问耕 栗子 发自 麦蒿寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
你是想喝一辈子糖水，还是想用AI改变世界？
但怎么想是一回事，怎么做往往是另一回事。学习和健身一样，不少人都停留在口头上，有各种借口不曾付诸实施。
为此，YouTube网红Siraj Raval发起了一个挑战赛：#100DaysOfMLCode。
这个挑战赛意在号召大家行动起来，从参与活动的那天起，每天至少花费1小时的时间来学习提升或者应用编程，连续坚持100天，从而更好的理解和掌握机器学习这个强大的工具。积跬步、至千里。
而且参加这个活动，还要使用#100DaysOfMLCode这个标签，在社交平台每日“打卡”，公开记录自己的工作。
你想在这100天里学到什么，或者完成一个项目全凭自主决定。大家的选择五花八门，其中有一个小哥的学习计划，很快引发大家的关注。
这个小哥名叫Avik Jain（重名的不少），他的百天计划，是从机器学习的基础概念起步，逐层递进，内容比较适合初学者。
这个100天搞定机器学习编程的项目，现在已经是爆红GitHub，很快累积了3000多标星，在Twitter上，也有一大票人热捧这个项目。
同是百天计划，这个有什么特别之处？三点：
1、超赞的学习图片
2、配套的代码
3、相应的数据集
对这个项目的评价，多以awesome、great、fantastic、outstanding、perfect等评价，大家纷纷表示感谢（并祝楼主好人一生平安）。
项目地址在此：
https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code
请你一定收藏好。
目前作者的100天计划，已经进行到第25天，已有的内容包括：
数据预处理、线性回归、逻辑回归、K最邻近算法、支持向量机、深度学习专项课程等，最新的内容已经讲到决策树及实现等。
量子位摘录其中的部分内容，做个示例。
看上去，真是美好的一天。
第一步：导入一些库
Numpy和Pandas这两个，是非常重要的库。
Numpy里面有各种数学函数，Pandas是用来导入数据集、管理数据集的。
1 import numpy as np
2 import pandas as pd
第二步：导入数据集
数据集通常是.csv格式。CSV文件，是把表格数据，存储成纯文本。每一行是一个数据记录 (Data Record) 。
在Pandas库里面，用read_csv的方法，来读取本地的CSV文件，每个文件是一个数据帧 (Data Frame) 。
给每个数据帧里的自变量和因变量，分别做矩阵和向量。
1 dataset = pd.read_csv('Data.csv')
2 X = dataset.iloc[ : , :-1].values
3 Y = dataset.iloc[ : , 3].values
第三步：处理缺失数据
我们获取的数据，通常是异构数据。导致缺失数据 (Missing Data) 的原因有很多，需要处理一下，模型的表现才不会减损。
可以把缺失的数据，用整列数据的平均值或者中位数代替。拿sklearn.preprocessing里的Imputer来处理。
1 from sklearn.preprocessing import Imputer
2 imputer = Imputer(missing_values = 'NaN', strategy = 'mean', axis = 0)
3 imputer = imputer.fit(X[ : , 1:3])
4 X[ : , 1:3] = imputer.transform(X[ : , 1:3])
第四步：编码分类数据
分类数据 (Categorical Data) 里的变量，不包含数值，只包含分类标签。
比如，是/否，性别，婚姻状态，这样的变量，是没办法当成数值直接运算的。
所以，才需要把它们编码成能够运算的数值。用sklearn.preprocessing里面的LabelEncoder就可以了。
1 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
2 labelencoder_X = LabelEncoder()
3 X[ : , 0] = labelencoder_X.fit_transform(X[ : , 0])
创建个虚拟变量：
1 onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0])
2 X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
3 labelencoder_Y = LabelEncoder()
4 Y = labelencoder_Y.fit_transform(Y)
第五步：分开训练集和测试集
要把数据集分成两半，一个当训练集，另一个当测试集。
一般来说，可以按80/20这样分，训练集大一些。用sklearn.crossvalidation里面的train_test_split()来分，就行了。
1 from sklearn.cross_validation import train_test_split
2 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split( X , Y , test_size = 0.2, random_state = 0)
第六步：特征缩放
大部分机器学习算法，都会拿两个数据点之间的欧几里得距离 (Euclidean Distance) 做计算。
这样一来，如果一个特征比其他特征的范围值更大，这个特征值就会成为主导。
而我们希望其他特征，也得到同等的重视，所以用特征标准化 (Feature Standardization) 来解决这个问题。
sklearn.preprocessing里面的StandardScalar，就派上用场了。
1 from sklearn.preprocessing import StandardScaler
2 sc_X = StandardScaler()
3 X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
4 X_test = sc_X.fit_transform(X_test)
今天，要做的是简单线性回归 (Simple Linear Regression) 。
就是拿已知的那些 (x,y) 数据点，做出一条线性的趋势，来预测其他x值，对应的y。
第一步：数据预处理
其实，就是把第一天做过的事情，复习一下：
· 导入一些库
· 导入数据集
· 处理缺失数据
· 把数据集分成训练集和测试集
· 特征缩放的话，交给库了
1 import pandas as pd
2 import numpy as np
3 import matplotlib.pyplot as plt
4
5 dataset = pd.read_csv('studentscores.csv')
6 X = dataset.iloc[ : , : 1 ].values
7 Y = dataset.iloc[ : , 1 ].values
8
9 from sklearn.cross_validation import train_test_split
10 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split( X, Y, test_size = 1/4, random_state = 0)
第二步：拟合训练集
要把数据集，拟合到简单线性回归模型里面去，可以用sklearn.linear_model里面的LinearRegression来解决。
在LinearRegression里面，建一个叫做regressor的对象。
然后，把regressor拟合到数据集里去，用fit() 就行了。
1 from sklearn.linear_model import LinearRegression
2 regressor = LinearRegression()
3 regressor = regressor.fit(X_train, Y_train)
第三步：预测结果
现在，用测试集来预测一下。
把输出存到一个向量Y_pred里面。然后，用LinearRegression里面的预测方法，来支配上一步训练过的regressor。
1 Y_pred Y_pred == regressor.predict(X_test) regressor.predict(X_test)
第四步：可视化
最后一步，就是给预测结果做个可视化。
用matplotlib.pyplot做散点图，给训练集和测试集都做一下，看看预测结果是不是接近真实。
训练集可视化：
1 plt.scatter(X_train , Y_train, plt.scatter(X_train , Y_train, colorcolor == ''redred'')
2 plt.plot(X_train , regressor.predict(X_train), ) plt.plot(X_train , regressor.p color ='blue')
测试集可视化：
1 plt.scatter(X_test , Y_test, color = 'red')
2 plt.plot(X_test , regressor.predict(X_test), color ='blue')
总之，大概就是上面这个样子。部分已经放出的信息图集合如下，大家可以预览一下。
如果你也想入门或者提升自己的机器学习能力，不妨试试跟着这个小哥一起学习进步。虽然这个项目全是英文，但并不晦涩高深，说不定还能顺便提高一下英文水平，以后读paper也用得到~
还有两件事，需要提醒一下。
1、这个项目已经开始汉化了
@zhyongquan 在GitHub上已经开始尝试中文版，效果如下图所示。
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