一、 机器学习介绍与定义

1. 机器学习定义

机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。

机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。

机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下：

2. 机器学习的发展历史

从机器学习发展的过程上来说，其发展的时间轴如下所示：

从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序，标志着机器学习正式进入发展期。

60年代中到70年代末的发展几乎停滞。

80年代使用神经网络反向传播（BP）算法训练的多参数线性规划（MLP）理念的提出将机器学习带入复兴时期。

90年代提出的“决策树”（ID3算法），再到后来的支持向量机（SVM）算法，将机器学习从知识驱动转变为数据驱动的思路。

21世纪初Hinton提出深度学习（Deep Learning），使得机器学习研究又从低迷进入蓬勃发展期。

从2012年开始，随着算力提升和海量训练样本的支持，深度学习（Deep Learning）成为机器学习研究热点，并带动了产业界的广泛应用。

3. 机器学习分类

机器学习经过几十年的发展，衍生出了很多种分类方法，这里按学习模式的不同，可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。

3.1 监督学习

监督学习（Supervised Learning）是从有标签的训练数据中学习模型，然后对某个给定的新数据利用模型预测它的标签。如果分类标签精确度越高，则学习模型准确度越高，预测结果越精确。

监督学习主要用于回归和分类。

常见的监督学习的回归算法有线性回归、回归树、K邻近、Adaboost、神经网络等。

常见的监督学习的分类算法有朴素贝叶斯、决策树、SVM、逻辑回归、K邻近、Adaboost、神经网络等。

3.2 半监督学习

半监督学习（Semi-Supervised Learning）是利用少量标注数据和大量无标注数据进行学习的模式。

半监督学习侧重于在有监督的分类算法中加入无标记样本来实现半监督分类。

常见的半监督学习算法有Pseudo-Label、Π-Model、Temporal Ensembling、Mean Teacher、VAT、UDA、MixMatch、ReMixMatch、FixMatch等。

3.3 无监督学习

无监督学习（Unsupervised Learning）是从未标注数据中寻找隐含结构的过程。

无监督学习主要用于关联分析、聚类和降维。

常见的无监督学习算法有稀疏自编码（Sparse Auto-Encoder）、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、K-Means算法（K均值算法）、DBSCAN算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）、最大期望算法（Expectation-Maximization algorithm, EM）等。

3.4 强化学习

强化学习（Reinforcement Learning）类似于监督学习，但未使用样本数据进行训练，是是通过不断试错进行学习的模式。

在强化学习中，有两个可以进行交互的对象：智能体（Agnet）和环境（Environment），还有四个核心要素：策略（Policy）、回报函数（收益信号，Reward Function）、价值函数（Value Function）和环境模型（Environment Model），其中环境模型是可选的。

强化学习常用于机器人避障、棋牌类游戏、广告和推荐等应用场景中。

为了便于读者理解，用灰色圆点代表没有标签的数据，其他颜色的圆点代表不同的类别有标签数据。监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示：

4. 机器学习需要具备的基础的知识，如何学习机器学习

机器学习涉及到线性代数、微积分、概率和统计。

学习机器学习需要掌握一定的数学和编程基础。以下是一些建议，帮助您开始学习机器学习：

学习数学基础：了解线性代数、概率论和统计学等数学概念。这些概念在机器学习中非常重要，可以帮助您理解算法和模型背后的原理。

学习编程语言：掌握至少一种常用的编程语言，如Python或R。这些语言在机器学习中广泛使用，具有丰富的机器学习库和工具。

学习机器学习算法：了解常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。学习它们的原理、应用和优缺点。

学习机器学习工具和框架：熟悉常用的机器学习工具和框架，如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。掌握它们的使用方法和基本操作。

实践项目：通过实践项目来应用所学的知识。选择一些小型的机器学习项目，从数据收集和预处理到模型训练和评估，逐步提升自己的实践能力。

学习资源：利用在线教程、课程、书籍和开放资源来学习机器学习。有很多免费和付费的学习资源可供选择，如Coursera、Kaggle、GitHub上的机器学习项目等。

参与机器学习社区：加入机器学习社区，与其他学习者和专业人士交流经验和学习资源。参与讨论、阅读博客、参加线下活动等，扩展自己的学习网络。

持续学习和实践：机器学习是一个不断发展的领域，保持学习的态度并持续实践非常重要。跟随最新的研究成果、参与竞赛和项目，不断提升自己的技能。

记住，机器学习是一个广阔的领域，需要不断的学习和实践才能掌握。持续投入时间和精力，逐步积累经验和知识，便会逐渐掌握机器学习的技能。

5 机器学习的应用场合

机器学习的应用场景非常广泛，几乎涵盖了各个行业和领域。以下是一些常见的机器学习应用场景的示例：

1. 自然语言处理（NLP）

   自然语言处理是人工智能中的重要领域之一，涉及计算机与人类自然语言的交互。NLP技术可以实现语音识别、文本分析、情感分析等任务，为智能客服、聊天机器人、语音助手等提供支持。

2. 医疗诊断与影像分析

   机器学习在医疗领域有着广泛的应用，包括医疗图像分析、疾病预测、药物发现等。深度学习模型在医疗影像诊断中的表现引人注目。

3. 金融风险管理

   机器学习在金融领域的应用越来越重要，尤其是在风险管理方面。模型可以分析大量的金融数据，预测市场波动性、信用风险等。

4. 预测与推荐系统

   机器学习在预测和推荐系统中也有广泛的应用，如销售预测、个性化推荐等。协同过滤和基于内容的推荐是常用的技术。

5. 制造业和物联网

   物联网（IoT）在制造业中的应用越来越广泛，机器学习可用于处理和分析传感器数据，实现设备预测性维护和质量控制。

6. 能源管理与环境保护

   机器学习可以帮助优化能源管理，减少能源浪费，提高能源利用效率。通过分析大量的能源数据，识别优化的机会。

7. 决策支持与智能分析

   机器学习在决策支持系统中的应用也十分重要，可以帮助分析大量数据，辅助决策制定。基于数据的决策可以更加准确和有据可依。

8. 图像识别与计算机视觉

   图像识别和计算机视觉是另一个重要的机器学习应用领域，它使计算机能够理解和解释图像。深度学习模型如卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测等任务中取得了突破性进展。

6. 机器学习趋势分析

机器学习正真开始研究和发展应该从80年代开始,深度神经网络（Deep Neural Network）、强化学习（Reinforcement Learning）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、循环神经网络（Recurrent Neural Network）、生成模型（Generative Model）、图像分类（Image Classification）、支持向量机（Support Vector Machine）、迁移学习（Transfer Learning）、主动学习（Active Learning）、特征提取（Feature Extraction）是机器学习的热点研究。

以深度神经网络、强化学习为代表的深度学习相关的技术研究热度上升很快，近几年仍然是研究热点。

7. 机器学习项目开发步骤

有5个基本步骤用于执行机器学习任务：

1. 收集数据：无论是来自excel，access，文本文件等的原始数据，这一步（收集过去的数据）构成了未来学习的基础。相关数据的种类，密度和数量越多，机器的学习前景就越好。

2. 准备数据：任何分析过程都会依赖于使用的数据质量如何。人们需要花时间确定数据质量，然后采取措施解决诸如缺失的数据和异常值的处理等问题。探索性分析可能是一种详细研究数据细微差别的方法，从而使数据的质量迅速提高。

3. 练模型：此步骤涉及以模型的形式选择适当的算法和数据表示。清理后的数据分为两部分 - 训练和测试（比例视前提确定）; 第一部分（训练数据）用于开发模型。第二部分（测试数据）用作参考依据。

4. 评估模型：为了测试准确性，使用数据的第二部分（保持/测试数据）。此步骤根据结果确定算法选择的精度。检查模型准确性的更好测试是查看其在模型构建期间根本未使用的数据的性能。

5. 提高性能：此步骤可能涉及选择完全不同的模型或引入更多变量来提高效率。这就是为什么需要花费大量时间进行数据收集和准备的原因。

无论是任何模型，这5个步骤都可用于构建技术，当我们讨论算法时，您将找到这五个步骤如何出现在每个模型中！

二、scikit-learn工具介绍

1. Python语言机器学习工具

2. Scikit-learn包括许多智能的机器学习算法的实现

3. Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API接口函数

4. Scikit-learn官网：scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.6.1 documentation

5. Scikit-learn中文文档：sklearn

6. scikit-learn中文社区

1 scikit-learn安装

参考以下安装教程：https://www.sklearncn.cn/62/

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scikit-learn

2 Scikit-learn包含的内容

三 数据集

1 sklearn玩具数据集介绍

数据量小，数据在sklearn库的本地，只要安装了sklearn，不用上网就可以获取

2 sklearn现实世界数据集介绍

数据量大，数据只能通过网络获取

3 sklearn加载玩具数据集

示例1：鸢尾花数据

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()#鸢尾花数据

鸢尾花数据集介绍

特征有:

花萼长 sepal length

花萼宽sepal width

花瓣长 petal length

花瓣宽 petal width

三分类：

0-Setosa山鸢尾

1-versicolor变色鸢尾

2-Virginica维吉尼亚鸢尾

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris() #返回一个Bunch对象

iris字典中有几个重要属性:

# data 特征
# feature_names 特征描述
# target  目标
# target_names  目标描述
# DESCR 数据集的描述
# filename 下后到本地保存后的文件名
print(iris.data)#得到特征
print(iris.feature_names) #特征描述
print(iris.target) #目标形状
print(iris.target_names)#目标描述
print(iris.filename) #iris.csv 保存后的文件名
print(iris.DESCR)#数据集的描述

下面使用pandas把特征和目标一起显示出来

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
feature = iris.data
target = iris.target
target.shape=(len(target), 1)
data = np.hstack([feature, target])
cols = iris.feature_names
cols.append("target")
pd.DataFrame(data,columns=cols)

示例2：分析糖尿病数据集

这是回归数据集，有442个样本，有可能就有442个目标值。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
feature = iris.data
target = iris.target
​
target.shape=(len(target), 1)
data = np.hstack([feature, target])
cols = iris.feature_names
cols.append("target")
pd.DataFrame(data,columns=cols)

4 sklearn获取现实世界数据集

(1)所有现实世界数据，通过网络才能下载后，默认保存的目录可以使用下面api获取。实际上就是保存到home目录

from sklearn import datasets
datasets.get_data_home()  #查看数据集默认存放的位置

(2)下载时，有可能回为网络问题而出问题

(3)第一次下载会保存的硬盘中，如果第二次下载，因为硬盘中已经保存有了，所以不会再次下载就直接加载成功了。

示例：获取20分类新闻数据

(1)使用函数: sklearn.datasets.fetch_20newsgroups(data_home,subset)

(2)函数参数说明:

(2.1) data_home

None
    这是默认值，下载的文件路径为 “C:/Users/ADMIN/scikit_learn_data/20news-bydate_py3.pkz”
自定义路径
    例如 “./src”, 下载的文件路径为“./20news-bydate_py3.pkz”

(2.2) subset

“train”，只下载训练集
“test”，只下载测试集
“all”， 下载的数据包含了训练集和测试集

(2.3) return_X_y，决定着返回值的情况

False，这是默认值
True,

(3) 函数返值说明:

当参数return_X_y值为False时， 函数返回Bunch对象,Bunch对象中有以下属性
    *data:特征数据集, 长度为18846的列表list, 每一个元素就是一篇新闻内容， 共有18846篇
    *target:目标数据集，长度为18846的数组ndarray, 第一个元素是一个整数，整数值为[0,20)
    *target_names:目标描述，长度为20的list
    *filenames：长度为18846的ndarray, 元素为字符串,代表新闻的数据位置的路径
    
当参数return_X_y值为True时，函数返回值为元组，元组长度为2， 第一个元素值为特征数据集，第二个元素值为目标数据集

代码

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups #这是一个20分类的数据
news = fetch_20newsgroups(data_home=None,subset='all')
print(len(news.data)) #18846
print(news.target.shape) #(18846,)
print(len(news.target_names)) #20
print(len(news.filenames)) #18846

5 本地csv数据

(1) 创建csv文件

方式1：打开计事本，写出如下数据，数据之间使用英文下的逗号, 保存文件后把后缀名改为csv

csv文件可以使用excel打开

, milage,Liters,Consumtime,target
40920,8.326976,0.953952,3
14488,7.153469,1.673904,2
26052,1.441871,0.805124,1
75136,13.147394,0.428964,1

方式2：创建excel 文件, 填写数据，以csv为后缀保存文件

(2) pandas加载csv

使用pandas的read_csv(“文件路径”)函数可以加载csv文件，得到的结果为数据的DataFrame形式

pd.read_csv("./src/ss.csv")

6 数据集的划分

"""
1. 复习不定长参数
一个"*" 把多个参数转为元组
两个"*" 把多个关键字参数转为字典 
"""
def m(*a, **b):
    print(a)       #('hello', 123)
    print(b)       #{'name': '小王', 'age': 30, 'sex': '男'}    
m("hello", 123,  name="小王", age=30, sex="男")

​
2. 复习列表值的解析

list = [11,22,33]
a, b, c = list # a=11   b=22  c=33
a, b = ["小王",  30] #a="小王" b=30

(1) 函数

sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays，**options)
参数
(1) *array 
    这里用于接收1到多个"列表、numpy数组、稀疏矩阵或padas中的DataFrame"。   
(2) **options， 重要的关键字参数有：
        test_size 值为0.0到1.0的小数，表示划分后测试集占的比例
        random_state 值为任意整数，表示随机种子，使用相同的随机种子对相同的数据集多次划分结果是相同的。否则多半不同
        strxxxx 分层划分,填y
2 返回值说明
    返回值为列表list, 列表长度与形参array接收到的参数数量相关联, 形参array接收到的是什么类型，list中对应被划分出来的两部分就是什么类型

(2)示例

列表数据集划分

因为随机种子都使用了相同的整数(22)，所以划分的划分的情况是相同的。

from sklearn.model_selection import train_test_split
data1 = [1,    2,    3,    4,    5]
data2 = ["1a", "2a","3a", "4a",  "5a"]
a, b = train_test_split(data1, test_size=0.4, random_state=22)
print(a, b) #[4, 1, 5]  [2, 3]
​
a, b = train_test_split(data2, test_size=0.4, random_state=22)
print(a, b) #['4a', '1a', '5a'] ['2a', '3a']
​
a, b, c, d  = train_test_split(data1, data2,  test_size=0.4, random_state=22)
print(a,b,c,d) #['4a', '1a', '5a'] ['2a', '3a']

ndarray数据集划分

划分前和划分后的数据类型是相同的 data1为list,划分后的a、b也是list data2为ndarray,划分后的c、d也是ndarray

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
data1 = [1,    2,    3,    4,    5]
data2 = np.array(["1a", "2a","3a", "4a",  "5a"]) 
a, b, c, d  = train_test_split(data1, data2,  test_size=0.4, random_state=22)
print(a, b, c, d)  #[4, 1, 5] [2, 3] ['4a' '1a' '5a'] ['2a' '3a']
print(type(a), type(b), type(c), type(d)) #<class 'list'> <class 'list'> <class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.ndarray'>

二维数组数据集划分

train_test_split只划分第一维度,第二维度保持不变

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
data1 = np.arange(1, 16, 1)
data1.shape=(5,3)
print(data1)
a, b = train_test_split(data1,  test_size=0.4, random_state=22)
print("a=\n", a)
print("b=\n", b)
[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]
 [13 14 15]]
a=
 [[10 11 12]
 [ 1  2  3]
 [13 14 15]]
b=
 [[4 5 6]
 [7 8 9]]

DataFrame数据集划分

可以划分DataFrame, 划分后的两部分还是DataFrame

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import pandas as pd
data1 = np.arange(1, 16, 1)
data1.shape=(5,3)
data1 = pd.DataFrame(data1, index=[1,2,3,4,5], columns=["one","two","three"])
print(data1)
​
a, b = train_test_split(data1,  test_size=0.4, random_state=22)
print("\n", a)
print("\n", b)

输出：
 one  two  three
1    1    2      3
2    4    5      6
3    7    8      9
4   10   11     12
5   13   14     15
​
    one  two  three
4   10   11     12
1    1    2      3
5   13   14     15
​
    one  two  three
2    4    5      6
3    7    8      9

字典数据集划分

可以划分非稀疏矩阵

用于将字典列表转换为特征向量。这个转换器主要用于处理类别数据和数值数据的混合型数据集

1.对于类别特征DictVectorizer 会为每个不同的类别创建一个新的二进制特征，如果原始数据中的某个样本具有该类别，则对应的二进制特征值为1，否则为0。

2.对于数值特征保持不变，直接作为特征的一部分

这样，整个数据集就被转换成了一个适合机器学习算法使用的特征向量形式

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
data = [{'city':'成都', 'age':30, 'temperature':20}, 
        {'city':'重庆','age':33, 'temperature':60}, 
        {'city':'北京', 'age':42, 'temperature':80},
        {'city':'上海', 'age':22, 'temperature':70},
        {'city':'成都', 'age':72, 'temperature':40},
       ]
transfer = DictVectorizer(sparse=True)
data_new = transfer.fit_transform(data)
print("data_new:\n", data_new)
x = data_new.toarray()
print(type(x))
print(x)

输出：
#(0,0)是矩阵的行列下标  30是值
data_new:
   (0, 0)   30.0
  (0, 3)    1.0
  (0, 5)    20.0
  (1, 0)    33.0
  (1, 4)    1.0
  (1, 5)    60.0
  (2, 0)    42.0
  (2, 2)    1.0
  (2, 5)    80.0
  (3, 0)    22.0
  (3, 1)    1.0
  (3, 5)    70.0
  (4, 0)    72.0
  (4, 3)    1.0
  (4, 5)    40.0
<class 'numpy.ndarray'>
# 第一行中:30表示age的值  0表示上海 0表示北京 1表示成都 0表示重庆 20表示temperature
[[30.  0.  0.  1.  0. 20.]
 [33.  0.  0.  0.  1. 60.]
 [42.  0.  1.  0.  0. 80.]
 [22.  1.  0.  0.  0. 70.]
 [72.  0.  0.  1.  0. 40.]]

a, b = train_test_split(data_new,  test_size=0.4, random_state=22)
print(a)
print("\n", b)

输出： 
(0, 0) 22.0
  (0, 1)    1.0
  (0, 5)    70.0
  (1, 0)    30.0
  (1, 3)    1.0
  (1, 5)    20.0
  (2, 0)    72.0
  (2, 3)    1.0
  (2, 5)    40.0
​
   (0, 0)   33.0
  (0, 4)    1.0
  (0, 5)    60.0
  (1, 0)    42.0
  (1, 2)    1.0
  (1, 5)    80.0

#data_new.toarray()是ndarray
a, b = train_test_split(data_new.toarray(),  test_size=0.4, random_state=22)
print(a)
print("\n", b)

[[22.  1.  0.  0.  0. 70.]
 [30.  0.  0.  1.  0. 20.]
 [72.  0.  0.  1.  0. 40.]]
​
 [[33.  0.  0.  0.  1. 60.]
 [42.  0.  1.  0.  0. 80.]]

鸢尾花数据集划分

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = load_iris()
list = train_test_split(iris.data,    iris.target,  test_size=0.2, random_state=22)
#x_train训练特征数据集,x_test测试特征数据集, y_train训练目标数据集,y_test测试目标数据集, 
x_train, x_test, y_train, y_test = list   
#打印结果为: (120, 4) (30, 4) (120,) (30,)
print(x_train.shape, x_test.shape, y_train.shape, y_test.shape)

现实世界数据集划分

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
news = fetch_20newsgroups(data_home=None, subset='all')
list = train_test_split(news.data, news.target,test_size=0.2, random_state=22)
# """
# 返回值是一个list:其中有4个值，分别为训练集特征、测试集特征、训练集目标、测试集目标
# 与iris相同点在于x_train和x_test是列表，而iris是
# """
x_train, x_test, y_train, y_test = list
#打印结果为: 15076 3770 (15076,) (3770,)
print(len(x_train), len(x_test), y_train.shape, y_test.shape)

四 特征工程

1 特征工程概念

特征工程:就是对特征进行相关的处理

一般使用pandas来进行数据清洗和数据处理、使用sklearn来进行特征工程

特征工程是将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征,比如:字典特征提取(特征离散化)、文本特征提取、图像特征提取。

特征工程步骤为：

• 特征提取， 如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取，比如字典特征提取，文本特征提取

• 无量纲化(预处理)

  • 归一化

  • 标准化

• 降维

  • 底方差过滤特征选择

  • 主成分分析-PCA降维

2 特征工程API

• 实例化转换器对象，转换器类有很多，都是Transformer的子类, 常用的子类有:

  DictVectorizer      字典特征提取
  CountVectorizer     文本特征提取
  TfidfVectorizer     TF-IDF文本特征词的重要程度特征提取 
  MinMaxScaler        归一化
  StandardScaler      标准化
  VarianceThreshold   底方差过滤降维
  PCA                 主成分分析降维

• 转换器对象调用fit_transform()进行转换, 其中fit用于计算数据，transform进行最终转换

  fit_transform()可以使用fit()和transform()代替

  data_new = transfer.fit_transform(data)
  可写成
  transfer.fit(data)
  data_new = transfer.transform(data)

3 DictVectorizer 字典列表特征提取

稀疏矩阵

稀疏矩阵是指一个矩阵中大部分元素为零，只有少数元素是非零的矩阵。在数学和计算机科学中，当一个矩阵的非零元素数量远小于总的元素数量，且非零元素分布没有明显的规律时，这样的矩阵就被认为是稀疏矩阵。例如，在一个1000 x 1000的矩阵中，如果只有1000个非零元素，那么这个矩阵就是稀疏的。

由于稀疏矩阵中零元素非常多，存储和处理稀疏矩阵时，通常会采用特殊的存储格式，以节省内存空间并提高计算效率。

三元组表 (Coordinate List, COO)：三元组表就是一种稀疏矩阵类型数据,存储非零元素的行索引、列索引和值:

(行,列) 数据

(0,0) 10

(0,1) 20

(2,0) 90

(2,20) 8

(8,0) 70

表示除了列出的有值, 其余全是0

非稀疏矩阵（稠密矩阵）

非稀疏矩阵，或称稠密矩阵，是指矩阵中非零元素的数量与总元素数量相比接近或相等，也就是说矩阵中的大部分元素都是非零的。在这种情况下，矩阵的存储通常采用标准的二维数组形式，因为非零元素密集分布，不需要特殊的压缩或优化存储策略。

• 存储：稀疏矩阵使用特定的存储格式来节省空间，而稠密矩阵使用常规的数组存储所有元素，无论其是否为零。

• 计算：稀疏矩阵在进行计算时可以利用零元素的特性跳过不必要的计算，从而提高效率。而稠密矩阵在计算时需要处理所有元素，包括零元素。

• 应用领域：稀疏矩阵常见于大规模数据分析、图形学、自然语言处理、机器学习等领域，而稠密矩阵在数学计算、线性代数等通用计算领域更为常见。

在实际应用中，选择使用稀疏矩阵还是稠密矩阵取决于具体的问题场景和数据特性。

(1) api

• 创建转换器对象:

  sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True)

  参数:

  sparse=True返回类型为csr_matrix的稀疏矩阵

  sparse=False表示返回的是数组,数组可以调用.toarray()方法将稀疏矩阵转换为数组

• 转换器对象:

  转换器对象调用fit_transform(data)函数，参数data为一维字典数组或一维字典列表,返回转化后的矩阵或数组

  转换器对象get_feature_names_out()方法获取特征名

(2)示例1 提取为稀疏矩阵对应的数组

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
data = [{'city':'成都', 'age':30, 'temperature':200}, {'city':'重庆','age':33, 'temperature':60}, {'city':'北京', 'age':42, 'temperature':80}]
#创建DictVectorizer对象
transfer = DictVectorizer(sparse=False)
data_new = transfer.fit_transform(data)
# data_new的类型为ndarray
#特征数据
print("data_new:\n", data_new)
#特征名字 
print("特征名字：\n", transfer.get_feature_names_out())
data_new:
 [[ 30.   0.   1.   0. 200.]
  [ 33.   0.   0.   1.  60.]
  [ 42.   1.   0.   0.  80.]]
特征名字：
 ['age' 'city=北京' 'city=成都' 'city=重庆' 'temperature']
import pandas
pandas.DataFrame(data_new, columns=transfer.get_feature_names_out())

(3)示例2 提取为稀疏矩阵

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
data = [{'city':'成都', 'age':30, 'temperature':200}, {'city':'重庆','age':33, 'temperature':60}, {'city':'北京', 'age':42, 'temperature':80}]
#创建DictVectorizer对象
transfer = DictVectorizer(sparse=True)
data_new = transfer.fit_transform(data)
#data_new的类型为<class 'scipy.sparse._csr.csr_matrix'>
print("data_new:\n", data_new)
#得到特征 
print("特征名字：\n", transfer.get_feature_names_out())

其中(row,col)数据中的col表示特征， 本示例中0表示 ‘age’, 1表示‘city=北京’,……

data_new:
  (0, 0)    30.0
  (0, 2)    1.0
  (0, 4)    200.0
  (1, 0)    33.0
  (1, 3)    1.0
  (1, 4)    60.0
  (2, 0)    42.0
  (2, 1)    1.0
  (2, 4)    80.0
特征名字：
 ['age' 'city=北京' 'city=成都' 'city=重庆' 'temperature']

(4)稀疏矩阵转为数组

稀疏矩阵对象调用toarray()函数, 得到类型为ndarray的二维稀疏矩阵

4 CountVectorizer 文本特征提取

(1)API

sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer

构造函数关键字参数stop_words，值为list，表示词的黑名单(不提取的词)

fit_transform函数的返回值为稀疏矩阵

(2) 英文文本提取

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import pandas as pd
data=["stu is well, stu is great", "You like stu"]
#创建转换器对象, you和is不提取
transfer = CountVectorizer(stop_words=["you","is"])
#进行提取,得到稀疏矩阵
data_new = transfer.fit_transform(data)
print(data_new)
​
import pandas
pandas.DataFrame(data_new.toarray(), 
                 index=["第一个句子","第二个句子"],
                 columns=transfer.get_feature_names_out())

(3) 中文文本提取

a.中文文本不像英文文本，中文文本文字之间没有空格，所以要先分词，一般使用jieba分词.

b.下载jieba组件, (不要使用conda)

c.jieba的基础

import jieba
data = "在如今的互联网世界，正能量正成为澎湃时代的大流量"
data = jieba.cut(data)
data = list(data)
print(data) #['在', '如今', '的', '互联网', '世界', '，', '正', '能量', '正', '成为', '澎湃', '时代', '的', '大', '流量']
data = " ".join(data)
print(data) #"在 如今 的 互联网 世界 ， 正 能量 正 成为 澎湃 时代 的 大 流量"

使用jieba封装一个函数，功能是把汉语字符串中进行分词(会忽略长度小于等于1的词语,因为它们往往缺乏语义信息，不能很好地表达文本的特征)

import jieba
def cut(text):
    return " ".join(list(jieba.cut(text)))
    
data = "在如今的互联网世界，正能量正成为澎湃时代的大流量"
data = cut(data)
print(data) #"在 如今 的 互联网 世界 ， 正 能量 正 成为 澎湃 时代 的 大 流量"

完整终合示例

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
​
def cut(text):
    return " ".join(list(jieba.cut(text)))
​
data = ["教育学会会长期间坚定支持民办教育事业！","热忱关心、扶持民办学校发展","事业做出重大贡献！"]
data_new = [cut(v) for v in data]
​
transfer = CountVectorizer(stop_words=['期间', '做出']) 
data_final = transfer.fit_transform(data_new)
​
print(data_final.toarray())#把非稀疏矩阵转变为稀疏矩阵
print(transfer.get_feature_names_out())#
​
import pandas as pd
pd.DataFrame(data_final.toarray(), columns=transfer.get_feature_names_out())

import pandas
mylist = []
for i in range(len(data)):
    print("第"+str(i)+"名")
    mylist.append("第"+str(i)+"句")
  
pandas.DataFrame(data_final.toarray(), index=mylist, columns=transfer.get_feature_names_out())