1 ai and machine learning for coders Laurence Moroney学习笔记（一）开始机器学习之旅（Getting Started with ML）

机器学习范式是这样的，你有数据，这些数据被标记，你想找出匹配数据和标签的规则。在代码中显示这一点的最简单的可能场景如下。

考虑以下两组数字:

X = –1, 0, 1, 2, 3, 4
Y = –3, –1, 1, 3, 5, 7

X和Y值之间存在关系(例如，如果X是-1，那么Y是-3，如果X是3，那么Y是5，等等)。你能看到吗?

几秒钟后，你可能会发现这里的模式是Y = 2X - 1。你怎么弄到的?不同的人用不同的方法计算，但我经常听到这样的说法X在它的序列中增加了1,Y增加了2;因此，Y = 2X +/ -某项。当X = 0时，Y = - 1，结果是Y = 2X - 1。然后再看其他的值，发现这个假设“符合”，结果就是Y = 2X - 1。

这和机器学习过程非常相似。让我们来看看一些TensorFlow代码，你可以编写一个神经网络来帮你解决这个问题。

下面是完整的代码，使用TensorFlow Keras APIs。如果还不理解也不用担心；我们将一行一行地讨论:

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Densemodel =Sequential([Dense(units=1,input_shape=[1])])
model.compile(optimizer='sgd',loss='mean_squared_error')Xs=np.array([-1.0,0.0,1.0,2.0,3.0,4.0],dtype=float)
Ys=np.array([-3.0,-1.0,1.0,3.0,5.0,7.0],dtype=float)model.fit(Xs,Ys,epochs=500)print(model.predict([10.0]))

先说第一行。你可能听说过神经网络，你可能见过用多层互连神经元来解释它们的图表，有点像图1.1。

当你看到这样一个神经网络时，把每个“圆”看成一个神经元，每个圆列看成一个层。所以，在Fig1.1中，有三层:第一层有五个神经元，第二层有四个，第三层有两个。

如果我们回头看看我们的代码，只看第一行，我们会看到我们定义了最简单的神经网络。只有一层，它只包含一个神经元:

model =Sequential([Dense(units=1,input_shape=[1])])

使用TensorFlow时，使用Sequential定义图层。在Sequential中，您可以指定每个层的外观。我们的Sequential中只有一行，所以我们只有一层。

然后，可以使用keras.layers应用编程接口定义图层的外观。有许多不同的图层类型，但这里我们使用的是Dense图层。“Dense”是指一组完全(或密集)连接的神经元，这就是你在Fig1.1中看到的，其中每个神经元都连接到下一层的每个神经元。这是最常见的图层类型。我们的密集层有指定的units=1，所以我们只有一个Dense层，在整个神经网络中有一个神经元。最后，当您指定神经网络中的第一层(在这种情况下，这是我们唯一的一层)时，您必须告诉它输入数据input_shape的形状是什么。在这种情况下，我们的输入数据是我们的X，它只是一个值，所以我们指定这是它的形状。

下一行是乐趣真正开始的地方。让我们再看一遍:

model.compile(optimizer='sgd',loss='mean_squared_error')

如果你以前对机器学习做过什么，你可能已经看到它涉及到很多数学。如果你几年没学过微积分，它可能看起来像是入学的障碍。这就是数学的作用——它是机器学习的核心。

在这种情况下，计算机不知道X和Y之间的关系是什么。所以它会猜测。比如说它猜测Y = 10X + 10。然后，它需要衡量这种猜测有多好或多坏。这是损失函数（loss）的工作。当X为–1、0、1、2、3和4时，它已经知道答案，因此损失函数可以将这些答案与猜测关系的答案进行比较。

如果猜到Y = 10X + 10，那么当X为–1时，Y为0。正确答案是–3，所以有点偏。但当X为4时，猜测答案为50，而正确答案为7。那真的很遥远。

有了这些知识，计算机就可以进行另一种猜测。这是优化器（optimizer）的工作。这是使用重微积分的地方，但是有了TensorFlow，你就不用“理会”这些数学知识。您只需为不同的场景选择合适的优化器。在本例中，我们选择了一个名为sgd的函数，它代表随机梯度下降，这是一个复杂的数学函数，当给定值、先前的猜测以及计算该猜测的误差(或损失)的结果时，可以生成另一个。随着时间的推移，它的工作是最小化损失，这样做可以使猜测的公式越来越接近正确的答案。

SGD(Gradient descent (with momentum) optimizer)

tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=False)

随机梯度下降优化器

包含扩展功能的支持： - 动量（momentum）优化, - 学习率衰减（每次参数更新后） - Nestrov 动量 (NAG) 优化

参数

lr: float >= 0. 学习率。
momentum: float >= 0. 参数，用于加速 SGD 在相关方向上前进，并抑制震荡。
decay: float >= 0. 每次参数更新后学习率衰减值。
nesterov: boolean. 是否使用 Nesterov 动量。

参考一：使用动量(Momentum)的SGD、使用Nesterov动量的SGD

参考二：比Momentum更快：揭开Nesterov Accelerated Gradient的真面目郑华滨

接下来，我们简单地将我们的数字格式化为层所期望的数据格式。在Python中，有一个名为Numpy的库，张量流可以使用它，在这里，我们将我们的数字放入Numpy数组中，以便于处理它们:

Xs=np.array([-1.0,0.0,1.0,2.0,3.0,4.0],dtype=float)
Ys=np.array([-3.0,-1.0,1.0,3.0,5.0,7.0],dtype=float)

学习过程将从model.fit命令开始，如下所示:

model.fit(Xs,Ys,epochs=500)

你可以把它理解为“让Xs适应Ys，试500次。”因此，在第一次尝试时，计算机会猜测这种关系(即，类似Y = 10X + 10的东西)，并衡量这种猜测的好坏。然后，它将这些结果反馈给优化器，优化器将生成另一个猜测。然后，这个过程将被重复，其逻辑是损失(或误差)将随着时间的推移而下降，结果“猜测”将变得越来越好。

我们可以看到，在前10个时期，损失从3.2868上升到0.9682。也就是说，仅经过10次尝试，网络的表现就比最初猜测的要好三倍。然后看看第500个批次发生了什么(Fig1.2、Fig1.3)。

我们现在可以看到损失是2.61*10^-5。损失变得如此之小，以至于该模型已经很好地计算出数字之间的关系是Y = 2X-1。机器已经学会了它们之间的模式。

然后，我们的最后一行代码使用训练好的模型进行预测，如下所示:

print(model.predict([10.0]))

Notes：术语Prediction通常被用来处理机器学习模型问题。不过，不要把它当成展望未来！使用这个术语是因为我们在处理一定程度的不确定性。回想一下我们之前谈到的活动检测场景。当这个人以一定的速度移动时，她可能是在走路。同样，当一个模型了解了两件事情之间的模式时，它会告诉我们答案可能是什么。换句话说，就是预测答案。(稍后，您还将学习推理，其中模型从众多答案中选择一个，并推断它选择了正确的答案。)

当X = 10时让模型预测Y你们认为答案会是什么?你可能会马上想到19岁，但这是不对的。它会选择一个非常接近19的值。这有几个原因。首先，我们的损失不是零。它仍然是一个非常小的量，所以我们可以预期，任何预测的答案都会有非常小的偏差。
其次，只在少量的数据上训练神经网络——在这种情况下只有六对(X,Y)值。

这个模型只有一个神经元，这个神经元学习一个权重和一个偏差，所以Y = WX + B。这看起来就像我们想要的关系Y = 2X–1，我们希望它学习W = 2和B =–1。假设模型只在六项数据上进行训练，那么答案永远不会是这些值，而是非常接近的值。

自己运行代码看看能得到什么。当我运行它时，我得到了18.977888，但是你的答案可能略有不同，因为当神经网络第一次初始化时，有一个随机元素:你的初始猜测将与我的略有不同，也与第三个人的略有不同。

小结：

你的第一个机器学习“Hello World”到此结束。你可能会想，对于像确定两个值之间的线性关系这样简单的事情来说，这似乎是大材小用。你是对的。但是最酷的是，我们在这里创建的代码模式与用于更复杂场景的模式是一样的。你将在第二章开始看到这些，在那里我们将探索一些基本的计算机视觉技术——机器将学会“看到”图像中的模式，并识别其中的内容。

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小结：

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