译者序

本书旨在向读者介绍如何使用Python进行机器学习。在当今数据驱动的社会中，机器学习已经成为了一种强大的工具，可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。本书将引导您一步一步地了解机器学习的基本概念和方法，并通过实际案例演示如何使用Python实现各种机器学习算法。

前言

机器学习是一种让计算机从数据中学习和改进的技术。随着大数据时代的到来，机器学习已经成为了许多领域的关键技术，如自然语言处理、图像识别、推荐系统等。Python作为一种简洁易学的编程语言，已经成为了机器学习领域的首选工具。

作者简介

本书作者具备多年的人工智能和数据科学领域经验，曾在多家知名公司担任数据科学家和技术顾问。他们热衷于将最新的技术应用于实际问题，为用户提供高效可行的解决方案。

审校者简介

本书审校者是一群在机器学习领域具有丰富经验的专业人员，他们在国内外知名高校和研究机构工作，拥有丰富的教学和实践经验。他们的专业知识和严谨态度保证了本书内容的准确性和实用性。

第1章 赋予计算机从数据中学习的能力1

1.1 将数据转化为知识的智能系统1

本节介绍什么是智能系统，以及如何将数据转化为知识以训练智能系统。

1.2 三种机器学习类型2

本节介绍三种常见的机器学习类型：监督学习、强化学习和无监督学习。

1.2.1 用于预测未来的监督学习2

本节介绍监督学习的基本概念，以及如何使用监督学习解决分类和回归问题。

1.2.2 解决交互问题的强化学习4

本节介绍强化学习的基本概念，以及如何使用强化学习解决马尔可夫决策过程(MDP)问题。

1.2.3 发现数据中隐藏规律的无监督学习 5

本节介绍无监督学习的基本概念，以及如何使用无监督学习发现数据的内在结构。

1.3 基本术语与符号6

本节介绍机器学习领域中常用的基本术语和符号，帮助读者更好地理解后续内容。

1.4 构建机器学习系统的路线图8

本节详细介绍了构建一个完整的机器学习系统的流程，包括数据预处理、模型训练、模型评估和模型部署等环节。

1.5 使用Python实现机器学习算法10

本节介绍如何使用Python编程语言实现常见的机器学习算法，如感知机、逻辑回归和支持向量机等。

第2章 训练简单的机器学习分类算法14

本章将介绍如何使用Python实现简单的机器学习分类算法，如感知机。首先，我们将介绍感知机的原理和实现方法；然后，我们将通过一个鸢尾花数据集的例子来演示如何使用Python实现感知机算法；最后，我们将讨论如何通过梯度下降法优化感知机的性能。

本章介绍了线性回归、逻辑回归、决策树、k近邻算法和支持向量机等常见的机器学习方法。首先，我们讨论了处理线性不可分数据的核方法，以及如何在高维空间中使用核方法寻找分离超平面。接下来，我们深入探讨了决策树学习，包括如何最大化信息增益，构建决策树，以及如何使用多棵决策树组成随机森林。然后，我们介绍了基于惰性学习策略的k近邻算法。最后，我们总结了数据预处理的重要性，包括如何处理缺失值、类别数据，将数据集划分为训练数据集和测试数据集，以及如何选择有意义的特征。此外，我们还介绍了降维方法，包括主成分分析和线性判别分析。最后，我们讨论了模型评估和超参数调优的最佳实践。

在整个过程中，我们强调了使用Scikit-Learn库来简化机器学习任务。例如，在处理缺失值时，我们可以使用scikit-learn提供的估计器；在处理类别数据时，我们可以使用pandas进行编码和映射；在降维时，我们可以使用Scikit-Learn提供的主成分分析和线性判别分析方法。在模型评估和超参数调优方面，我们建议使用pipeline方法来简化工作流程。总之，本章提供了一个全面而深入的机器学习知识体系，旨在帮助读者更好地理解和应用这些方法。

.1.2 在pipeline中集成转换器和估计器

在机器学习中，pipeline是一种常用的数据处理方法。它可以将多个步骤组合在一起，从而简化数据处理过程。在本章中，我们将介绍如何使用Python中的Scikit-Learn库来实现pipeline。具体来说，我们将介绍如何将transformer(转换器)和estimator(估计器)组合在一起，以便在训练过程中对数据进行预处理和建模。

6.2 使用k折交叉验证评估模型性能

k折交叉验证是一种常用的模型评估方法。它将数据集分成k个子集，并在其中k-1个子集上训练模型，在剩下的一个子集上测试模型。这样可以有效地避免过拟合问题，并提高模型的泛化能力。在本章中，我们将介绍如何使用Python中的Scikit-Learn库来实现k折交叉验证，并使用该方法评估模型性能。

6.3 用学习曲线和验证曲线调试算法

学习曲线和验证曲线是两种常用的调试算法的方法。通过绘制学习曲线和验证曲线，可以观察模型在不同训练轮次下的性能表现，并找到最佳的训练轮次数。在本章中，我们将介绍如何使用Python中的Scikit-Learn库来绘制学习曲线和验证曲线，并使用该方法调试算法。

6.4 通过网格搜索微调机器学习模型

网格搜索是一种常用的超参数优化方法。通过在给定的超参数空间中搜索最优解，可以找到最佳的超参数配置，并进一步提高模型性能。在本章中，我们将介绍如何使用Python中的Scikit-Learn库来进行网格搜索，并使用该方法微调机器学习模型。

6.5 模型性能评估指标

在本章中，我们将介绍一些常用的模型性能评估指标，包括混淆矩阵、精确率和召回率、ROC曲线等等。这些指标可以帮助我们更好地理解模型在不同任务上的性能表现。

本章主要介绍了数据预处理、文本分类、回归分析和聚类分析等方面的知识。其中，通过词频-逆文档频率评估单词的相关性，将文档处理成token,训练用于文档分类的逻辑回归模型等都是文本分类的基础。而在线算法和核外学习方法则是处理更大的数据的常用方法。用潜在狄利克雷分配实现主题建模也是文本挖掘中的重要内容。

在回归分析方面，介绍了线性回归简介、探索艾姆斯住房数据集、最小二乘线性回归模型的实现、使用RANSAC拟合稳健回归模型、使用正则化方法进行回归以及将线性回归模型转化为曲线——多项式回归等内容。这些知识对于建立有效的回归模型非常有帮助。

最后，介绍了从零开始实现多层人工神经网络的方法。这些知识对于构建复杂的人工智能系统非常重要。

您可以使用PyTorch来训练神经网络。PyTorch是一个基于Python的机器学习库，主要用于构建深度神经网络。它实现了动态计算图概念，从而使得模型的构建、训练和优化更加灵活方便。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch进行神经网络训练，以及它的一些基本概念和技巧。

一、PyTorch基础知识

1. 张量(Tensor) 张量是PyTorch中的基本数据结构，可以看做是一个多维数组。在PyTorch中，所有的数据都是张量类型。我们可以使用以下代码定义一个张量：

```python

import torch

# 定义一个2x3的张量

x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(x)

```

输出结果为：

```

tensor([[1., 2., 3.],

[4., 5., 6.]])

```

2. 自动求导(autograd) PyTorch的另一个重要功能是自动求导。自动求导是一个代数系统，自动地计算关于变量的导数。在PyTorch中，每个张量都有一个与之相关联的梯度张量，该张量用于存储相对于原始张量的导数。我们可以使用以下代码在PyTorch中实现自动求导功能：

```python

import torch

x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) # autograd module is imported as aten::ones

y = x + 3 # this is a view on top of 'x' that we can use to compute gradients

out = y * y * 3 # this is the output tensor

out.backward() # backpropagate through the network to compute gradients of all weights and biases with respect to the output elements.

print(x.grad) # this will print out the gradient of x with respect to its output values (dout/dx)

```

二、神经网络训练

1. 首先需要导入必要的模块：

```python

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

```

2. 然后定义神经网络模型：

```python

class Net(nn.Module):

def __init__(self):

super(Net, self).__init__()

self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3) # Convolution layer with an input_channels of 1, output_channels of 6, and a kernel size of 3.

self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) # Pooling layer that will reduce the spatial dimensions by a factor of 2. This reduces our input from (H, W) -> (H/2, W/2). There are many possible pool sizes here; we picked (2,2). This step is optional but recommended! It helps prevent overfitting and makes training easier. Note: The pool operation does not actually reduce the number of parameters--it simply changes the shape of the activations! You should still include it in your computation for backpropagation! If you don't want to do this step then just comment out the pool layer or remove it entirely! Also note that there's no stride parameter for MaxPool -- that's the default behavior and you don't need to specify it! If you want to use stride in your max pool layers, add a stride parameter (e.g. "self.pool = nn.MaxPool2d(stride=2))").

self.fc1 = nn.Linear(6*6*6,100) # fully connected layer with input dimension = (6*6*6)=216 and output dimension=100. You could use any other number here but we chose to keep it small so that the model can be run on smaller machines like GPUs! We also included a bias term since we're using linear activations which adds another dimension to our activation vector (this is necessary because PyTorch doesn't know if you want a bias term without you saying so). Note that we set "requires_grad" to True so that we can compute the gradients during backpropagation later on in this tutorial! Also note that the last argument "True" indicates that this layer has weight initialization done by PyTorch's default xavier initialization method. This is important because otherwise we might get some weird initializations that cause issues during training or inference! You could also initialize this layer yourself with something like "self.fc1=nn.Linear(6*6*6,100)(torch.randn((100,)))", but doing it this way ensures that the same xavier initialization is used every time you train your model with this architecture! You may choose to use another initialization instead (such as He initialization), but make sure you understand why you are choosing it and what the consequences are! Finally, note that we didn't put any dropout or batch normalization here--those would typically be useful techniques if you are dealing with very large datasets where it's easy to overfit due to the vast amount of data being processed during training! However for this example we kept things simple so that we could focus on the core concepts of neural networks first! If you want to add those later on you should definitely do so! Now let's define our net object:

net = Net() # instantiate our network object instance named net! Now we have defined all of our layers inside the class definition so they won't show up when we print out net! This is good practice in general since it allows us to avoid naming conflicts between different parts of your code! Next we need to define our loss function which measures how well our predictions match the actual values in the target variable:

def lossFunction(output, target): # this takes in two arguments: output and target (the outputs from our network and the true values associated with those outputs) # first we compute the cross entropy between output and target # that is: F(t) = -\sum_{i} log[p_i] = -sum_{i} log[p_i] = -\sum_{i} log[p_i] where p_i is the output from neuron i in layer l+1 (note that we use log to ensure that our cross entropy is well-defined even when p_i=0 since this causes log(0)=-infinity). Then we sum over all neurons in all layers and return this value as our total loss function # finally we return this value as our final loss function! Note that this function returns a scalar value (a single number) since our network only has one output node per layer! Also note that we did not include any regularization terms here (such as L1 or L2 regularization)--those would typically be added later on when defining our optimization algorithm since they help prevent overfitting by adding a penalty term to our loss function based on the magnitude of the weights in our network! Instead we are focusing on getting a basic understanding of how neural networks work first before moving onto more advanced topics like regularization! Now that we have defined our loss function let's move onto computing our gradients and backpropagating them through our network:

def backwardPass(net, lossFunction): # this takes in two arguments: net which is our neural network AND lossFunction which tells us what our error was for each sample in our dataset # first we call net.backward(lossFunction) which computes the gradient of the loss function with respect to each parameter in our network # note that each call to net(inputs) returns both an output tensor AND a dictionary containing information about each operation performed on that tensor such as which operations were executed (for example "fc1.weight"). In our case this dictionary includes both forward pass information AND backward pass information so when we call net(inputs) we also get access to the gradients computed by each operation inside net! So now all of us have access to the gradients for each operation inside net! We can compute the gradients for any given layer by calling its backward() method followed by calling its params attribute which contains all of its parameters (e.g. self.fc1.weight). For each weight matrix inside that layer there are two gradients: one coming from its inputs (the gradient of the dot product between its inputs and its weights) and one coming from its previous layer (the gradient of the chain rule applied to apply a dot product between its inputs and its weights times its output). So let's start with calculating the gradients for the first hidden layer (which has no previous layer) and then work our way up through each subsequent layer! First let't start by computing the gradient for layer "fc1": # first we take the derivative of each weight matrix in layer "fc1" with respect to its corresponding input using chain rule # that means: df/dj = f'(k)*w^T*x_k + f'(k+1)*w^T*(x_k+c_j)+ ... + f'(N)*w^T*(x_k+c_N+b) (where j=0,1,2,3, ... N is equal to the number of neurons in k+1th layer and c_j represents the bias term for layer j) # next let't find out what each element of df/dj represents: df/dj[k][j] = f'(k)*w^T*

2.3 使用双曲正切函数拓宽输出范围

在深度学习中，有时候我们需要对输出结果进行变换，以使其具有更好的可解释性或更好的性能。其中一种方法是使用双曲正切函数(hyperbolic tangent function)来拓宽输出范围。双曲正切函数可以使输出结果在-1到1之间波动，从而避免了过拟合问题。

12.4 整流线性单元

整流线性单元(Rectifier Linear Unit,简称ReLU)是一种常用的激活函数。它的作用是在输入数据大于0时保留原始值，否则将其设置为0。ReLU的优点是可以加速神经网络的训练过程，并且可以避免梯度消失问题。

12.5 使用torch.nn模块简化常见结构

Python编程语言中有一个名为PyTorch的深度学习框架。该框架提供了一个名为torch.nn的模块，用于构建各种神经网络结构。通过使用torch.nn模块，我们可以轻松地构建各种常见的神经网络结构，如卷积神经网络、循环神经网络等。

12.6 本章小结

本章介绍了深度学习中的一些基本概念和技术。其中包括双曲正切函数、整流线性单元、torch.nn模块等。此外，还介绍了如何使用PyTorch实现深度卷积神经网络以及如何使用PyTorch Lightning进行模型训练和评估。

本章介绍了一些机器学习的基本概念，包括卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、生成对抗网络和图神经网络。此外，还介绍了强化学习的基本概念和算法。

14.4 使用卷积神经网络对人脸图像进行微笑分类

14.4.1 加载CelebA数据集

14.4.2 图像转换和数据增广

14.4.3 训练卷积神经网络微笑分类器

14.5 本章小结

第15章 用循环神经网络对序列数据建模

15.1 序列数据

15.1.1 序列数据建模

15.1.2 序列数据与时间序列数据

15.1.3 序列数据的表示

15.1.4 序列建模方法

15.2 用于序列数据建模的循环神经网络

15.2.1 循环神经网络的循环机制

15.2.2 循环神经网络激活值计算

15.2.3 隐藏层循环与输出层循环

15.2.4 远距离学习面临的问题

15.2.5 长短期记忆网络

15.3 在PyTorch中实现循环神经网络

15.3.1 项目1:基于IMDb影评进行情感分析

15.3.2 项目2:在PyTorch中实现字符级语言建模

15.4 本章小结

第16章 transformer:利用注意力机制改善自然语言处理效果

16.1 带有注意力机制的循环神经网络

16.2 自注意力机制

16.3 注意力是唯一需要的：最初的transformer

16.4 利用未标注的数据构建大型语言模型

16.5 用PyTorch微调BERT模型

16.6 本章小结

XXI 第17章 用于合成新数据的生成对抗网络

17.1 生成对抗网络

17.2 从零开始实现生成对抗网络

17.3 用卷积GAN和Wasserstein GAN提高生成图像的质量

17.4 其他生成对抗网络应用

17.5 本章小结 XXII 第18章 用于捕获图数据关系的图神经网络 18.1 图数据简介 18.2 理解图卷积 18.3 用PyTorch从零开始实现图神经网络 18.4 其他图神经网络层和最新的进展 18.5 本章小结 XXIII 第19章 在复杂环境中做决策的强化学习 19.1 从经验中学习概述 19.2 强化学习的理论基础 19.3 强化学习算法 19.4 实现第一个强化学习算法 19.5 深度Q学习概览

本章小结

在本章中，我们详细介绍了人工智能、机器学习、深度学习和自然语言处理等核心技术。首先，我们回顾了人工智能的起源和发展历程，以及其在各个领域的应用。接着，我们详细讲解了机器学习的基本概念和方法，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。在此基础上，我们深入探讨了深度学习和自然语言处理等高级技术，并通过实际案例分析展示了它们在各种场景下的应用。

本书总结

在本书中，我们全面地介绍了人工智能、机器学习、深度学习和自然语言处理等领域的核心知识和技术。从基础知识到实际应用，从理论到实践，本书旨在帮助读者建立起对这些技术的全面了解，并能够运用所学知识解决实际问题。

为了更好地帮助读者理解和掌握这些技术，我们在每一章节都设置了详细的讲解和实例分析。此外，我们还提供了大量的代码示例和项目实战，以便读者能够在实践中加深对这些技术的理解和应用。

总之，本书是一本系统、全面的人工智能、机器学习、深度学习和自然语言处理方面的教程。无论您是初学者还是有经验的专业人士，都可以从中受益匪浅。希望本书能为您提供一个愉快的学习过程，并助您在人工智能领域取得更多的成就。