时至今日，我才发现 machineLearning 的应用门槛已经被降到了这么低，简直唾手可得。我实在找不到任何理由不对它进入深入了解。如标题，感谢 Google 为这项技术发展作出的贡献。当然，可能其他人做了 99%, Google 只做了 1%，我想说，真是漂亮的 1%。
切入正题，今天从 Youtube 上跟随 Google 的工程师完成了第一个 machineLearning 的小程序。作为学习这项技能的 hello world 吧。
是为记录。
1 from scipy.spatial import distance 2 def euc(a,b): 3 return distance.(a,b) 4 5 class knnClassifier(): 6 def fit(self, x_train, y_train): 7 self.x_train = x_train 8 self.y_train = y_train 9 10 def predict(self, x_test): 11 predictions = [] 12 for row in x_test: 13 label = self.closest(row) 14 predictions.append(label) 15 return predictions 16 17 def closest(self, row): 18 best_dist = euc(row, self.x_train[0]) 19 best_index = 0 20 for i in range(1, len(self.x_train)): 21 dist = euc(row, self.x_train[i]) 22 if dist < best_dist: 23 best_dist = dist 24 best_index = i 25 return self.y_train[best_index] 26 27 from sklearn import datasets 28 iris = datasets.load_iris() 29 x = iris.data 30 y = iris.target 31 32 from sklearn.cross_validation import train_test_split 33 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size= .5) 34 print x_train 35 print y_train 36 37 my_classifier = knnClassifier() 38 my_classifier.fit(x_train, y_train) 39 predictions = my_classifier.predict(x_test) 40 41 from sklearn.metrics import accuracy_score 42 print accuracy_score(y_test, predictions)
对上面的代码进行简单解释：
1. 1-3 行是引用 scipy 的 distance 类中计算欧氏距离的函数，并进行了简单封装。（欧氏距离：N 维空间中，两个点之间的真实距离）
2. 5-25 中，定义了自己的 classifier 类，关键方法包括了 fit 和 predict。fit 主要是将喂进来的数据赋值给内部变量；predict 是根据送进来的 row，返回我们预期的 Label。这里的 classifier 是我们 hand code 的，并不是训练出来的。事实上并不算是真正意义上的 machineLearning，但是很好的解释了其内部的原理。machineLearning 中，我们定义的 closet 函数，将通过训练的到，即 model。
3. 27-30, 在入了 sklearn 库中的 iris 花的数据库，作为我们后面实验的数据来源。iris_data 是三种花的原始数据，是一个三维数组。数组中每个元素代表一朵花的三个参数，分别是花的xx长度，花的xx宽度，和xx长度（我并不关系他是什么数据，反正是花的数据）；iris_target 是 data 相对应的花的种类，大概就是0表示红玫瑰，1表示蓝玫瑰，2表示粉玫瑰之类。
4. 32-35, 把载入的花朵数据 split 为两组，一组用做 train，作为预测的凭据，另一组作为检验 classifier 准确性的待测数据。验证时，因为验证组的数据对应的结果也是已知的，所以拿 classifier 出来的结果与真实值比较，便可知 classifier 是否合理。使用上面代码进行判定的成功率已经达到 >90%，事实上拿它来对未知新数据判定，结果可信度已经很高。
5. 37-39 ，应用了在 2 中定义的 classifier，将 4 中分割出来的 x_train, y_train 喂给 classifier。然后，使用 classifier 根据 x_test 中的花的数据，预测花的种类，得到对应的预测结果数组 predictions。
6. 41-42，比较真实的花的种类 y_test 与 预测结果 predictions 之间的符合度。可以看到并不是 100%，信息总是会有遗漏的，哪怕是人眼来判断也一样。
因为载入的数据在 split 时，是随机的。所以，因为 train 组和 test 组数据的不同，预测的准确度也会稍有不同。
虽然这里的 classifier 已经有了很高的准确度，但是，不能回避的是，这样的计算比对，运算量是非常大的。同时，因为我们数据属性的关系，我们可以直接通过找最接近数据来进行预测，在其他一些应用中，某些属性并不是线性分布的，或者，并不是凭人眼能发现规律的。这时候，就需要真正的 train 了。