《按图索骥学机器学习》 - 《A01 机器学习是什么》

这门课程名为“按图索骥”，是因为所有学习资料都整理到了思维导图中，大家可以依据个人情况选择合适的学习路径，进行自主学习。

1. 传统编程模式

本课程A系列的第一课旨在介绍机器学习的概念。不同于其他网络课程，我们从解决实际问题入手：现在要求计算一个圆的周长。许多同学可能会很快给出代码：

python def circle_circumference(radius): return 2 * 3.14 * radius

这种编程方式是传统形式，即输入数据和算法，计算机根据算法计算结果。例如，我们需要知道圆周长的公式（2πr），然后编写程序来计算任意半径的圆周长。那么，如果我们不知道这个公式，是否可以通过程序推导出它呢？

2. 机器学习模型推导圆周长公式

我们可以通过测量来推导圆周长的计算公式。首先，可以测量不同圆形的直径和周长，从而形成数据集。然后，程序可以通过这些数据找到直径与周长之间的关系，总结出规律。

具体步骤如下：

1. 读取数据：使用Python读取周长和直径的测量数据，并用matplotlib绘制散点图。
2. 引入线性模型：使用sklearn库中的线性回归模型，该模型可以拟合出一条直线。
3. 训练模型：通过调用模型的fit()方法进行训练，得出一条最佳拟合直线。
4. 评估模型：模型训练完成后，可以使用模型预测直径为10的圆周长，并与真实值进行比较，评估误差。

模型的训练结果是：周长 = 系数 × 直径 + 截距。其中系数对应π，截距表示误差项。训练出的模型与实际公式非常接近，但存在一定的误差。

3. 模型评估

为了评价模型的准确性，需要使用一组独立的测试数据。通过比较模型预测值与实际值之间的差异，可以评估模型的性能。通常，线性回归模型中的score()方法可以用来衡量模型的好坏，分数越接近1表示模型越准确。

4. 传统编程模式 vs 机器学习编程模式

• 传统编程：依赖于已知的公式和规则，通过计算得出结果。这种模式适用于已知明确的解决方案。

• 机器学习编程：从已有数据和答案中找出规律，然后利用这些规律处理新数据。虽然可能存在误差，但可以通过改进数据质量和算法来提高精度。在实际工程中，只要误差在可接受范围内即可。

点击文末，查看更多，可以看到本节的视频教程。