机器学习系统设计--1.4

Posted 2020-08-19 修雨轩陈

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器学习系统设计--1.4相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Building Machine Learning Systems with Python

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代码:

https://github.com/Leechen2014/1400OS_01_Codes

author 振在远方

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偶然间得到一本书:<<机器学习系统设计>> , 于是有了想看的冲动. 并且在github上上传了相关代码. 希望通过这本书可以打开通往机器学习的大门.

---来自一个在机器学习道路上的学前班学生的独白

整个代码中比较重要的就是这个函数了:

因此就以这个function展开话题：

程序流程图：

通过阅读我们发现:

这个函数主要做了以下几步:

接收原始数据X Y 以及创建的模型
绘制出原始数据的点分布
根据模型（如果有的话）绘制出拟合函数
设置图标的其他属性并且保存

1.1 接收原始数据X Y 以及创建的模型

在解析之前，有必要先说说 x ， y 从哪里来的？ x,y的数据结构是什么样的？ x y代表什么？

1 通过阅读代码可以知道 x,y 是在预处理的时候获取的,如下图所示

12-14行可知

data是二维的矩阵；由于tsv文件的数据是以一个tab键(制表符)作为分隔符的,xy 就是从这个文件中读取过来的

可以这样读取:

data_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)), "..", "data")

data = sp.genfromtxt(os.path.join(data_dir, "web_traffic.tsv"), delimiter=\'\\t\')

读取之后,的内容是通过sp.genfromtxt()函数转化为矩阵了. 因此可以通过对矩阵的操作读取文件中第一列和第二列:

26-27： x,y 是从data中获取的两列数据。这样一来就知道x y的数据结构是向量vector/array

x = data[:, 0]

y = data[:, 1]

24-26 ：是把原始数据中的not a number 元素剔除了

x = x[~sp.isnan(y)]

y = y[~sp.isnan(y)]

1.2 绘制出原始数据的点分布

Python 的plt.scatter(x[] , y[]) 用于在plt对象中绘制点,其坐标为 (x[i],y[i]) ，这种写法和C/matlab的风格很像

plt.scatter(x, y) # make a scatter plit of x y , where x and y are sequnce like obj of the same length

绘制图表上的x, y轴的说明：

plt.xlabel("Time")

plt.ylabel("Hits/hours")

其实就是这里:

接下来就是绘制x 和y 轴想的标志点

plt.xticks([w * 7 * 24 for w in range(10)], [\'week %i\' % w for w in range(10)]) #get or set x-limites of current tick localti

plt.xticks(dis[] , name[]) 这函数接受两个参数, 第一个参数指明坐标 , 第二个参数指明对应的名称; 其实就是这个:

plt.autoscale(tight=True) #设置图片自动缩放

plt.ylim(ymin=0) #设置y轴的最小值

if ymax: #设置y轴的最大值

plt.ylim(ymax=ymax)

if xmin: # 设置x轴的最小值

plt.xlim(xmin=xmin)

plt.grid(True, linestyle=\'-\', color=\'0.75\') # 设置是都绘制网格，以及网格的颜色

plt.savefig(fname) # 保存图片

1.3 根据模型（如果有的话）绘制出拟合函数

这小结中需要了解: 模型怎么建立的? 如何使用模型?

1.3.1 如何使用模型?

首先看看如何使用模型来绘制曲线:

通过阅读我们知道这个模型应该线性模型，因为：
plt.plot(mx, model(mx), linestyle=style, linewidth=2, c=color)# 这句话是绘制一条曲线，第一个参数是自变量，第二个参数是因变量，因变量是由模型model（）根据自变量产生的。并且指定曲线的风格和曲线的宽度颜色

最后绘制曲线的标志：