纠正，模型通过算法不断调整自身参数以达到学习目标。
监督学习常用的模型有：线性回归、朴素贝叶斯、K最近邻、逻辑回归、支持向量机、神经网络、决策树、集成学习（如LightGBM）等。按照应用场景，以模型预测结果Y的取值有限或者无限的，可再进一步分为分类或者回归模型。
分类模型
分类模型是处理预测结果取值有限的分类任务。如下示例通过逻辑回归分类模型，根据温湿度、风速等情况去预测是否会下雨。
逻辑回归简介
逻辑回归虽然名字有带“回归”，但其实它是一种广义线性的分类模型，由于模型简单和高效，在实际中应用非常广泛。
逻辑回归模型结构可以视为双层的神经网络（如图4.5）。模型输入x，通过神经元激活函数f（f为sigmoid函数）将输入非线性转换至0~1的取值输出，最终学习的模型决策函数为Y=sigmoid(wx + b)
。其中模型参数w即对应各特征（x1, x2, x3...）的权重（w1,w2,w3...），b模型参数代表着偏置项，Y为预测结果（0~1范围）。
模型的学习目标为极小化交叉熵损失函数。模型的优化算法常用梯度下降算法去迭代求解损失函数的极小值，得到较优的模型参数。
代码示例 示例所用天气数据集是简单的天气情况记录数据，包括室外温湿度、风速、是否下雨等，在分类任务中，我们以是否下雨作为标签，其他为特征（如图4.6） 
import pandas as pd # 导入pandas库
weather_df = pd.read_csv('./data/weather.csv') # 加载天气数据集
weather_df.head(10) # 显示数据的前10行
from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 导入逻辑回归模型
x = weather_df.drop('If Rain', axis=1) # 特征x
y = weather_df['If Rain'] # 标签y
lr = LogisticRegression()
lr.fit(x, y) # 模型训练
print("前10个样本预测结果：", lr.predict(x[0:10]) ) # 模型预测前10个样本并输出结果
以训练的模型输出前10个样本预测结果为：[1 1 1 1 1 1 0 1 1 1]，对比实际前10个样本的标签：[1 1 1 1 1 0 1 0 0 1]，预测准确率并不高。在后面章节我们会具体介绍如何评估模型的预测效果，以及进一步优化模型效果。
回归模型
回归模型是处理预测结果取值无限的回归任务。如下代码示例通过线性回归模型，以室外湿度为标签，根据温度、风力、下雨等情况预测室外湿度。
线性回归简介 线性回归模型前提假设是y和x呈线性关系，输入x，模型决策函数为Y=wx+b。模型的学习目标为极小化均方误差损失函数。模型的优化算法常用最小二乘法求解最优的模型参数。 代码示例
from sklearn.linear_model import LinearRegression #导入线性回归模型
x = weather_df.drop('Humidity', axis=1) # 特征x
y = weather_df['Humidity'] # 标签y
linear = LinearRegression()
linear.fit(x, y) # 模型训练
print("前10个样本预测结果：", linear.predict(x[0:10]) ) # 模型预测前10个样本并输出结果
# 前10个样本预测结果： [0.42053525 0.32811401 0.31466161 0.3238797 0.29984453 0.29880059
1.2 非监督学习
非监督学习也是机器学习中应用较广泛的，是从无标注的数据（x）中，学习数据的内在规律。这个过程就像模型在没有人提供参考答案（y），完全通过自己琢磨题目的知识点，对知识点进行归纳、总结。按照应用场景，非监督学习可以分为聚类，特征降维和关联分析等方法。如下示例通过Kmeans聚类划分出不同品种的iris鸢尾花样本。
Kmeans聚类简介 Kmeans聚类是非监督学习常用的方法，其原理是先初始化k个簇类中心，通过迭代算法更新各簇类样本，实现样本与其归属的簇类中心的距离最小的目标。其算法步骤为：1.初始化：随机选择 k 个样本作为初始簇类中心（可以凭先验知识、验证法确定k的取值）；2.针对数据集中每个样本 计算它到 k 个簇类中心的距离，并将其归属到距离最小的簇类中心所对应的类中；3.针对每个簇类 ，重新计算它的簇类中心位置；4.重复上面 2 、3 两步操作，直到达到某个中止条件（如迭代次数，簇类中心位置不变等）
代码示例
from sklearn.datasets import load_iris # 数据集
from sklearn.cluster import KMeans # Kmeans模型
import matplotlib.pyplot as plt # plt画图
lris_df = datasets.load_iris() # 加载iris鸢尾花数据集，数据集有150条样本，分三类的iris品种
x = lris_df.data
k = 3 # 聚类出k个簇类, 已知数据集有三类品种, 设定为3
model = KMeans(n_clusters=k)
model.fit(x) # 训练模型
print("前10个样本聚类结果：",model.predict(x[0:10]) ) # 模型预测前10个样本并输出聚类结果：[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
# 样本的聚类效果以散点图展示
x_axis = lris_df.data[:,0] # 以iris花的sepal length (cm)特征作为x轴
y_axis = lris_df.data[:,1] # 以iris花的sepal width (cm)特征作为y轴
plt.scatter(x_axis, y_axis, c=model.predict(x)) # 分标签颜色展示聚类效果
plt.xlabel('Sepal length (cm)')#设定x轴注释
plt.ylabel('Sepal width (cm)')#设定y轴注释
plt.title('Iris KMeans Scatter')
plt.show() # 如图4.7聚类效果
1.3半监督学习
半监督学习是介于传统监督学习和无监督学习之间（如图4.8），其思想是在有标签样本数量较少的情况下，以一定的假设前提在模型训练中引入无标签样本，以充分捕捉数据整体潜在分布，改善如传统无监督学习过程盲目性、监督学习在训练样本不足导致的学习效果不佳的问题。按照应用场景，半监督学习可以分为聚类，分类及回归等方法。如下示例通过基于图的半监督算法——标签传播算法分类俱乐部成员。
标签传播算法简介
标签传播算法（LPA）是基于图的半监督学习分类算法，基本思路是在所有样本组成的图网络中，从已标记的节点标签信息来预测未标记的节点标签。
首先利用样本间的关系（可以是样本客观关系，或者利用相似度函数计算样本间的关系）建立完全图模型。
接着向图中加入已标记的标签信息（或无），无标签节点是用一个随机的唯一的标签初始化。
将一个节点的标签设置为该节点的相邻节点中出现频率最高的标签，重复迭代，直到标签不变即算法收敛。
代码示例该示例的数据集空手道俱乐部是一个被广泛使用的社交网络，其中的节点代表空手道俱乐部的成员，边代表成员之间的相互关系。
import networkx as nx # 导入networkx图网络库
import matplotlib.pyplot as plt
from networkx.algorithms import community # 图社区算法
G=nx.karate_club_graph() # 加载美国空手道俱乐部图数据
#注： 本例未使用已标记信息, 严格来说是半监督算法的无监督应用案例
lpa = community.label_propagation_communities(G) # 运行标签传播算法
community_index = {n: i for i, com in enumerate(lpa) for n in com} # 各标签对应的节点
node_color = [community_index[n] for n in G] # 以标签作为节点颜色
pos = nx.spring_layout(G) # 节点的布局为spring型
nx.draw_networkx_labels(G, pos) # 节点序号
nx.draw(G, pos, node_color=node_color) # 分标签颜色展示图网络
plt.title(' Karate_club network LPA')
plt.show() #展示分类效果，不同颜色为不同类别
1.4 强化学习
强化学习从某种程度可以看作是有延迟标签信息的监督学习（如图4.9），是指智能体Agent在环境Environment中采取一种行为action，环境将其转换为一次回报reward和一种状态表示state，随后反馈给智能体的学习过程。本书中对强化学习仅做简单介绍，有兴趣可以自行扩展。
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