李宏毅机器学习(强推李宏毅2021机器学习深度学习)

一、李宏毅机器学习介绍

李宏毅是台湾大学计算机科学与信息工程系副教授，他在机器学习、深度学习等领域有深厚的研究经验，是杰出的机器学习专家。

李宏毅认为，机器学习的核心思想是让机器通过学习数据，不断的优化算法，从而让机器具有自我学习、自我调整的能力，进而实现对各种复杂问题的解决方案。

李宏毅在教学工作中强调了实践和灵活，带领学生一步步从简单的线性回归，到复杂的深度神经网络，引导学生在实战中熟悉各种方法的优缺点和使用条件，并分享了在实践中经历的各种坑和注意事项。

二、李宏毅机器学习课程

李宏毅开设了一系列机器学习课程，包括：机器学习基石、机器学习技法、深度学习等方向，这些课程为人工智能及数据科学领域的学习者提供了高质量的教育资源。

机器学习基石和机器学习技法是李宏毅机器学习系列课程中最经典和受欢迎的两个课程。

机器学习基石主要介绍各种学习模型的基本概念和原理，例如：感知机、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、随机森林等。课程难度适中，适合零基础的学生入门学习。

机器学习技法介绍了各种高级机器学习技术，例如：聚类、半监督学习、分布式学习、迁移学习等。难度较高，需要一定的基础和编程能力。

三、李宏毅机器学习实战

李宏毅机器学习课程的实战部分特别注重于实际应用和代码实现，通过实践帮助学生深入了解机器学习算法的本质和应用技巧。

下面给出两个示例代码：

1、线性回归代码示例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')
x_data = data[:, 0]
y_data = data[:, 1]

# 学习率learning rate
lr = 0.01
# 截距
b = 0
# 斜率
k = 0
# 最大迭代次数
epochs = 50

# y = kx + b
def compute_error(b, k, x_data, y_data):
    total_error = 0
    for i in range(0, len(x_data)):
        total_error += (y_data[i] - (k * x_data[i] + b)) ** 2
    return total_error / float(len(x_data))

def gradient_descent_runner(x_data, y_data, b, k, lr, epochs):
    # 计算梯度下降
    m = float(len(x_data))
    for i in range(epochs):
        b_grad = 0
        k_grad = 0
        for j in range(0, len(x_data)):
            b_grad += (1/m) * ((k * x_data[j] + b) - y_data[j])
            k_grad += (1/m) * ((k * x_data[j] + b) - y_data[j]) * x_data[j]
        # 更新b和k
        b = b - (lr * b_grad)
        k = k - (lr * k_grad)
    return b, k

print("Starting gradient descent at b = {0}, k = {1}, error = {2}".format(b, k, compute_error(b, k, x_data, y_data)))
print("Running...")
b, k = gradient_descent_runner(x_data, y_data, b, k, lr, epochs)
error = compute_error(b, k, x_data, y_data)
print("After {0} iterations b = {1}, k = {2}, error = {3}".format(epochs, b, k, error))

# 画图
plt.plot(x_data, y_data, 'b.')
plt.plot(x_data, k * x_data + b, 'r')
plt.show()

2、神经网络分类代码示例

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import np_utils

np.random.seed(10)

# 导入数据
train = pd.read_csv('MNIST/train.csv')
test = pd.read_csv('MNIST/test.csv')
x_train = train.values[:, 1:]
y_train = train.values[:, 0]
x_test = test.values

# 数据预处理
x_train_normalize = x_train.astype('float32') / 255 # 归一化
x_test_normalize = x_test.astype('float32') / 255 # 归一化
y_train_onehot = np_utils.to_categorical(y_train) # 将类别标签转换为one-hot编码

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=256, input_dim=784, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(units=10, kernel_initializer='normal', activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
train_history = model.fit(x=x_train_normalize, y=y_train_onehot, validation_split=0.2, epochs=10, batch_size=200, verbose=2)

# 评估模型
scores = model.evaluate(x_test_normalize, np.zeros(shape=(x_test_normalize.shape[0], 10)), verbose=0)
print(scores)

# 预测
prediction = model.predict_classes(x_test_normalize)
print(prediction)

四、李宏毅机器学习实践案例

在李宏毅机器学习课程的实践案例中，我们可以学习到各种经典的机器学习应用案例，例如：手写数字识别、情感分析、图像处理等。

手写数字识别是机器学习领域中非常经典和常见的问题，我们可以通过以下步骤实现一个基于深度学习的手写数字识别系统：

1、数据集准备

下载MNIST数据集，该数据集包含训练集和测试集，每个图像都是28×28像素的灰度图像。

2、数据预处理

将图像数据归一化到0-1之间，将类别标签转换为one-hot编码。

3、构建模型

使用Keras库搭建深度神经网络模型，包含输入层、隐藏层和输出层。

4、编译模型

指定模型的损失函数、优化器和评估指标等。

5、训练模型

使用训练集训练模型，通过反向传播算法不断优化损失函数，更新模型参数。

6、评估模型

使用测试集评估模型的准确率。

7、预测

使用模型对新的手写数字进行预测。

代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import np_utils

np.random.seed(10)

# 导入数据
train = pd.read_csv('MNIST/train.csv')
test = pd.read_csv('MNIST/test.csv')
x_train = train.values[:, 1:]
y_train = train.values[:, 0]
x_test = test.values

# 数据预处理
x_train_normalize = x_train.astype('float32') / 255 # 归一化
x_test_normalize = x_test.astype('float32') / 255 # 归一化
y_train_onehot = np_utils.to_categorical(y_train) # 将类别标签转换为one-hot编码

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=256, input_dim=784, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(units=10, kernel_initializer='normal', activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
train_history = model.fit(x=x_train_normalize, y=y_train_onehot, validation_split=0.2, epochs=10, batch_size=200, verbose=2)

# 评估模型
scores = model.evaluate(x_test_normalize, np.zeros(shape=(x_test_normalize.shape[0], 10)), verbose=0)
print(scores)

# 预测
prediction = model.predict_classes(x_test_normalize)
print(prediction)

总结

李宏毅机器学习课程提供了深入学习机器学习的平台，通过学习这些课程可以掌握丰富的机器学习算法和实战技巧，为人工智能和数据科学领域的从业者提供强有力的工具支持。