李宏毅機器學習

一、李宏毅機器學習介紹

李宏毅是台灣大學計算機科學與信息工程系副教授，他在機器學習、深度學習等領域有深厚的研究經驗，是傑出的機器學習專家。

李宏毅認為，機器學習的核心思想是讓機器通過學習數據，不斷的優化算法，從而讓機器具有自我學習、自我調整的能力，進而實現對各種複雜問題的解決方案。

李宏毅在教學工作中強調了實踐和靈活，帶領學生一步步從簡單的線性回歸，到複雜的深度神經網絡，引導學生在實戰中熟悉各種方法的優缺點和使用條件，並分享了在實踐中經歷的各種坑和注意事項。

二、李宏毅機器學習課程

李宏毅開設了一系列機器學習課程，包括：機器學習基石、機器學習技法、深度學習等方向，這些課程為人工智能及數據科學領域的學習者提供了高質量的教育資源。

機器學習基石和機器學習技法是李宏毅機器學習系列課程中最經典和受歡迎的兩個課程。

機器學習基石主要介紹各種學習模型的基本概念和原理，例如：感知機、支持向量機、樸素貝葉斯、決策樹、隨機森林等。課程難度適中，適合零基礎的學生入門學習。

機器學習技法介紹了各種高級機器學習技術，例如：聚類、半監督學習、分布式學習、遷移學習等。難度較高，需要一定的基礎和編程能力。

三、李宏毅機器學習實戰

李宏毅機器學習課程的實戰部分特別注重於實際應用和代碼實現，通過實踐幫助學生深入了解機器學習算法的本質和應用技巧。

下面給出兩個示例代碼：

1、線性回歸代碼示例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 導入數據
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')
x_data = data[:, 0]
y_data = data[:, 1]

# 學習率learning rate
lr = 0.01
# 截距
b = 0
# 斜率
k = 0
# 最大迭代次數
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):
    # 計算梯度下降
    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))

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

2、神經網絡分類代碼示例

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)

# 導入數據
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

# 數據預處理
x_train_normalize = x_train.astype('float32') / 255 # 歸一化
x_test_normalize = x_test.astype('float32') / 255 # 歸一化
y_train_onehot = np_utils.to_categorical(y_train) # 將類別標籤轉換為one-hot編碼

# 創建模型
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'))

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

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

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

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

四、李宏毅機器學習實踐案例

在李宏毅機器學習課程的實踐案例中，我們可以學習到各種經典的機器學習應用案例，例如：手寫數字識別、情感分析、圖像處理等。

手寫數字識別是機器學習領域中非常經典和常見的問題，我們可以通過以下步驟實現一個基於深度學習的手寫數字識別系統：

1、數據集準備

下載MNIST數據集，該數據集包含訓練集和測試集，每個圖像都是28×28像素的灰度圖像。

2、數據預處理

將圖像數據歸一化到0-1之間，將類別標籤轉換為one-hot編碼。

3、構建模型

使用Keras庫搭建深度神經網絡模型，包含輸入層、隱藏層和輸出層。

4、編譯模型

指定模型的損失函數、優化器和評估指標等。

5、訓練模型

使用訓練集訓練模型，通過反向傳播算法不斷優化損失函數，更新模型參數。

6、評估模型

使用測試集評估模型的準確率。

7、預測

使用模型對新的手寫數字進行預測。

代碼示例：

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)

# 導入數據
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

# 數據預處理
x_train_normalize = x_train.astype('float32') / 255 # 歸一化
x_test_normalize = x_test.astype('float32') / 255 # 歸一化
y_train_onehot = np_utils.to_categorical(y_train) # 將類別標籤轉換為one-hot編碼

# 創建模型
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'))

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

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

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

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

總結

李宏毅機器學習課程提供了深入學習機器學習的平台，通過學習這些課程可以掌握豐富的機器學習算法和實戰技巧，為人工智能和數據科學領域的從業者提供強有力的工具支持。