機器學(xué)習(xí)是通過研究數(shù)據(jù)和統(tǒng)計信息使計算機學(xué)習(xí)的過程。機器學(xué)習(xí)是邁向人工智能（AI）的一步。機器學(xué)習(xí)是一個分析數(shù)據(jù)并學(xué)會預(yù)測結(jié)果的程序。

數(shù)據(jù)集

在計算機的思維中，數(shù)據(jù)集是任何數(shù)據(jù)的集合。它可以是從數(shù)組到完整數(shù)據(jù)庫的任何東西。

數(shù)組的示例：

[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

數(shù)據(jù)庫的示例：

Carname  Color  Age  Speed  AutoPass
BMW  red  5  99  Y
Volvo  black  7  86  Y
VW  gray  8  87  N
VW  white  7  88  Y
Ford  white  2  111  Y
VW  white  17  86  Y
Tesla  red  2  103  Y
BMW  black  9  87  Y
Volvo  gray  4  94  N
Ford  white  11  78  N
Toyota  gray  12  77  N
VW  white  9  85  N
Toyota  blue  6  86  Y

通過查看數(shù)組，我們可以猜測平均值可能在80到90之間，我們還能夠確定最高值和最低值，但我們還能做什么？

通過查看數(shù)據(jù)庫，我們可以看到最受歡迎的顏色是白色，而最老的車輛為17歲，但如果我們能夠通過查看其他值來預(yù)測車輛是否具有AutoPass呢？

這就是機器學(xué)習(xí)的用途！分析數(shù)據(jù)并預(yù)測結(jié)果！

在機器學(xué)習(xí)中，通常需要處理非常大的數(shù)據(jù)集。在本教程中，我們將盡量讓您盡可能容易地理解機器學(xué)習(xí)的不同概念，并使用易于理解的小型數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)類型

要分析數(shù)據(jù)，重要的是要知道我們正在處理的數(shù)據(jù)類型。

我們可以將數(shù)據(jù)類型分為三個主要類別：

• 數(shù)值
• 分類
• 順序

數(shù)值數(shù)據(jù)是數(shù)字，并且可以分為兩個數(shù)值類別：

1. 離散數(shù)據(jù) - 限制為整數(shù)的數(shù)字。示例：汽車經(jīng)過的數(shù)量。
2. 連續(xù)數(shù)據(jù) - 有無限值的數(shù)字。示例：物品的價格或大小。

分類數(shù)據(jù)是不能相互比較的值。示例：顏色值或任何是/否值。

順序數(shù)據(jù)類似于分類數(shù)據(jù)，但可以相互比較。示例：學(xué)校成績，其中A好于B等等。

通過了解數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)類型，您將能夠知道在分析數(shù)據(jù)時使用哪種技術(shù)。

您將在接下來的章節(jié)中了解更多有關(guān)統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容。

機器學(xué)習(xí) - 均值、中位數(shù)、眾數(shù)

在觀察一組數(shù)字時，我們可以學(xué)到什么？

在機器學(xué)習(xí)（以及數(shù)學(xué)）中，通常有三個值引起我們的興趣：

• 均值 - 平均值
• 中位數(shù) - 中間值
• 眾數(shù) - 出現(xiàn)最頻繁的值

示例：我們已經(jīng)記錄了13輛車的速度：

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

這些速度的平均值、中間值和最常見的速度值是多少呢？

均值

均值是平均值。

要計算均值，找到所有值的總和，并將總和除以值的數(shù)量：

(99+86+87+88+111+86+103+87+94+78+77+85+86) / 13 = 89.77

NumPy模塊有一個用于此目的的方法。了解有關(guān)NumPy模塊的信息，請查看我們的NumPy教程。

示例：使用NumPy的mean()方法找到平均速度：

import numpy

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

x = numpy.mean(speed)

print(x)

中位數(shù)

中位數(shù)是排列所有值后位于中間的值：

77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 88, 94, 99, 103, 111

在找到中位數(shù)之前，需要確保對數(shù)字進行排序。

NumPy模塊有一個用于此目的的方法：

示例：使用NumPy的median()方法找到中間值：

import numpy

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

x = numpy.median(speed)

print(x)

如果中間有兩個數(shù)字，將這些數(shù)字的總和除以2。

77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 94, 98, 99, 103

(86 + 87) / 2 = 86.5

示例：使用NumPy模塊：

import numpy

speed = [99,86,87,88,86,103,87,94,78,77,85,86]

x = numpy.median(speed)

print(x)

眾數(shù)

眾數(shù)是出現(xiàn)最頻繁的值：

99, 86, 87, 88, 111, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86 = 86

SciPy模塊有一個用于此目的的方法。了解有關(guān)SciPy模塊的信息，請查看我們的SciPy教程。

示例：使用SciPy的mode()方法找到出現(xiàn)最頻繁的數(shù)字：

from scipy import stats

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

x = stats.mode(speed)

print(x)

最后

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