深入浅出谈Python机器学习的概念及教学

?机器学习学习起来并不复杂，下面我用简单的语言说一说：

1.机器学习的分类

常见的机器学习包括有监督和无监督的学习，有监督学习就是用一堆特征变量（也可以理解为解释变量、因子、自变量）去预测响应变量（也可以理解为被解释变量、因变量），无监督学习主要是降维和聚类。

2.有监督机器学习的原理

针对有监督学习，从原理或数学推导的角度，一言以蔽之，就是首先构建一个含有参数的模型，然后在有目标、有约束条件的前提下求解最优参数问题。分类问题的目标一般为分类的准确度，回归问题的目标一般为残差平方和最小。各种机器学习算法求解的就是达成最优目标时的参数，或者说在参数等于多少多少时，恰当能够达成最优化的目标。然后基于参数构建的模型就是最终的机器学习算法模型。

3.无监督机器学习的原理

无监督学习主要包括因子分析和聚类分析，因子分析的目的是降维，即通过变换把很多很多变量用少数几个变量来代替，从而在不过多损失原始变量信息的前提下有效减少模型复杂度。聚类分析的目的就是基于各个变量构筑一个空间，将空间内距离相近的样本观测值划分为1类。

4.机器学习实务操作实现

机器学习在实务中都是通过Python编程语言（R语言也常用）或SPSS等统计分析软件来实现的，而不需要自己去计算。用Python开展机器学习，基本上就是学会调用相应的模块（使用import语句或from…import语句导入模块），然后合理设置相应参数，会对运行结果进行解读，就可以了。用SPSS等统计分析软件开展机器学习，基本上就是会操作相关的菜单，在对话框中进行合理设置，会对运行结果进行解读，也可以了。

5.用Python编程语言开展机器学习的优劣势

用Python编程语言的好处是：1.非常灵活，可以实现很多很多机器学习算法（理论上只要有可调用的模块就可以）；2.免费开源，用户众多，不用花钱，遇到问题可以在网上一搜，往往就可以找到答案；3.学习的延展性好，Python除了可以用来进行机器学习，还可以进行爬虫、开发游戏、实现办公自动化等，实现一学多用。缺点在于：因为没有专业公司运营，所以在安装、调用等各个环节，很容易出错，而且不同的模块的版本之间很多时候出现升级不兼容等问题，需要一定的程序调试能力。

6.用SPSS开展机器学习的优劣势

用SPSS统计分析软件也可以开展机器学习，其中包括多层感知器、径向基函数、神经网络、决策树、判别分析、线性回归、logistic回归、聚类分析、ROC曲线等很多种方法。其优势在于：1.操作更为简单，只需要点点鼠标操作菜单，在对话框中设定选项，输入参数就可以；2.由于是由SPSS公司专业运营所以基本上不会有bug，不需要任何编程和程序调试能力；3.SPSS不仅可以用于机器学习，还可以用来进行统计分析，不仅可以搞应用还可以搞学术。缺点在于：1.方法不全，没有随机森林、支持向量机、提升法等较为常用的机器学习算法；2.不够灵活，无法根据实际研究需要像编程语言那样做到“量身定制”；3.正版软件需要收费，对于很多用户来说比较昂贵。

7.学习注意事项

根据我多年的教学经验，大家无论是学数据分析中的机器学习还是统计学、计量经济学，都建议结合着具体的软件或编程语言来学，对于不想走纯科研路线或者想成为理论大牛的大多数朋友来说，不建议过多研究数学公式，而是应一边学习知识原理，一边上手操作，不然就会在复杂的数学公式推导面前耗尽了所有的学习热情。

8.Python数据分析或机器学习学习书籍推荐

如果是用Python编程语言，针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社）《Python数据科学应用从入门到精通》（张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社）。这两本书的特色是在数据分析、机器学习各种算法的介绍方面通俗易懂，较少涉及数学推导，对数学基础要求相对不高，在python代码方面讲的很细致，看了以后根据自身需要选取算法、优化代码、科学调参。

（1）《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社）

《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社）内容非常详实，包含了Python和机器学习，相当于一次获得了两本书。在讲解各类机器学习算法时，逐一详解用到的各种Python代码，针对每行代码均有恰当注释（这一点基本上是大多数书目做不到的）。《Python机器学习原理与算法实现》一书创作完成后，在正式出版之前，已经开发成一套系统课程，分9次授课，在某全国性股份制商业银行内部开展了培训，490人根据行内组织统一学习，授课完成后放在知鸟平台供回放学习，9次课程累计回放量近3万次，得到参训学员的一致好评，广泛应用于各位学员的工作实践。（所以，这是一本避雷避坑、已经被亲测可行的网红书，只要用心学，都没问题哦）。

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（2）?《Python数据科学应用从入门到精通》（张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社）

《Python数据科学应用从入门到精通》一书，旨在教会读者实现全流程的数据分析，并且相对《Python机器学习原理与算法实现》一书增加了很多概念性、科普性的内容，进一步降低了学习难度。国务院发展研究中心创新发展研究部第二研究室主任杨超 ，山东大学经济学院金融系党支部书记、副主任、副教授、硕士生导师张博，山东管理学院信息工程学院院长 袁锋 教授、硕士生导师，山东大学经济学院?刘一鸣?副研究员、硕士生导师，得厚投资合伙人?张伟民等一众大牛联袂推荐。全书内容共分13章。其中第1章为数据科学应用概述，第2章讲解Python的入门基础知识，第3章讲解数据清洗。第4~6章介绍特征工程，包括特征选择、特征处理、特征提取。第7章介绍数据可视化。第8~13章介绍6种数据挖掘与建模方法，分别为线性回归、Logistic回归、决策树、随机森林、神经网络、RFM分析。从数据科学应用和Python的入门，再到数据清洗与特征工程，最终完成数据挖掘与建模或数据可视化，从而可以为读者提供“从拿到数据开始，一直到构建形成最终模型或可视化报告成果”的一站式、全流程指导。买这一本书相当于一下子得到了5本书（Python基础、数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模），入门超级简单，不需要编程基础，也不需要过多数学推导，非常适用于零基础学生。

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两本书随书赠送的学习资料也很多，包括全部的源代码、PPT、思维导图，还有10小时以上的讲解视频，每一章后面还有练习题及参考答案，还有学习群，相对于只看网络上的视频，一方面更加系统、高效，另一方面照着书一步步操作学起来也事半功倍。全网热销中，当当、京东等平台搜索“Python机器学习 杨维忠”“Python数据科学 杨维忠”即可。

9.SPSS的机器学习、商用建模与综合案例应用书籍推荐

关于SPSS的机器学习、商用建模与综合案例应用，推荐学习杨维忠、张甜编著，清华大学出版社出版的《SPSS统计分析商用建模与综合案例精解》。

全书共12章，第1章为SPSS操作快速入门，旨在告诉读者SPSS软件启动与关闭，数据编辑录入、数据读取、数据排序、缺失值处理、数据查找、数据合并等对数据的基础操作，教会读者如何使用SPSS处理数据。第2章为SPSS建模技术要点介绍，旨在告诉读者SPSS中的各类建模技术方法，建模中的注意事项，建模中的常见误区、需要遵循的价值导向，以及完整的研究方案设计要点等。第3章为SPSS在电子商务平台商户营销中的应用，讲解如何使用SPSS的直销模块来进行建模，以便应用到电子商务平台商户营销中。第4章为商业银行授信客户信用风险评估，讲解如何使用SPSS软件的神经网络-多层感知器，应用到商业银行授信客户信用风险评估领域。第5章为在线旅游供应商客户分类建模技术模块，讲解如何使用SPSS软件的神经网络-径向基函数，以便应用到在线旅游供应商客户分类中。第6章为小额快贷大数据审批建模技术模块，讲解如何使用SPSS软件的决策树模块，应用到小额快贷大数据审批中。第7章为汽车消费市场调研建模技术，讲解如何使用SPSS软件的联合分析模块和交叉表分析模块，应用到汽车消费市场调研中。第8章为住宅小区订奶量预测分析建模技术，讲解如何使用SPSS软件时间序列预测模块进行建模，应用到住宅小区订奶量预测分析中。第9章为手机游戏玩家体验评价影响因素分析，讲解如何使用SPSS软件的线性回归分析模块和方差分析模块，研究手机游戏玩家体验评价影响因素。第10章为家政行业客户满意度调研建模技术，讲解如何使用SPSS软件可靠性分析、描述性分析相关性分析、有序回归分析等模块开展家政行业客户满意度调研工作。第11章为软件和信息技术服务业估值建模技术，讲解如何使用SPSS软件描述性分析、相关性分析、线性回归分析研究软件和信息技术服务业上市公司估值。第12章为美容连锁企业按门店特征分类分析建模技术，讲解如何使用SPSS软件因子分析模块和聚类分析模块对美容连锁企业按门店特征分类。

综上所述，本书最大的特色和优势在于将SPSS建模技术和商业领域应用有机结合，从使用的SPSS建模技术来看，既包括传统经典的线性回归分析、相关分析、因子分析、聚类分析、描述性分析、方差分析、交叉表分析等一般统计建模技术，也包括神经网络多层感知器、径向基函数、决策树等热门大数据处理建模技术，也包括专业用于市场营销的联合分析、直销模块分析等专业建模技术。从研究应用的领域来看，全部为当下流行热门的商业运营领域，涉及的行业包括商业银行、美容连锁、汽车制造销售、电子商务、在线旅游、网络信贷、手机游戏、家政行业、奶制品行业、软件和信息技术服务业等，涉及的商业运营环节包括市场调研、市场营销、客户满意度调查、连锁门店分类管理、奶制品物流配送、客户关系分级分类维护、业务审批、消费者综合体验、上市公司估值等。

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