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不懂10行代碼實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的案例分析？其實(shí)想解決這個(gè)問題也不難，下面讓小編帶著大家一起學(xué)習(xí)怎么去解決，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲。

開始

小強(qiáng)會(huì)去看電影嗎？

如花，小倩，小明和小強(qiáng)，他們是好基友，經(jīng)常相約去看電影。但小強(qiáng)不是每次都去，以下是他們前四次相約去看電影的情況：（1 表示去看電影，0 表示沒去看電影）

如花	小倩	小明	小強(qiáng)
1	0	1	1
1	1	0	1
0	0	1	0
0	1	0	0

假如第五次相約看電影，如花不去，小倩和小明要去，那么小強(qiáng)會(huì)去嗎？

如花	小倩	小明	小強(qiáng)
1	0	1	1
1	1	0	1
0	0	1	0
0	1	0	0
0	1	1	？

我們?nèi)四X對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，很容易看出，小強(qiáng)對(duì)如花有意思，如花去，小強(qiáng)就去，如花不去，小強(qiáng)就不去，所以得出結(jié)論，小強(qiáng)不去。

人腦思考分析的過程，怎么轉(zhuǎn)換成讓計(jì)算機(jī)思考呢？

上代碼

from numpy import array, exp, random, dot
X = array([[1,0,1],[1,1,0],[0,0,1],[0,1,0]])
y = array([[1,1,0,0]]).T
random.seed(1)
weights = 2 * random.random((3,1)) - 1
for _ in range(10000):
    output = 1/(1+exp(-dot(X, weights)))
    error = y - output
    delta = error * output * (1-output)
    weights += dot(X.T, delta)
    
p = 1/(1+exp(-dot([[1,0,0]], weights)))[0][0]
print("小強(qiáng)去不去：", "不去" if  p > 0.5 else "去")

不算用于打印的代碼，剛好10行。如果很少用Python進(jìn)行科學(xué)計(jì)算的同學(xué)可能會(huì)有點(diǎn)蒙蔽，不要著急，下面我對(duì)每行代碼進(jìn)行解釋。

導(dǎo)入類庫

from numpy import array, exp, random, dot

numpy 可以說是 Python 科學(xué)計(jì)算的基石，用起來非常方便。 對(duì)于數(shù)學(xué)計(jì)算方便，我們主要導(dǎo)入了 array、exp、random、dot

• array： 創(chuàng)建矩陣
• exp：以自然常數(shù)e為底的指數(shù)函數(shù)
• random: 生產(chǎn)0~1的隨機(jī)數(shù)
• dot: 矩陣相乘

生成數(shù)據(jù)

X = array([
[1,0,1],[1,1,0],[0,0,1],[0,1,0]
])
y = array([[1,1,0,0]]).T

將上表四人相約看電影的數(shù)據(jù)生成代碼，注意第二行有個(gè) .T 是轉(zhuǎn)置的意思，將行向量轉(zhuǎn)成列向量，如下：

[           [
  [1,0,1],    [1],
  [1,1,0],    [1],
  [0,0,1],    [0],
  [0,1,0],    [0],    
]           ]

生成隨機(jī)權(quán)重

# 設(shè)置隨機(jī)因子，讓每次生成的隨機(jī)數(shù)都一樣，方便代碼調(diào)試。
random.seed(1)
# 生成一個(gè)范圍為 -1 ~ 1，3列的行向量。
weights = 2 * random.random((3,1))-1

為什么要設(shè)置權(quán)重？

以第一次看電影為例，[1,0,1] 對(duì)應(yīng) [1]，他們之間存在某種關(guān)聯(lián)，如下：

1*w1 + 0*w2 + 1*w3 = 1

w1，w2，w3，表示的就是權(quán)重。

如果我們能求出w1，w2，w3，是不是就可以把第五次（[0,1,1]）的代入，得到小強(qiáng)去不去看電影。

0*w1 + 1*w2 + 1*w3 = 小強(qiáng)去嗎？

怎么求出權(quán)重？

我們把第一條數(shù)據(jù)求出的權(quán)重，很難代入后面三條數(shù)據(jù)。

所以我們隨機(jī)一組權(quán)重，代入每一組數(shù)據(jù)，得到誤差，再修改權(quán)重，得到新的誤差，如此反復(fù)，直至誤差最小化，我們就把這個(gè)過程叫做機(jī)器學(xué)習(xí)

優(yōu)化權(quán)重

for _ in range(10000):
    # 用 sigmoid函數(shù)將計(jì)算結(jié)果進(jìn)行轉(zhuǎn)換
    output = 1/(1+exp(-dot(X, weights)))
    # 用真實(shí)值減去計(jì)算結(jié)果求出誤差
    error = y - output
    # 計(jì)算增量
    delta = error * output*(1-output)    
    # 得到新的權(quán)重
    weights += dot(X.T, delta)

循環(huán)往復(fù) 10000 次，讓誤差不斷變小，最終得到最優(yōu)的權(quán)重，將權(quán)重代入第五次的數(shù)據(jù)就可以推算出小強(qiáng)去不去看電影了。

為什么要用 sigmoid 函數(shù)？

由于計(jì)算結(jié)果的范圍是正無窮到負(fù)無窮，用 sigmoid 函數(shù)轉(zhuǎn)換成 0~1，方便進(jìn)行分類，比如大于0.5 去看電影，小于0.5 不去看電影。

怎么計(jì)算增量？

delta = error * output*(1-output)

將上面這句分拆成兩句代碼好理解一些：

# 計(jì)算斜率，也就是對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行求導(dǎo)
slope = output*(1-output)
# 基于 error 計(jì)算出 delta，用于更新權(quán)重delta = error * slope

斜率是什么？

由于計(jì)算結(jié)果被 sigmoid 函數(shù)轉(zhuǎn)換后為0~1的平滑曲線。 要想 error 越小，計(jì)算結(jié)果就要無線趨近于0或1，越趨近于0或者1斜率越小

為什么要用讓 error 乘以斜率？

在梯度下降法中，越靠近最優(yōu)點(diǎn)，斜率越小，所以在斜率最小的地方，我們要減小 delta 的變化，以免錯(cuò)過最優(yōu)點(diǎn)。

預(yù)測結(jié)果

p = 1/(1+exp(-dot([[1,0,0]], weights)))[0][0]
print("小強(qiáng)去不去：", "不去" if  p > 0.5 else "去")
// => 不去

將經(jīng)過10000次優(yōu)化后的權(quán)重代入[1,0,0]，計(jì)算出 p 為 0.9999253713868242，大于 0.5 且無限接近于1，所以小明會(huì)去看電影。

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當(dāng)前題目：10行代碼實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的案例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
文章起源：http://weahome.cn/article/dipgee.html