#ML #Python Iris 数据集

#ML #Python 接下来安装一点用于数据分析的东西

pip3 install --user --compile -U pandas matplotlib sklearn

如果有权限你也可以去掉 --user flag，-U 的意思是如果有的话安装更新
我们使用 Python 3，当然，要是有 IPython 和 Spyder 这种为数据分析 REPL 优化的东西就更好了，不过下面直接用 IPython3

现代机器学习算法主要包含概念学习、规则学习、基于解释学习、基于实例学习、遗传学习、强化学习、贝叶丝学习、神经网络、决策树等分类，当然我也不是很清楚都有啥大区别，反正就是数据分析就对了。

然后函数式编程一般有以下特征 #FP
+ 闭包、高阶函数、函数作为值
+ 基于 Lambda calculus、柯里化(currying)
+ 纯函数无副作用、引用透明、惰性求值
+ 模式匹配，递归作为程序控制基本方式
.... 跑题了，打住。

机器学习某度词条里说是”机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。“

其实你记住，无非就是数学的统计、概率、函数、微积分，然后加上计算机科学的算法、软件工程什么的最多了，其他的我们这些渣渣也用不到。

然后我现在”尤其“喜欢神经网络，不过很可惜还没有入门😑 不是因为神经网络复杂（一般我们手动会讨论的基本都是些小网络和网络结构什么的，然后还会讨论学习算法，神经元基本模型本身并不复杂）

在等待下载的时候可以先定义几个函数，首先我们要用 sklearn 里实现的 linear regression 学习实现
我可不擅长黑箱教学是̶因̶为̶话̶太̶多̶的̶缘̶故̶么̶

说起来这个教程居然还提到了 Python 有 Complex numbers（数学上的复数，包含实数和虚数单位）算是『惊喜』吗？

然后我们有了算法输入了（按照某学姐的说法，神经网络就是一个带有未知参数的程序，那机器学习的很多算法也差不多，这里是有仨输入仨未知系数一输出的数学函数，我们的学习算法会”猜“一个最优化的系数组）
那先按某个比率 k 切分学习数据和测试数据来的，定义函数 splitTrainingTestData



from pandas import DataFrame

def splitTrainingTestData(ts: DataFrame, kratio: int = 60) -> (DataFrame, DataFrame):


  assert kraito <= 100, "kratio must be valid integral percentage"  
  (txs, drs) = ts.values.tolist(), round(100 / kratio)
  training = txs[::drs]; testset = [x for x in txs if x not in training]
  return training, testset

... 刚才把 kraito 放到 ts 前面去了，Haskell 写多了的结果... （柯里化）
有点秀而且华而不实甚至有问题（跑）其实实践中不应该这么做，但是这里不是实践，所以推荐大家打开思路去实现算法
然后考虑一下最后的验证，测试预测准确率的函数 verifyRegressionAccuracy
当然，为了优雅性这时候可以给表格加上头（header）了，就是在它的第一行写上 x,y,z,w... 就是给数据列命名

def verifyRegressionAccuracy(ts: DataFrame, emax: float = 0.1, npredict = 'predict', ntruth = 'real') -> float:
  predicteds, truths = ts[npredict], ts[ntruth]
  acceptables = [t for (i, t) in enumerate(predicteds) if abs(t - truths[i]) <emax]
  return len(acceptables) / len(predicteds)
    

总之就是先弄出 acceptable result 然后 len 取分数啦
然后简单 play 一下，Python 表达起来也很方便

+ （书上的例子）Pip 已安装软件包

from pandas import DataFrame
from pkg_resources import working_set
import re

dists = [(d.project_name, d.version) for d in working_set]
pkgs = DataFrame()
pkgs['name'] = [n for (n, _) in dists]
pkgs['version'] = [v for (_, v) in dists]

pkgs.tail(5)
pkgs.sort_values('version').head(10)
pkgs.describe()

pkgs['version'].describe()
pkgs['version'].map(lambda v: int(re.sub('rc|dev|\.','', v))).astype(int)

隐隐约约会感受到 Python 的确是数据处理很方便，有不少遍历语法（slice 和复制的 [:] 下标、list comprehension [... for ... in ... if ...]）
但是！在其他新兴的编程语言（比如 Kotlin）里！这些功能基本都是可以直接用面向对象多态重载、运算符重载、高阶函数定义出来的！ 🤔

+ 简单的数据折线图(plot)

from matplotlib import pyplot as plot
from pandas import Series
from math import sin

然后一个简单的 sin series, 很经典吧？

xs = range(0,200, 3)

很可惜没有使用 float 的 range... 也罢

ys = [sin(x) for x in xs]

但是数据不容易看见，谁对着那堆数字有感觉啊！
数据可视化！

plot.style.available ... 看看可以有啥绘图风格

plot.style.use('Solarize_Light2')

然后

Series(ys).plot()
或者
plot.plot(ys)

均可，之后可以选择 plot.show() （貌似没有用）
和 plot.savefig('path.png')


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