Hi everyone, this is Zulaikha from Edureka,大家好，我是来自 Edureka 的祖莱卡。 为什么我们现在谈论人工智能。 机器学习涉及的不同算法。 其中包括分类算法，。 回归算法，聚类。 在 NLP 中文本挖掘的区别。 自然语言处理。 人工智能受过大型数据集的训练。 ，计算速度更快，准确度更高。 让我们来讨论一下人工智能在现实世界中的应用。 因此，通过使用人工智能,。 创建一个搜索引擎并不容易。 继续，在金融部门，。 使用机器学习，人工智能，。 但是一旦这个任务被人工智能机器取代,。 尽管人工智能不能像人类一样思考和推理，但是。 2016年，IBM 沃森技术能够交叉引用。 是另一个由谷歌发起的项目。 现在，在 Facebook 这样的社交媒体平台上,。 来到虚拟助手,。 谷歌的虚拟助手叫做谷歌 Duplex。 因此，人工智能实现了计算机视觉。 所以，如果你仔细看看，人工智能实际上是被使用的。 许多科技巨头公司，如谷歌、特斯拉、 Facebook、。 每个用户的个人资料。 除了 Netflix，Gmail 每天都使用人工智能。 社交部分，所有这些。 所以，Gmail 所做的就是利用。 如果注意到你的垃圾邮件,。 他们有像彩票、赚钱、全额退款这样的词。 因此，人工智能被分为三个不同的进化阶段。 人工智能。 作为一个完全强大的人工智能,。 目前，这被看作是一种假设的情况。 在那里，机器已经统治了世界。 总结一下所有的事情，就像我以前说的,。 可以很容易地在 Python 中实现。 人工智能的一个重要部分。 包括模式匹配、自由基数据结构、。 首先，Python 是由。 所以 Python 是一个解释的、面向对象的、。 它是最简单的编程语言之一。 除此之外，让我告诉你 Python。 这种语言用于开发数据科学算法。 机器学习算法和物联网项目。 同学们，我现在要深入了解 Python..。 所以，那些不太了解 Python 的人。 或者是 Python 的新手。 在人工智能下，我们有机器学习，我们有 NLP，。 所以，人工智能是一种过程，或者说是一种方法论。 我们可以找到一种方法来分析，处理。 是，第一，由于增加了数据生成. 。 从数据中构建、分析和提取有用的见解。 所以通过使用各种算法,。 和使用统计技术,。 数据探索，建立模型。 如果你必须手动收集数据,。 包括湿度等指标。 这一步之后是数据准备。 来自任何网站的在线资源。 而且，即使你摆脱了缺失的价值观，。 现在到了什么程度，取决于这些变量。 分为两部分，即培训数据和测试数据。 现在在预测降雨量的情况下,。 是一个范畴变量。 又是一个分类算法的例子。 现在就像我说的，选择机器学习算法,。 it is finally time to put the model road test.终于到了进行模型路试的时候了。 但在模型评估阶段,。 因为准确度不是很好。 通过使用机器学习算法，。 我将讨论回归、分类、。 支持向量机最近邻。 当我说回归、分类、。 像支持向量机，朴素贝叶斯，。 因为你没有足够的数据关于你的输入，。 但是当一个集群问题发生时,。 所以，伙计们，有三类问题。 所以你给机器学习模型的任何问题。 如果这是个回归问题。 或一个群集问题，或一个分类问题。 如果你想知道这是否是一种分类,。 回归，或聚类问题。 在这里你必须研究一个银行信贷数据集。 现在，伙计们，无论何时你们有一个问题陈述。 机器学习来解决聚类问题。 好的，它们可以是连续变量。 现在，我再一次告诉你们什么是连续变量。 which is the stock price,也就是股票的价格。 好的，你的独立变量是你的输入变量。 独立变量 x 在这里。 现在在这个图表中，你基本上。 伙计们，在我开始我们的实际演示之前。 对 Python 有很好的理解。 I'll leave a couple of links in the description box.我会在描述框中留下几个链接。 你可以浏览这些链接，了解 Python、。 在我开始演示之前,。 这个变量叫做数据集。 两者之间的线性关系。 即使当我们检查一个数据集的结构时,。 测试大小变量，你看到的这个变量。 现在，在把数据分解成训练集和测试集之后,。 这是倒退，连同这个数据集。 现在，一个主要的事情是。 系数只不过是我们讨论过的，beta 零. 。 既然我们已经训练了我们的算法,。 然后你将这些数据与预测值进行比较。 或者使用其他方法，如参数调整，。 你可以预测，4日的最低气温是20度。 现在回归算法,。 用来预测一个连续的量。 because here you'll have to predict a dependent variable因为在这里你必须预测一个因变量。 当我说绝对变量时,。 我的意思是它可以保存1或0这样的值。 我们有一种叫做 s 形曲线的东西。 因为我们可以有0到1之间的值。 所以，假设 x 是自变量。 所以这里，因为这个 Pr 表示概率。 y = 1，给定 x 的某个值。 现在，如果你想计算。 p 等于 beta 零加 β1到 x，。 是从同一个等式推导出来的。 相反，它计算一个变量的概率。 结果变量必须是正的。 首先，我们可以求方程的指数。 首先，我们取方程的指数。 对于自变量。 基本上是一个代表 s 曲线的函数。 同样，我们还要计算准确度。 现在当你沿着这棵树往下走的时候,。 现在，伙计们，关于根节点,。 好的，你分配一个变量。 终端节点，也称为叶节点。 表示输出变量的最终类，。 因为这些基本上是你的结果。 现在有很多方法来建立一个决策树。 基本上，你会给这个预测变量 a 赋值。 所以这个变量可以有两个值，是和否。 将数据分成不同的类。 现在，你如何知道哪个变量最好地分离数据。 在道路类型栏中有四个观测值。 现在，在这四个观察结果中，我们有两类。 缓慢的结果在父节点，。 同样，对于禁食的 p，你将计算。 所以在计算了父节点的熵之后,。 为了计算道路类型变量的信息增益，本文提出了一种新的道路类型变量的信息增益计算方法。 同样的，p 禁食。 当你计算 p 慢而 p 快时,。 每当你考虑道路类型变量时,。 你会得到这三个结果中的任何一个。 这意味着这里的熵为零。 为了计算信息增益,。 来到子节点，它是路径类型，。 路径类型变量。 为了分割数据集，。 计算了父节点的熵。 在这些数据中，我们有四个预测变量。 好的，你只需要使用一些其他变量。 作为每个分支节点的候选节点。 这样可以最好地分离样品，对吗。 除了这两个变量，还有三个变量。 你将只考虑变量的一个子集。 因此，我们不需要一个单独的决策树，而是。 这是使用所有功能创建的。 如果你记得在引导程序数据集中，。 现在，在一个现实世界的问题上,。 被称为袋外数据集。 it will give us a good understanding这将使我们有一个很好的了解。 根据你的原始数据集进行的观察。 现在，为了评估这个模型的效率，我们将。 从你们的原始数据集，伙计们. 。 这个数据集在你的原始数据集中。 现在通常，当我告诉任何人为什么天真的贝叶斯,。 独立于模型中的任何其他变量。 是贝叶斯定理。 现在，在这个等式中，LHS 什么也不是。 您的输出变量有三个类:。 现在，说到鹦鹉，它说500只鹦鹉中有50只。 我们就能知道这个动物是不是猫了。 变量 swim 和 green 的值为 true。 同样，如果你这样对待鹦鹉,。 现在对于这些计算，分母是相同的。 现在 KNN，基本上是 k 最近邻的缩写。 也是一种监督分类算法。 因为它类似于猫的图像。 另一个特点是，它是非参数的。 现在，懒算法基本上是任何算法。 现在，尽管 KNN 主要是一个分类算法,。 现在，在这幅图中，我们有两类数据。 现在，在这幅图中，我把 k 的值定义为3..。 加上 y 2减去 y 1整个平方。 现在，伙计们，不要因为这个名字而变得多疑。 好的，它基本上是用来分类数据的。 现在不像大多数算法,。 这样，数据就被分割成若干部分。 因此，支持向量机的一些特征包括:。 尽管支持向量机主要用于分类,。 现在，支持向量机也可以用于非线性数据的分类。 现在，支持向量，支持向量到底是什么。 因此，总之，支持向量机被用来对数据进行分类。 我先画一个超平面。 我们的数据是线性可分的。 现在，kernel 基本上是可以使用的东西。 一个简单的技巧是把两个变量转换成。 所以当你把二维空间转换成三维空间,。 再说一遍，伙计们，如果你们不懂 Python,。 接下来，我们要读取水果的数据。 现在，如果你想看数据的前几行,。 现在，fruit 的标签上只有 fruit 的标签。 同样地，橙色被标记为三。 质量是水果的质量。 我们必须辨别水果的种类。 接下来，如果你想看到你的数据集的形状，。 伙计们，形象化实际上非常重要。 只有当你在图表上标出不同的变量时，。 我已经解释了统计概率、 IQR、。 大部分数据分布在 IQR 周围。 统计学，概率，以及所有这些。 好的，这些属性中有一些是相关的。 又一次，这是数据拼接。 对于这个问题陈述，决策树。 调用 k 邻居分类器，这个函数..。 在测试数据集中，我们得到了67% 的准确率。 我们要去一个叫混淆矩阵的地方。 为 KNN 分类器。 我们会得到一些被称为精确召回的东西。 因此，正确预测的正面观察结果是四个。 再说一次，我们正确地把四个苹果分类了。 所以，在我们的 KNN 算法中，由于我们得到了100% 的准确率，。 这里最重要的聚类算法是。 因此，我们将讨论 k- 均值算法。 现在，k- 均值算法的主要目的。 或者你想要形成的集群的数量。 现在对于每一个这样的星团,。 对于每一个这样的集群,。 无论何时，只要你想得到集群的平均值,。 所以基本上，这个红色表示一个星系团的形心。 现在 k 平均值是什么。 现在再来计算质心。 来自质心的每个数据点。 直到质心值不变。 现在，伙计们，再说一次，在 K-means 中,。 因此，为了总结 K-means 是如何工作的,。 直到每个数据点被分配到最近的星系团，。 Consider all these values,考虑到所有这些值。 如果集群数量增加,。 当你的失真突然下降时,。 如果你增加集群的数量,。 现在，为了这一点，你需要找出 k 的值。 基本上，这就是这个数组形状所表示的. 。 因为我们正在处理一个非常庞大的数据集。 因为数据集太大了，它会对子集起作用。 所以，基本上，我们使用的是 k 均值。 聚类方法，k- 均值..。 压缩因子大约为100万,。 所以，伙计们，k 均值扮演了非常重要的角色。 计算机视觉图像处理。 机器学习的一个非常有趣的部分。 现在代理人根据它的观察,。 直到代理人死亡或到达目的地。 并持续输出。 直到代理人到达最后阶段。 现在，策略是代理使用的方法。 相对于短期奖励，r。 Action-value 也非常类似于。 所以，基本上代理人的工作基于理论。 他吃身边的肉。 因为他离老虎越近。 现在，探索，就像名字所暗示的那样,。 基本上，绘制地图的数学方法。 用节点 a，b，c，d 表示。 你可以从节点 a 开始。 所以，伙计们，q 学习是最重要的算法之一。 ，然后我们将使用 Python、。 And the goal is for the agent目标是为了经纪人。 现在在 q 学习中，目标是达到状态。 0基本上代表其他的链接。 这里我们有 q 状态逗号动作。 现在，让我们来了解一下 Gamma 参数是什么。 所以，基本上，从 q 开始的遍历。 q 五逗号一，q 五逗号四，和 q 五逗号五..。 加上你的伽马参数，即0.8。 因为我已经将初始状态选为一个，所以。 这是 q 状态逗号的动作。 到了训练阶段,。 现在基本上是测试阶段。 直到你达到目标状态，也就是五号房间。 这是一个包含所有 q 值的 q 矩阵。 是人工智能和智能之间的关系。 一百码的广场。 现在 k 的意思是本身。 现在，向算法提供原始数据很少有效。 我们试图找出变量之间的相关性。 典型的机器学习算法。 现在，如果你考虑用深度学习作为同样的例子,。 现在，在我们理解人工神经网络。 现在基本上可以在细胞体内找到输入信号。 为了调整输入数据的维数，。 在我解释感知器到底是什么之前，。 现在，我们的偏见基本上让我们。 现在，x1将有两个值，一和零。 意味着你的 x1和 x3等于0。 如果 x2和 x3结合在一起,。 现在，当涉及到多层感知器，。 我们随机分配一些重量 w1，w2，w3，。 从输出层，您将形成两个类，。 基本上，你会把你的输入分为。 所以，当我们设计一个神经网络时。 与一些随机值，或任何变量的事实. 。 因此，在计算投入的加权和之后。 类似地，当你的模型输出是6，。 基本上，你的模型输出减去你想要的输出。 I mean the square error.我的意思是方差。 为了减少这个错误，我们向后传播。 如果你进一步更新重量,。 我们会确定你的重量值. 。 到目前为止，我们正在讨论多层感知器。 与前面的输出，即一条狗. 。 如果你想弄清楚这些信息的意义,。 与 t 时刻的输出无关。 现在，来自这个输入的一些信息在 t 减1。 被输入到下一个输入中。 被设计用来识别数据序列中的模式。 是递归神经网络。 在递归神经网络中,。 为了理解为什么我们需要卷积神经网络。 因此，卷积神经网络的概念。 现在，缩放数据和数据规范化。 褐色、树篱和乙状结肠基本上都是激活函数。 现在，在我告诉你们这些初始化式是什么之前，我们先来看一下。 对于偏置初始化器。 是修正的线性单位。 重量和偏差，以减少误差，。 亚当基本上代表自适应矩估计。 现在，初始化器用于初始化。 基本上是权重和偏差的变量。 初始化器、成本函数、。 小批量培训法。 是从培训数据中得出的。 意思是你要输入每一批 x，。 这基本上是我们尚未掌握的数据。 现在，还要记住有很多方法。 如果你想提高模型的准确性,。 通过分析和挖掘数据,。 提供良好的客户服务。 从各种网站，从 word 文档，。 有时它变成 det 或 tect。 由于不加区分地切割词语,。 你会理解“ tokenization”，即词干化、词化、。 除了这七个单元，。 你的第一份遗嘱是通过 Python 编程认证的。 使用 Python 的机器学习认证。 如果你想更多地了解这些模块中的每一个，。 描述统计学。 数据聚类、回归建模等。
and I welcome you to this session欢迎各位参加这次会议。
on Artificial Intelligence full course.关于人工智能的全部课程。
In this video, I'll be covering在这段视频中，我将报道。
all the domains and the concepts所有的领域和概念。
involved under the umbrella of artificial intelligence,在人工智能的保护伞下工作的人。
and I will also be showing you a couple of use cases我还将向您展示一些用例。
和实际的实现。
So there's a lot to cover in this session,所以这次会议有很多内容要讲。
and let me quickly run you through today's agenda.让我快速地给你们介绍一下今天的议程。
So we're gonna begin the session所以我们要开始会议了。
by understanding the history of artificial intelligence通过了解人工智能的历史。
and how it cam into existence.以及它是如何形成的。
We'll follow this by looking at接下来我们将看一下。
为什么我们现在谈论人工智能。
why has it gotten so famous right now.为什么它现在这么出名。
Then we'll look at what exactly is artificial intelligence.然后我们来看看什么是人工智能。
We'll discuss the applications of artificial intelligence,我们将讨论人工智能的应用。
after which we'll discuss the basics of AI然后我们将讨论人工智能的基础知识。
where in we'll understand在哪里我们才能理解。
the different types of artificial intelligence.不同类型的人工智能。
We'll follow this by understanding我们将根据理解来跟进这件事。 ，因为许多开发人员喜欢使用 Python. 。 当人工智能诞生的时候。 我刚从一个数据集中只得到了两个变量。 这些都不是预测变量。 。 Okay.好的。 现在支持向量机可以用来生成多个。 精度基本上就是比率。 直到你得到一个固定的质心值. 。 当你开始一个图像的图像分类。 我们看到我们提供了预测变量。 现在我也谈到了重量和偏差。 或者每一层都连接到其他每一个节点。 直到误差变成最小。 So again, if you have doubts,所以，再说一次，如果你有疑问,。 I hope all of you have understood the basic concepts我希望你们都明白这些基本概念。
the different programming languages不同的编程语言。
that can be used to study AI.可以用来研究人工智能。
And we'll understand why we're gonna choose Python.然后我们就会明白为什么我们要选择 Python... ..。
Alright, I'll introduce you to Python.好吧，我给你介绍一下 Python。
And then we'll move on and discuss machine learning.然后我们继续讨论机器学习。
Here we'll discuss the different types of machine learning,这里我们将讨论机器学习的不同类型。
机器学习涉及的不同算法。
其中包括分类算法，。
回归算法，聚类。
and association algorithms.和关联算法. 。
To make you understand machine learning better,为了让你更好地理解机器学习,。
we'll run a couple of demos我们会做一些试听带。
在这里，我们将看到机器学习算法。
are used to solve real world problems.用来解决现实世界的问题。
After that, we'll discuss然后，我们再讨论。
the limitations of machine learning机器学习的局限性。
and why deep learning is needed.以及为什么需要深度学习。
I'll introduce you to the deep learning concept,我将向你介绍深度学习的概念。
what are neurons, perceptrons,什么是神经元，什么是感知器。
multiple layer perceptrons and so on.多层感知器等等。
We'll discuss the different types of neural networks,我们将讨论不同类型的神经网络。
and we'll also look at what exactly back propagation is.我们还要看看反向传播到底是什么。
Apart from this, we'll be running a demo除此之外，我们还要做一个演示。
to understand deep learning in more depth.为了更深入地理解深度学习。
And finally we'll move onto the next module,最后，我们将进入下一个模组。
which is natural language processing.这是一种自然语言处理。
On the natural language processing,在自然语言处理方面。
we'll try to understand what is text mining,我们将尝试理解什么是文本挖掘。
那么让我们来看看 Python 的一些特性... ..。 你将使用分类算法。 显示了你的因变量 y 之间的关系。 和 p 快速是快速结果的一部分。 以及统计数据和时间序列。
在 NLP 中文本挖掘的区别。
what are the different terminologies in NLP,自然语言处理的不同术语是什么。
and we'll end the session by looking at我们将在会议结束时。
the practical implementation of NLP using Python, alright.使用 Python 的 NLP 的实际实现，好吧... ..。
So guys, there's a lot to cover in today's session.那么，伙计们，今天的会议有很多内容要讲。
Also, if you want to stay updated还有，如果你想随时了解最新情况。
about the recent technologies,关于最近的技术。
and would like to learn more about the training technology,并且想了解更多关于培训技术的知识。
make sure you subscribe to our YouTube channel确保你订阅了我们的 YouTube 频道。
to never miss out on such sessions.永远不要错过这样的会议。
So let's move ahead and take a look at our first topic那么，让我们继续前进，看看我们的第一个话题。
which is history of artificial intelligence.这是人工智能的历史。
So guys, the concept of artificial intelligence那么，伙计们，人工智能的概念。
goes back to the classical ages.可以追溯到古典时代。
Under Greek mythology,在希腊神话里。
the concept of machines and mechanical men机器和机械人的概念。
were well thought of.我们考虑得很周到。
So, an example of this is Talos.那么，这方面的一个例子是塔罗斯。
I don't know how many of you have heard of this.我不知道你们中有多少人听说过这件事。
Talos was a giant animated bronze warrior塔洛斯是一个巨大的活生生的青铜战士。
who was programmed to guard the island of Crete.保护克里特岛的人。
Now these are just ideas.现在这些只是想法。
Nobody knows if this was actually implemented,没有人知道这是否真的得到了实施。
but machine learning and AI were thought of long ago.但是机器学习和人工智能在很久以前就已经被人们所认识了。
Now let's get back to the 19th century.现在让我们回到19世纪。
现在你们中的一些人可能会想，为什么我们有一个 s 曲线。 这也是一种分类算法。 对于每个即将到来的分支节点。 这些分类算法工作。 正确预测的正面观测值。 q 矩阵基本上是代理人的记忆。 所以该文件不包含任何丢失的值。 是一个非常简单的过程。
Now 1950 was speculated to be现在人们推测1950年是。
one of the most important years最重要的年份之一。
for the introduction of artificial intelligence.为了引进人工智能。
In 1950, Alan Turing published a paper1950年，阿兰 ? 图灵发表了一篇论文。
in which he speculated about the possibility他在书中推测有可能。
of creating machines that think.创造出能够思考的机器。
So he created what is known as the Turing test.于是他创造了所谓的图灵测试。
This test is basically used to determine这个测试基本上是用来确定。
whether or not a computer can think intelligently计算机能否智能地思考。
like a human being.像个人一样。
He noted that thinking is difficult to define他注意到思维很难定义。
and devised his famous Turing test.并设计了他著名的图灵测试。
So, basically, if a machine can carry out a conversation所以，基本上，如果一台机器可以进行一次对话。
that was indistinguishable真是难以区分。
from a conversation with a human being,从与人类的谈话中，我们可以知道。
it was reasonable to say that the machine is thinking,说机器在思考是合理的。
meaning that the machine will pass the Turing test.意思是这台机器将通过图灵测试。
Now, unfortunately, up to this date,现在，很不幸，到目前为止。
we haven't found a machine that has fully cleared我们还没有找到一台完全清空的机器。
the Turing test.图灵测试。
So, the Turing test was actually the first serious proposal因此，图灵测试实际上是第一个严肃的提案。
in the philosophy of artificial intelligence.人工智能的哲学。
Followed by this was the era of 1951.接下来是1951年。
我们可以明白为什么我们应该使用 Python 了。 数据探索包括理解模式。 就像垃圾邮件和非垃圾邮件是一个分类问题。 So you'll use your out-of-bag sample所以你要用你的袋外样品。 和支持向量是最大的. 。 这涉及到一个新的变量 z。 您的输入变量. 。 For example, you can consider K value例如，你可以考虑 k 值。 这是最佳 k 值。 如果我们用。 现在我们为什么要给每个输入赋权呢。 反向传播算法。 。
This was also known as the game AI.这也被称为人工智能游戏。
So in 1951, by using the Ferranti Mark 1 machine所以在1951年，通过使用费朗蒂马克1型机器。
of the University of Manchester,英国曼彻斯特大学。
a computer scientist known as Christopher Strachey一位被称为克里斯托弗?斯特雷奇的计算机科学家。
wrote a checkers program.编写了一个检查程序。
And at the same time,与此同时，... ..。
a program was written for chess as well.还有一个程序也是为象棋编写的。
Now, these programs were later improved and redone,现在，这些程序后来得到了改进和重做。
but this was the first attempt但这是第一次尝试。
at creating programs that could play chess开发能下国际象棋的程序。
or that would compete with humans in playing chess.或者在下国际象棋时与人类竞争。
This is followed by the year 1956.接下来是1956年。
Now, this is probably the most important year现在，这可能是最重要的一年了。
in the invention of AI.在人工智能的发明中。
Because in 1956, for the firs time,因为在1956年，第一次。
the term artificial intelligence was coined.人工智能这个术语是由。
Alright.好吧。
So the term artificial intelligence所以人工智能这个术语。
was coined by John McCarthy是约翰 ? 麦卡锡杜撰的。
at the Dartmouth Conference in 1956.在1956年的达特茅斯会议上。
Coming to the year 1959,来到1959年。
the first AI laboratory was established.第一个人工智能实验室成立了。
This period marked the research era for AI.这一时期标志着人工智能的研究时代。
So the first AI lab where research was performed第一个进行研究的人工智能实验室。
is the MIT lab,是麻省理工学院的实验室。
which is still running til date.仍在运行，直到日期. 。
实际上在人工智能领域获得了令人难以置信的巨大势头。 in order to identify any profitable opportunity为了找到任何有利可图的机会。 并且计算 p 的公式很慢。 我们错过了其中一个条目。 为了保护你的兔子不受狼群的伤害。 在这种情况下，病原体会采取各种行动。 与以前的情况相比。 这将帮助我们预测结果。 以及它与自然语言处理的关系。
In 1960, the first robot was introduced1960年，第一个机器人问世。
to the General Motors assembly line.到通用汽车的装配线。
In 1961, the first chatbot was invented.第一个聊天机器人是在1961年发明的。
Now we have Siri, we have Alexa.现在我们有了 Siri，我们有了 Alexa。
But in 1961,但是在1961年。
there was a chatbot known as Eliza,有一个叫伊莱莎的聊天机器人。
which was introduced.引进的... ..。
This is followed by the famous IBM Deep Blue.接下来是著名的 IBM 深蓝。
In 1997, the news broke down在1997年，这个消息败露了。
that IBM's Deep Blue beats the world champion,IBM 的深蓝打败了世界冠军。
Garry Kasparov, in the game of chess.加里 ? 卡斯帕罗夫，在国际象棋比赛中。
So this was kind of the first accomplishment of AI.所以这算是人工智能的第一个成就。
It was able to beat the world champion at chess.它在国际象棋比赛中击败了世界冠军。
So in 2005, when the DARPA Grand Challenge was held,所以在2005年，当美国国防部高级研究计划局举办大挑战赛时,。
a robotic car named Stanley,一辆名叫斯坦利的机器人汽车。
which was built by Stanford's racing team,这是斯坦福大学的赛车队建造的。
won the DARPA Grand Challenge.获得了美国国防部高级研究计划局大挑战赛的冠军。
That was another big accomplish of AI.那是人工智能的又一大成就。
In 2011, IBM's question answering system, Watson,在2011年，IBM 的问答系统 Watson。
defeated the two greatest Jeopardy champions,在《危险边缘》节目中击败了两位最伟大的冠军。
Brad Rutter and Ken Jennings.布拉德 ? 拉特和肯 ? 詹宁斯。
So guys, this was how AI evolved.伙计们，这就是人工智能的进化方式。
So if each of you opened up Netflix所以如果你们每个人都开了 Netflix。 可以在这个阶段实施。 并且计算 p 的公式很慢。 通过考虑一组随机的预测变量。 作为检查数据点的接近程度的一种措施。 实际值与预测值的比较。 预测的总的正面观察。 找出最佳的政策。 我只是用这个公式中的值代替... ..。 也被称为感知器。 现在为了从数学上告诉你我们在做什么。 为了把它组合成一个视频动画。 在我们理解什么是文本挖掘之前。
It started off as a hypothetical situation.这一开始只是一个假设的情况。
Right now it's the most important technology现在这是最重要的技术。
in today's world.在今天的世界里。
If you look around every where,如果你环顾四周，你会发现。
everything around us is run through AI deep learning我们周围的一切都是通过人工智能深度学习来运行的。
or machine learning.或者机器学习。
So since the emergence of AI in the 1950s,所以自从上世纪50年代人工智能出现以来。
we have actually seen an exponential growth我们实际上看到了一个指数增长。
and its potential.和它的潜力。
So AI covers domains such as machine learning,因此，人工智能涵盖了诸如机器学习、。
deep learning, neural networks,深度学习，神经网络。
自然语言处理。
knowledge based, expert systems and so on.基于知识的，专家系统等等。
It is also made its way into computer vision它也进入了计算机视觉领域。
and image processing.还有图像处理。
Now the question here is if AI has been here现在的问题是，人工智能是否曾经存在过。
for over half a century,半个多世纪以来。
why has it suddenly gain so much importance?为什么它突然变得这么重要了。
Why are we talking about artificial intelligence now?我们为什么现在谈论人工智能。
Let me tell you the main reasons for the demand of AI.让我告诉你人工智能需求的主要原因。
The first reason is what we have第一个原因是我们拥有的。
more computation power now.现在计算能力更强了。
So, artificial intelligence requires所以，人工智能需要。
a lot of computing power.大量的计算能力. 。
Recently, many advances have been made最近，取得了许多进展。
and complex deep learning models are deployed.我们采用了复杂的深度学习模型。
关于人工智能。 使用预测变量。 很多数据科学家被问到。 现在这包括使用未标记的数据进行训练。 现在父节点的结果总数。 现在创建随机森林的第一步。 因为你在重新计算所有的质心..。
And one of the greatest technology也是最伟大的科技之一。
that made this possible are GPUs.使这一切成为可能的是 gpu。
Since we have more computational power now,由于我们现在有了更多的计算能力,。
it is possible for us to implement AI我们实现人工智能是可能的。
in our daily aspects.在我们的日常生活中。
Second most important reason is that第二个最重要的原因是。
we have a lot of data at present.目前我们有大量的数据。
We're generating data at an immeasurable pace.我们正以不可估量的速度生成数据。
We are generating data through social media,我们正在通过社交媒体生成数据。
through IoT devices.通过物联网设备。
Every possible way, there's a lot of data.每一种可能的方式，都有大量的数据。
So we need to find a method or a solution所以我们需要找到一种方法或解决办法。
that can help us process this much data,可以帮助我们处理这么多的数据。
and help us derive useful insight,并帮助我们获得有用的见解。
so that we can grow business with the help of data.这样我们就可以利用数据来发展业务。
Alright, so, that process好吧，那么，这个过程。
is basically artificial intelligence.基本上是人工智能。
So, in order to have a useful AI agent所以，为了拥有一个有用的人工智能代理。
to make smart decisions做出明智的决定。
like telling which item to recommend比如告诉别人推荐什么东西。
next when you shop online,下次你在网上购物的时候。
or how to classify an object from an image.或者怎样把物体从图像中分类。
人工智能受过大型数据集的训练。
and big data enables us to do this more efficiently.大数据使我们能够更有效地完成这项工作。
Next reason is now we have better algorithms.下一个原因是我们现在有了更好的算法。
Gmail 还有一个单独的部分叫垃圾邮件。 Logit模型是用来预测。 So here itself we can understand the speed limit所以在这里我们可以理解速度极限。 并将该变量分配给根节点。 除以 p 游泳逗号绿。 特点。 而且每个段只包含一种数据。 k 均值算法的威力。 因为图像识别和图像有很多像素。 现在感知器所做的是计算一些函数。 我们正在使用一种被称为梯度下降法的方法。
Right now we have very effective algorithms现在我们有非常有效的算法。
which are based on the idea of neural networks.这是基于神经网络的想法。
Neural networks is nothing but神经网络只不过是。
the concept behind deep learning.深度学习背后的概念。
Since we have better algorithms因为我们有更好的算法。
which can do better computations可以做出更好的计算。
，计算速度更快，准确度更高。
the demand for AI has increased.对人工智能的需求增加了。
Another reason is that universities, governments,另一个原因是大学、政府、。
startup, and tech giants are all investing in AI.创业公司和科技巨头都在投资人工智能。
Okay, so companies like Google, Amazon,好吧，像谷歌、亚马逊、。
Facebook, Microsoft,脸谱网，微软。
all of these companies have heavily invested所有这些公司都投入了大量资金。
in artificial intelligence在人工智能领域。
because they believe that AI is the future.因为他们相信人工智能就是未来。
So AI is rapidly growing both as a field of study因此，人工智能作为一个研究领域正在迅速发展。
and also as an economy.同时，作为一个经济体。
So, actually, this is the right time所以，事实上，现在正是时候。
for you to understand what is AI and how it works.让你了解什么是人工智能，以及它是如何工作的。
So let's move on and understand那么，让我们继续前进，理解一下。
what exactly artificial intelligence is.人工智能到底是什么。
The term artificial intelligence人工智能一词。
was first coined in the year 1956 by John McCarthy是由约翰 ? 麦卡锡于1956年首创的。
at the Dartmouth Conference.在达特茅斯会议上。
I already mentioned this before.我以前已经提到过这一点。
It was the birth of AI in the 1956.这是1956年人工智能的诞生。
另一个著名的应用是人工智能是自动驾驶汽车。 如果我们达到人工智能. 。 in order to get the correct output.为了得到正确的输出。 是父节点中慢结果的数量。 为了计算准确度。 你想在哪里建你的篱笆。 因此，精度基本上是预测正确的。 即使其他节点没有给我们更多的奖励。 这里我们计算一个 q 值。 都是文本挖掘和 NLP 的应用。 这两门课程都深入地解释了 Python。
Now, how did he define artificial intelligence?那么，他是如何定义人工智能的呢。
John McCarthy defined AI as the science and engineering约翰 ? 麦卡锡把人工智能定义为科学和工程学。
of making intelligent machines.制造智能机器的方法。
In other words, artificial intelligence换句话说，就是人工智能。
is the theory and development of computer systems是计算机系统的理论和发展。
able to perform task能够完成任务。
that normally require human intelligence,通常需要人类的智慧。
such as visual perception, speech recognition,例如视知觉、语音识别、语音识别等。
decision making, and translation between languages.决策制定和语言间的翻译。
So guys, in a sense, AI is a technique of getting machines所以，从某种意义上来说，人工智能是一种获取机器的技术。
to work and behave like humans.像人类一样工作和行为。
In the rest past, artificial intelligence在过去的其余时间里，人工智能。
has been able to accomplish this已经能够做到这一点。
by creating machines and robots通过创造机器和机器人。
that have been used in wide range of fields,已经在很多领域得到了广泛的应用。
including healthcare, robotics, marketing,包括医疗保健，机器人技术，市场营销。
business analytics, and many more.商业分析，还有很多。
With this in mind,记住这一点,。
让我们来讨论一下人工智能在现实世界中的应用。
so that you understand how important artificial intelligence这样你就会明白人工智能的重要性。
is in today's world.在今天的世界上。
Now, one of the most famous applications现在，最著名的应用之一。
of artificial intelligence人工智能领域。
is the Google predictive search engine.是谷歌的预测性搜索引擎。
这表明人工智能已变得多么重要。 他们推测人工超级智能。 是非常简单的。 这就是集群。 实际值与预测值的比较。 我们试图找出变量。 这也产生了大量的数据。
When you begin typing a search term当你开始输入搜索关键词时。
and Google makes recommendations for you to choose from,然后 Google 推荐你从中选择。
that is artificial intelligence in action.那是人工智能在起作用。
So predictive searches are based on data所以预测性搜索是基于数据的。
that Google collects about you,谷歌搜集的关于你的信息。
such as your browser history, your location,例如你的浏览器历史记录、你的位置、。
your age, and other personal details.你的年龄和其他个人信息。
因此，通过使用人工智能,。
谷歌试图猜测你可能正在寻找什么... ..。
Now behind this,现在，在这后面。
there's a lot of natural language processing,这里有很多自然语言处理。
deep learning, and machine learning involved.深度学习和机器学习涉及到... ..。
We'll be discussing all of those concepts我们将讨论所有这些概念。
in the further slides.在进一步的幻灯片中. 。
创建一个搜索引擎并不容易。
but the logic behind Google search engine但是谷歌搜索引擎背后的逻辑。
is artificial intelligence.是人工智能. 。
继续，在金融部门，。
JP Morgan Chase's Contract Intelligence Platform摩根大通的合同情报平台。
使用机器学习，人工智能，。
和图像识别软件。
分析法律文件。
Now let me tell you that manually reviewing现在让我告诉你，手动检查。
around 12,000 agreements took over 36,000 hours.大约12,000份协议花费了36,000小时。
That's a lot of time.那可是很长的时间。
Hi everyone, this is Zulaikha from Edureka,大家好，我是来自 Edureka 的祖莱卡。 但是一旦这个任务被人工智能机器取代,。 我们有著名的 q 学习算法。 现在你需要明白的最重要的事情是。 那么我们如何知道哪个 k 值最合适呢。 从0到255. 。 被称为勘探和开发的权衡。 一种被称为 q 学习算法的算法。 或者一个特定的输入有多重要。 与非常重要的输入有关。 我们稍后将定义可变的批量大小。 现在，标记化是如何运作的。
it was able to do this in a matter of seconds.它能在几秒钟内做到这一点。
So that's the difference between artificial intelligence这就是人工智能和人工智能的区别。
and manual or human work.体力劳动或人力劳动。
尽管人工智能不能像人类一样思考和推理，但是。
but their computational power is very strong但是他们的计算能力很强。
compared to humans,与人类相比。
because the machine learning algorithm,因为机器学习算法。
deep learning concepts, and natural language processing,深度学习的概念和自然语言处理。
人工智能已经达到了可以计算的阶段。
the most complex of complex problems最复杂的问题。
in a matter of seconds.在几秒钟内..。
Coming to healthcare, IBM is one of the pioneers来到医疗保健领域，IBM 是先驱之一。
that has developed AI software,他们开发了人工智能软件。
specifically for medicine.专门用于医药方面。
Let me tell you that more than 230 healthcare organizations让我告诉你，超过230个医疗机构。
use IBM AI technology,使用 IBM 的人工智能技术。
which is basically IBM Watson.基本上就是 IBM 的沃森。
2016年，IBM 沃森技术能够交叉引用。
20 million oncology records quickly2000万份肿瘤记录很快就出来了。
and correctly diagnose a rare leukemia正确诊断出罕见的白血病。
condition in a patient.病人的情况..。
So, it basically went through 20 million records,所以，它基本上刷新了2000万张唱片。
which it probably did in a matter of second or minutes,它可能在几秒钟或几分钟内就做到了。
或者需要预测的输出变量。 或者也被称为数据清理。 在左子节点是3. 。 p 是事件 b 的概率。 对于描述框中的每个算法。 积极的观察结果与预测的总数相比。 计算这些值的平方误差之和。 国家的一些行动。 现在第一个限制是机器学习。 并应用各种变换和函数。 现在我们要做的是，首先初始化。 在这里预测我们的结果。 通过使用 NaiveBayesClassifier。
max to max.麦克斯呼叫麦克斯。
And then it correctly diagnosed a patient然后它正确地诊断出了一个病人。
with a rare leukemia.患有罕见的白血病。
Knowing that machines are now used了解到现在机器正在被使用。
in medical fields as well,在医学领域也是如此。
这表明人工智能已变得多么重要。
It has reached every domains of our lives.它已经渗透到我们生活的方方面面。
Let me give you another example.让我再举一个例子。
The Google's AI Eye Doctor谷歌的人工智能眼科医生。
是另一个由谷歌发起的项目。
where they're working with an Indian eye care chain在那里，他们与一家印度眼部护理连锁店合作。
to develop artificial intelligence system开发人工智能系统。
which can examine retinal scans它可以检查视网膜扫描。
and identify a condition called并确定一种叫做。
diabetic retinopathy which can cause blindness.糖尿病视网膜病变可以导致失明。
现在，在 Facebook 这样的社交媒体平台上,。
artificial intelligence is used for face verification人工智能用于面部识别。
其中你利用了机器学习。
and deep learning concept和深度学习的概念。
in order to detect facial features and tag your friends.为了探测面部特征和标记你的朋友。
All the auto tagging feature that you see in Facebook,你在 Facebook 上看到的所有自动标签功能。
behind that there's machine learning,在这背后是机器学习。
deep learning, neural networks.深度学习，神经网络。
There's only AI behind it.它背后只有人工智能。
So we're actually unaware所以我们实际上并不知道。
that we use AI very regularly in our life.我们在生活中经常使用人工智能。
Prolog 常用于知识库。 现在，当一个模型研究时，会出现过拟合现象。 我们将使用我们错过的数据录入。 这是用求和函数完成的。 为了预测 t 的输出。
All the social media platforms所有的社交媒体平台。
like Instagram, Facebook, Twitter,比如 Instagram，Facebook，Twitter。
they heavily rely on artificial intelligence.他们非常依赖人工智能。
Another such example is Twitter's AI另一个例子是 Twitter 的人工智能。
which is being used to identify any sort of hate speech它被用来识别任何种类的仇恨言论。
and terroristic languages in tweets.以及恐怖主义语言。
So again, it makes use of machine leaning,所以，它再一次利用了机器学习。
deep learning, natural language processing深度学习，自然语言处理。
以过滤掉任何攻击。
或任何可报告的内容。
Now recently, the company discovered最近，公司发现。
around 300,000 terroristic link accounts大约有30万个恐怖分子账户。
and 95% of these were found by non-human其中95% 是非人类发现的。
artificially intelligent machines.人工智能机器。
来到虚拟助手,。
我们现在有 Siri 和 Alexa 这样的虚拟助手。
Let me tell you about another newly released让我告诉你另一部新片。
谷歌的虚拟助手叫做谷歌 Duplex。
which has astonished millions of people around the world.这件事使全世界数以百万计的人感到震惊。
Not only can it respond to calls它不仅能回应电话。
and book appointments for you,并为你预约。
it also adds a human touch.它还增添了人情味。
So it adds human filters and all of that.所以它增加了人类的过滤器等等。
使用预测变量。 和交叉验证方法。 和右子节点的结果总数。 为了决定新数据点的类别。 检查新数据点的接近程度。 Python 的机器学习工具。 使图像处理和图像分析非常困难。 从上一个输入到下一个输入。 你把相同的数字作为参数传递给你的偏见。
It makes it sound very realistic.这使它听起来很真实。
It's actually very hard to distinguish between实际上很难区分。
human and the AI speaking over the phone.人类和人工智能通过电话交谈。
另一个著名的应用是人工智能是自动驾驶汽车。
因此，人工智能实现了计算机视觉。
image detection, deep learning,图像检测，深度学习。
in order to build cars为了制造汽车。
that can automatically detect any objects or any obstacles它能自动探测任何物体或障碍物。
and drive around without human intervention.在没有人为干预的情况下四处开车。
So these are fully automated self-driving cars.所以这些都是全自动的自动驾驶汽车。
Also, Elon Musk talks a lot about how AI is implemented此外，Elon Musk 也谈了很多关于如何实现人工智能的问题。
in Tesla's self-driving cars.特斯拉的自动驾驶汽车。
He quoted that Tesla will have fully self-driving cars他引用了特斯拉将拥有完全自动驾驶汽车的话。
ready by the end of the year,年底前准备好。
and robo taxi version that can ferry passengers还有机器出租车版本，可以运送乘客。
without anyone behind the wheel.没有任何人开车. 。
所以，如果你仔细看看，人工智能实际上是被使用的。
by the tech giants.被科技巨头们..。
许多科技巨头公司，如谷歌、特斯拉、 Facebook、。
all of these data-driven companies.所有这些数据驱动的公司。
In fact, Netflix also makes use of AI,.事实上，Netflix 也利用了人工智能... ..。
So, coming to Netflix.那么，来 Netflix 吧。
So with the help of artificial intelligence所以在人工智能的帮助下。
数据收集是最耗时的工作之一。 这里是根节处的动脉阻塞。 使用多个决策树。 因为如果你想更深入地了解。 的 q 下一个状态逗号所有动作。 以减少输出层的误差。
and machine learning,和机器学习。
Netflix has developed a personalized movie recommendationNetflix 开发了一个个性化的电影推荐服务。
So if each of you opened up Netflix所以如果你们每个人都开了 Netflix。
and if you look at the type of movies如果你看一下电影的类型。
that are recommended to you, they are different.推荐给你的东西，它们是不同的。
This is because Netflix studies这是因为网飞公司研究。
每个用户的个人资料。
and tries to understand what each user is interested in并试图了解每个用户感兴趣的内容。
and what sort of movie patterns each user has,以及每个用户有什么样的电影模式。
and then it recommends movies to them.然后向他们推荐电影。
So Netflix uses the watching history of other users所以 Netflix 使用了其他用户的观看记录。
with similar taste to recommend口味相似的推荐。
what you may be most interested in watching next,接下来你可能最感兴趣的是。
so that you can stay engaged这样你就可以继续忙碌下去。
and continue your monthly subscription.继续每月订阅. 。
Also, there's a known fact that over 75% of what you watch此外，有一个众所周知的事实是，你看的电视节目中有超过75% 。
is recommended by Netflix.15:43.98由 Netflix 推荐。
So their recommendation engine is brilliant.所以他们的推荐引擎很棒。
And the logic behind their recommendation engine他们的推荐引擎背后的逻辑。
is machine learning and artificial intelligence.是机器学习和人工智能。
除了 Netflix，Gmail 每天都使用人工智能。
If you open up your inbox right now,如果你现在打开你的收件箱,。
以便从投入中得出有用的见解。 几乎从来没有正确的格式。 父节点。 意味着您可以在根节点上使用这个变量。 预测数据点的输出。 现在我的意思是，假设你试图聚集在一起。 与误差的平方和. 。 如果那些路真的更好..。 这就是为什么你要把矩阵 q 初始化为零。
you will notice that there are separate sections.你会注意到有一些独立的部分。
For example, we have primary section,例如，我们有初级部分。
社交部分，所有这些。
Gmail 还有一个单独的部分叫垃圾邮件。
所以，Gmail 所做的就是利用。
concepts of artificial intelligence人工智能的概念。
and machine learning algorithms和机器学习算法。
将电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
Many times certain words or phrases很多时候，某些单词或短语。
经常用于垃圾邮件。
如果注意到你的垃圾邮件,。
他们有像彩票、赚钱、全额退款这样的词。
All of this denotes that the email所有这些都表明这封电子邮件。
is more likely to be a spam one.更有可能是垃圾邮件。
So such words and correlations are understood所以这些词和相互关系是可以理解的。
by using machine learning and natural language processing通过使用机器学习和自然语言处理。
and a few other aspects of artificial intelligence.以及人工智能的一些其他方面。
So, guys, these were the common applications所以，伙计们，这些是常见的应用。
of artificial intelligence.人工智能领域。
现在我们来讨论一下人工智能的不同类型。
因此，人工智能被分为三个不同的进化阶段。
or you can say that there are three stages或者你可以说有三个阶段。
Of course, we have artificial narrow intelligence当然，我们有人工狭义智能。
Prolog 提供的特性。 我所说的趋势、模式和相关性是什么意思。 你知道这是一个很好的线性关系。 父节点只是关心节点的速度。 通过组合多个决策树的结果。 这意味着它将研究一个标记的训练数据。 回忆率是预测值的比率。
Of course, we have artificial narrow intelligence当然，我们有人工狭义智能。
followed by artificial general intelligence,接下来是人工智能。
and that is followed by artificial super intelligence.接下来是人工超级智能。
人工智能。
which is also known as weak AI,这也被称为弱 AI。
it involves applying artificial intelligence它涉及到应用人工智能。
only to specific task.只有特定的任务。
So, many currently existing systems因此，许多现有的系统。
that claim to use artificial intelligence声称使用人工智能。
are actually operating as weak AI实际上是作为弱 AI 运行的。
专注于一个狭义的具体问题。
Let me give you an example让我给你举个例子。
人工智能。
Alexa is a very good example of weak AI.Alexa 是弱 AI 的一个很好的例子。
它在无限的预先定义的功能范围内运作。
There's no genuine intelligence没有真正的智慧。
or there is no self awareness,要么就是没有自我意识。
尽管作为一个弱 AI 的复杂例子... ..。
The Google search engine, Sophia the humanoid,谷歌搜索引擎，索菲亚人形机器人。
self-driving cars, and even the famous AlphaGo无人驾驶汽车，甚至还有著名的阿尔法狗。
fall under the category of weak AI.属于弱人工智能的范畴。
So guys, right now we're at the stage各位，现在我们正在舞台上。
人工智能或弱人工智能。
将电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。 我们已经产生了大量的数据。 现在让我们看看下一个分类算法。 Okay.好的。 这里我们可能有血液在根节处流动等等。 用于训练分类器来区分。 Blue 表示另一个星系团的重心。 对于一个特定的问题陈述。 表示投入的重要性。 和偏差变量在训练阶段。
We actually haven't reached artificial general intelligence我们实际上还没有达到人工通用智能。
or artificial super intelligence,或者人工超级智能。
but let's look at what exactly it would be like但是让我们来看看它到底会是什么样子。
如果我们达到人工智能. 。
Now artificial general intelligence现在是人工通用智能。
which is also known as strong AI,也就是所谓的强人工智能。
it involves machines that posses the ability它涉及到拥有这种能力的机器。
to perform any intelligent task that a human being can.完成任何人类可以完成的智能任务。
Now this is actually something现在这真是一件大事。
that a lot of people don't realize.很多人都没有意识到..。
Machines don't posses human-like abilities.机器没有人类的能力。
They have a very strong processing unit他们有很强的处理单元。
that can perform high-level computations,它可以执行高级计算。
but they're not yet capable of doing the simple但是他们还没有能力做简单的事情。
and the most reasonable things that a human being can.人类所能做的最合理的事情。
If you tell a machine to process like a million documents,如果你告诉一台机器要处理大约一百万份文件,。
it'll probably do that in a matter of 10 seconds,它可能在10秒钟内就能做到。
or a minute, or even 10 minutes.或者一分钟，甚至十分钟。
But if you ask a machine to walk up to your living room但是如果你让一台机器走到你的起居室。
and switch on the TV,然后打开电视。
a machine will take forever to learn that,一台机器要花很长时间才能学会这个。
because machines don't have the reasonable way of thinking.因为机器没有合理的思维方式。
They have a very strong processing unit,他们有一个非常强大的处理单元。
当涉及到用于人工智能或机器学习的 Python 时。 我将解释更多的分类算法。 只有这样，根节点才可以通过使用。 是用度量计算的。 KNN 使用简单的措施。 因为我们有非常庞大的数据集。
but they're not yet capable但是他们还没有能力。
of thinking and reasoning like a human being.像人一样思考和推理。
So that's exactly why we're still stuck这就是为什么我们仍然被困在这里的原因。
关于人工智能。
So far we haven't developed any machine到目前为止，我们还没有开发出任何机器。
that can fully be called strong AI,完全可以称之为强人工智能。
even though there are examples of AlphaGo Zero尽管有零点阿尔法围棋的例子。
which defeated AlphaGo in the game of Go.阿尔法狗在围棋比赛中击败了阿尔法狗。
AlphaGo Zero basically learned in a span of four months.阿尔法狗零式基本上是在四个月的时间里学会的。
它自己学习，没有任何人为干预。
But even then, it was not classified但即使在那时，这也不是机密。
作为一个完全强大的人工智能,。
因为它不能像人一样推理。
Moving onto artificial super intelligence.转向人工超级智能。
Now this is a term referring to the time这是一个指时间的术语。
when the capabilities of a computer当一台计算机的能力。
will surpass that of a human being.将会超过人类的能力。
In all actuality, I'll take a while for us实际上，我会为我们花一些时间。
to achieve artificial super intelligence.实现人工超级智能。
目前，这被看作是一种假设的情况。
as depicted in movies and any science fiction books就像电影和任何科幻小说里描述的那样。
在那里，机器已经统治了世界。
movies like Terminator and all of that像《终结者》之类的电影。
谷歌试图猜测你可能正在寻找什么... ..。 在模型评估和优化。 父节点中的结果总数为4. 。 通过选择根节点。 。 另一个特点是。 积极的观察你所有的观察。 这个绿点表示质心。 Then you group the data points into specific clusters然后将数据点分组到特定的集群中。 你会看到误差随着 k 值的增大而减小。 r 状态逗号动作加上 γ 到最大值。 复杂问题的机器学习模型。 所以循环网络。 以及 Spark ML 库的所有特性和功能。
depict artificial super intelligence.描绘人工超级智能。
These don't exist yet,这些还不存在。
which we should be thankful for,这是我们应该感谢的。
but there are a lot of people但是有很多人。
他们推测人工超级智能。
will take over the world by the year 2040.2. 到2040年，世界将是一片混乱。
So guys, these were the different types各位，这些是不同的类型。
or different stages of artificial intelligence.或者是人工智能的不同阶段。
总结一下所有的事情，就像我以前说的,。
狭隘的智慧是目前唯一存在的东西。
We have only weak AI or weak artificial intelligence.我们只有弱的人工智能或者弱的人工智能。
All the major AI technologies that you see你所看到的所有主要的人工智能技术。
are artificial narrow intelligence.是人工狭义智能。
We don't have any machines which are capable of thinking我们没有会思考的机器。
like human beings or reasoning like a human being.像人一样，或者像人一样推理。
Now let's move on and discuss现在让我们继续讨论。
人工智能的不同编程语言。
所以实际上有 n 个语言数。
that can be used for artificial intelligence.可以用于人工智能。
I'm gonna mention a few of them.我要举几个例子。
So, first, we have Python.首先，我们有 Python。
Python 可能是最著名的语言。
for artificial intelligence.对于人工智能来说。
It's also known as the most effective language for AI,它也被认为是人工智能最有效的语言。
现在，这些信息对道路类型有什么影响。 用来评估你的模型的效率。 直到你成为多个决策树。 自变量之间。 是正确预测正面观测值的比率。 该集群中的每个其他点。 因为我们可以把相似的颜色聚成相似的组。 在这里，我们得到了选定的路径. 。 试图预测演习的类型。 是结构化和格式化的. 。
，因为许多开发人员喜欢使用 Python. 。
And a lot of scientists are also comfortable许多科学家也对此感到满意。
with the Python language.使用 Python 语言。
This is partly because the syntaxes这在一定程度上是因为语法。
是非常简单的。
and they can be learned very easily.而且它们很容易学会。
It's considered to be one of the most它被认为是世界上。
easiest language to learn.最简单易学的语言。
And also many other AI algorithms还有许多其他的人工智能算法。
and machine learning algorithms和机器学习算法。
可以很容易地在 Python 中实现。
because there are a lot of libraries因为这里有很多图书馆。
是这些算法的预定义函数。
So all you have to do is you have to call that function.所以你要做的就是调用这个函数。
You don't actually have to call your algorithm.你实际上不需要调用你的算法。
So, Python is considered the best choice所以，Python 被认为是最好的选择。
for artificial intelligence.对于人工智能来说。
With Python stands R,使用 Python 代表 r、。
which is a statistical programming language.这是一种统计编程语言。
Now R is one of the most effective language现在 r 语言是最有效的语言之一。
and environment for analyzing and manipulating the data以及分析和操作数据的环境。
for statistical purpose.为了统计的目的. 。
It is a statistical programming language.这是一种统计程序设计语言。
So using R we can easily produce因此，使用 r，我们可以很容易地生成。
well designed publication quality plots,精心设计的出版物质量图。
including mathematical symbol and formula, wherever needed.包括数学符号和公式，只要需要。
以过滤掉任何攻击。 所以要消除缺失的值并不容易。 现在让我们试着理解贝叶斯是如何天真地工作的。 直到你的质心位置不变为止。 因为这次会议我们将看到他们中的许多人。 试图找到一种方法。 被称为政策性学习。 你的每一个输入与其各自的重量。 和时间序列在测试数据中的位置。 ，使用 NLP 处理和翻译。
If you ask me, I think R is also one of the如果你问我，我认为 r 也是。
easiest programming language to learn.最简单的程序设计语言。
The syntax is very similar to English language,这句话的语法和英语非常相似。
and it also has N number of libraries它还有 n 个图书馆。
that support statistics, data science,支持统计学、数据科学、。
AI, machine learning, and so on.人工智能、机器学习等等。
It also has predefined functions它还具有预定义的功能。
for machine learning algorithms,对于机器学习算法来说。
natural language processing, and so on.自然语言处理等等。
So R is also a very good choice所以 r 也是一个很好的选择。
如果你想开始学习编程语言。
for machine learning or AI.用于机器学习或人工智能。
Apart from this, we have Java.除此之外，我们还有 Java。
现在 Java 也可以被认为是一个不错的选择。
人工智能发展。
Artificial intelligence has a lot to do人工智能有很多事情要做。
with search algorithms,使用搜索算法。
artificial neural networks, and genetic programming,人工神经网络和遗传程序设计。
而 Java 提供了许多好处。
It's easy to use.它很容易使用。
Debugging is very easy, package services.调试很容易，打包服务。
There is simplified work with large scale projects.大型工程有简化的工作。
There's a good user interaction,有一个很好的用户交互。
and graphical representation of data.数据的图形化表示。
It has something known as the standard widget toolkit,它有一种叫做 SWT 的东西。
which can be used for making graphs and interfaces.可以用来制作图形和接口。
狭隘的智慧是目前唯一存在的东西。 如果你想开始学习编程语言。 的输出变量. 。 你总会得到一个快速的结果。 现在，因为幼稚的贝叶斯考虑每个预测变量。 。 然后遍历到节点 d。 使用 shape 函数来实现. 。 现在这个优化器的主要功能是。
So, graphic virtualization is actually所以，图形虚拟化实际上是。
人工智能的一个重要部分。
or data science, or machine learning for that matter.或者数据科学，或者机器学习。
Let me list out a few more languages.让我再列举几种语言。
We also have something known as Lisp.我们还有一个叫做 Lisp 的东西。
Now shockingly, a lot of people have not heard现在，令人震惊的是，许多人还没有听说。
of this language.这种语言的..。
This is actually the oldest and the most suited language这实际上是最古老、最适合的语言。
for the development of artificial intelligence.为了人工智能的发展。
It is considered to be a language它被认为是一种语言。
which is very suited for the development这非常适合于发展。
of artificial intelligence.人工智能领域。
Now let me tell you that this language现在让我告诉你这种语言。
was invented by John McCarthy是约翰 ? 麦卡锡发明的。
who's also known as the father of artificial intelligence.他也被称为人工智能之父。
He was the person who coined the term他就是创造这个术语的人。
artificial intelligence.人工智能. 。
It has the capability of processing symbolic information.它具有处理符号信息的能力。
It has excellent prototyping capabilities.它有很好的原型能力。
It is easy,这很简单。
and it creates dynamic objects with a lot of ease.它可以轻松地创建动态的对象。
There's automatic garbage collection in all of that.所有这些都有自动垃圾收集功能。
But over the years, because of advancements,但是随着时间的推移，由于进步,。
many of these features许多这样的功能。
have migrated into many other languages.已经迁移到许多其他语言中去了。
人工智能已经达到了可以计算的阶段。 或任何可报告的内容。 经常用于垃圾邮件。 它自己学习，没有任何人为干预。 对于数学中的线性直线，y = mx + c。 p 的分数慢，p 的分数快。 现在这正是非线性支持向量机。 选择一个伽马参数总是很实际的。
And that's why a lot of people don't go for Lisp.这就是为什么很多人不喜欢 Lisp 的原因。
There are a lot of new languages有许多新的语言。
which have more effective features有更有效的功能。
or which have better packages you can see.或者你可以看到哪些包装更好。
Another language I like to talk about is Prolog.我喜欢谈论的另一种语言是 Prolog。
Prolog 常用于知识库。
and expert systems.以及专家系统。
Prolog 提供的特性。
包括模式匹配、自由基数据结构、。
automatic back tracking and so on.自动回溯跟踪等等。
All of these features provide所有这些功能都提供了。
a very powerful and flexible programming framework.一个非常强大和灵活的编程框架。
Prolog 实际上广泛应用于医疗项目中。
and also for designing expert AI systems.也可以用来设计人工智能专家系统。
Apart from this, we also have C++,除此之外，我们还有 c + + 、。
we have SaaS, we have JavaScript我们有 SaaS，我们有 JavaScript。
which can also be used for AI.也可以用于人工智能。
We have MATLAB, we have Julia.我们有 MATLAB，我们有 Julia。
All of these languages are actually considered所有这些语言实际上都被考虑在内。
pretty good languages for artificial intelligence.对于人工智能来说，相当不错的语言。
But for now, if you ask me但是现在，如果你问我的话。
which programming language should I go for,我应该选择哪种编程语言。
I would say Python.我会说是 Python..。
Python has all the possible packages,Python 拥有所有可能的软件包。
and it is very easy to understand and easy to learn.它很容易理解，也很容易学习。
专注于一个狭义的具体问题。 是这些算法的预定义函数。 这个值基本上表示。 通过考虑下面的等式。
那么让我们来看看 Python 的一些特性... ..。
我们可以明白为什么我们应该使用 Python 了。
首先，Python 是由。
in the year 1989.在1989年..。
It is actually a very easy programming language.这实际上是一种非常简单的编程语言。
That's one of the reasons why这就是原因之一。
a lot of people prefer Python.许多人喜欢 Python... ..。
It's very easy to understand.这很容易理解。
It's very easy to grasp this language.这门语言很容易掌握。
所以 Python 是一个解释的、面向对象的、。
high-level programming language,高级语言，2010年10月25日。
and it can be very easily implemented.它可以很容易地实现。
Now let me tell you a few features of Python.现在让我告诉你 Python 的一些特性。
It's very simple and easy to learn.这本书很简单，也很容易学。
Like I mentioned,正如我所说的。
它是最简单的编程语言之一。
and it also free and open source.它也是免费的开源软件。
Apart from that, it is a high-level language.除此之外，它还是一种高级语言。
You don't have to worry about你不必担心。
anything like memory allocation.比如内存分配。
It is portable,它是便携式的。
meaning that you can use it on any platform意思是你可以在任何平台上使用它。
like Linux, Windows, Macintosh, Solaris, and so on.像 Linux、 Windows、 Macintosh、 Solaris 等等。
It support different programming paradigms它支持不同的编程范例。
like object-oriented and procedure oriented programming,类似于面向对象和面向过程的编程。
and it is extensible,它是可扩展的。
意味着它能调用 c 和 c + + 库。
用来预测一个连续因变量 y。 out of the scope of today's session.超出今天会议的讨论范围。 现在道路类型的值0.325表示。 通过了解多少样品。 因此，k 意味着聚类主要用于目标市场营销。 意思是这些砝码显示了。 我们把实际观测到的目标储存在 y。 只有这样我们才能进行实验. 。
除此之外，让我告诉你 Python。
实际上在人工智能领域获得了令人难以置信的巨大势头。
这种语言用于开发数据科学算法。
机器学习算法和物联网项目。
The other advantages to Python also,Python 的其他优点还包括:。
the fact that you don't have to code much事实上，你不需要编很多代码。
当涉及到用于人工智能或机器学习的 Python 时。
This is because there are ready-made packages.这是因为有现成的包装。
There are predefined packages有预定义的包。
that have all the function and algorithm stored.存储了所有的函数和算法。
For example, there is something known as PiBrain,例如，有一种叫做 PiBrain 的东西。
which can be used for machine learning,它可以用于机器学习。
NumPy which can be used for scientific computation,这个数字可以用于计算科学。
Pandas and so on.熊猫等等... ..。
There are N number of libraries in Python.在 Python 中有 n 个库。
同学们，我现在要深入了解 Python..。
I'm now going to explain Python to you,现在我要向你们解释 Python。
since this session is about artificial intelligence.由于这次会议是关于人工智能的。
所以，那些不太了解 Python 的人。
或者是 Python 的新手。
I will leave a couple of links in the description box.我将在描述框中留下几个链接。
You all can get started with programming你们都可以开始编程了。
and any other concepts or any other doubts以及任何其他概念或任何其他疑问。
和实际的实现。 完全连接的网络。 是用来产生偏差的度量。 现在，让我们不要深入到优化器的深度。 是任何批量的随机数据样本。
that you have on Python.你在 Python 上拥有的所有东西。
We have a lot of content around programming with Python我们有很多关于 Python 编程的内容。
or Python for machine learning and so on.或者 Python 用于机器学习等等。
Now let's move on and talk about现在让我们继续讨论。
one of the most important aspects最重要的方面之一。
of artificial intelligence,人工智能领域。
which is machine learning.这就是机器学习。
Now a lot of people always ask me this question.现在很多人总是问我这个问题。
Is machine learning and artificial intelligence机器学习和人工智能。
the same thing?同样的事情。
Well, both of them are not the same thing.好吧，这两者不是一回事。
The difference between AI and machine learning人工智能和机器学习的区别。
is that machine learning is used in artificial intelligence.机器学习被用于人工智能。
Machine learning is a method机器学习是一种方法。
through which you can feed a lot of data to a machine你可以通过它把大量的数据输入到机器中。
and make it learn.让它学习。
Now AI is a vast of field.现在人工智能是一个广阔的领域。
在人工智能下，我们有机器学习，我们有 NLP，。
we have expert systems, we have image recognition,我们有专家系统，我们有图像识别系统。
object detection, and so on.目标检测等等... ..。
We have deep learning also.我们还有深度学习。
所以，人工智能是一种过程，或者说是一种方法论。
in which you make machines你在里面制造机器。
mimic the behavior of human beings.模仿人类的行为。
Machine learning is a way机器学习是一种方法。
in which you feed a lot of data to a machine,把大量的数据输入到一台机器中。
so that it can make it's own decisions.这样它就能自己做决定了。
在这里，我们将看到机器学习算法。 这些是广泛的数据集。 快速结果的数量。 KNN 背后所涉及的措施。 有一种叫做支持向量回归因子的东西。 其中失真减小得非常突然。 是一个线性或二进制分类器。
Let's get into depth about machine learning.让我们深入了解一下机器学习。
So first, we'll understand the need for machine learning所以，首先，我们要了解机器学习的必要性。
or why machine learning came into existence.机器学习为什么会出现。
Now the need for machine learning现在机器学习的需要。
begins since the technical revolution itself.自从技术革命以来就开始了。
So, guys, since technology became the center of everything,那么，伙计们，既然科技成为了一切的中心,。
我们已经产生了大量的数据。
As per research, we generate around根据每项研究，我们产生了大约。
2.5 quintillion bytes of data every single data每个数据2.5兆字节的数据。
every single day.每一天..。
And it is estimated that by this year, 2020,据估计，到今年，也就是2020年。
1.7 mb of data will be created every second每秒钟会产生1.7 mb 的数据。
for every person on earth.地球上的每一个人。
So as I'm speaking to you right now,所以，就像我现在跟你们说的,。
I'm generating a lot of data.我正在生成大量的数据。
Now your watching this video on YouTube现在你在 YouTube 上看这个视频。
also accounts for data generation.数据生成也是由于... ..。
So there's data everywhere.所以数据无处不在。
So with the availability of so much data,因此，有了这么多的数据,。
it is finally possible to build predictive models建立预测模型终于成为可能。
that can study and analyze complex data能够研究和分析复杂的数据。
to find useful insights and deliver more accurate results.找到有用的见解并提供更准确的结果。
So, top tier companies like Netflix and Amazon所以，像 Netflix 和 Amazon 这样的顶级公司。
查看目标变量或输出变量。 在两次观察中，我们发现。 最好在那个节点上分割数据。 从 scikit-learn 数据集..。 These weights have to fit our model这些砝码必须适合我们的型号。
build such machine learning models建立这样的机器学习模型。
in order to identify any profitable opportunity为了找到任何有利可图的机会。
and avoid any unwanted risk.避免任何不必要的风险。
So guys, one thing you all need to know is that伙计们，有一件事你们必须知道。
the most important thing for artificial intelligence人工智能最重要的一点是。
is data.是数据. 。
For artificial intelligence对于人工智能来说。
or whether it's machine learning or deep learning,无论是机器学习还是深度学习。
it's always data.总是数据..。
And now that we have a lot of data,现在我们有了大量的数据。
我们可以找到一种方法来分析，处理。
and draw useful insights from this data并从这些数据中得出有用的见解。
in order to help us grow businesses为了帮助我们发展业务。
or to find solutions to some problems.或者找到一些问题的解决办法。
数据是解决办法。
We just need to know how to handle the data.我们只需要知道如何处理这些数据。
处理数据的方法。
is through machine learning, deep learning,是通过机器学习，深度学习。
and artificial intelligence.和人工智能。
A few reasons why machine learning is so important机器学习如此重要的几个原因。
是，第一，由于增加了数据生成. 。
So due to excessive production of data,因此，由于数据的过度生产,。
we need to find a method that can be used我们需要找到一种可以使用的方法。
从数据中构建、分析和提取有用的见解。
this is where machine learning comes in.这就是机器学习的用武之地。
人工智能。 现在 Java 也可以被认为是一个不错的选择。 Prolog 实际上广泛应用于医疗项目中。 使用术语分类聚类。 预测输出的机器学习算法。 我们得到的信息很少。 不包括在引导数据集中。 现在我们的下一个算法被称为朴素贝叶斯算法。 你的支持向量机工作。 现在这个过程被称为特征提取。 并且我们知道我们不能增加 w 值。 因为它们给系统带来了非线性。 自然语言处理。
It is used to solve problems and find solutions它是用来解决问题和找到解决办法的。
through the most complex task faced by organizations.通过组织面临的最复杂的任务。
Apart form this, we also needed to improve decision making.除此之外，我们还需要改进决策。
所以通过使用各种算法,。
machine learning can be used to make机器学习可以用来。
better business decisions.更好的商业决策。
For example, machine learning is used to focus sales.例如，机器学习被用来关注销售。
It is used to predict any downfalls n the stock market它被用来预测股票市场的任何下跌。
or identify any sort of risk and anomalies.或识别任何风险和异常情况。
Other reasons include that machine learning helps us其他的原因还包括机器学习帮助了我们。
uncover patterns and trends in data.揭示数据的模式和趋势。
So finding hidden patterns所以找出隐藏的模式。
并从数据中提取关键的见解。
is the most important part of machine learning.是机器学习最重要的部分。
So by building predictive models因此，通过建立预测模型。
和使用统计技术,。
machine learning allows you to dig beneath the surface机器学习允许你挖掘表面之下的东西。
and explode the data at a minute scale.然后在一分钟内爆炸数据。
手动理解数据并提取模式。
takes a lot of time.需要很多时间。
It'll take several days for us我们要花好几天时间。
to extract any useful information from data.从数据中提取任何有用的信息。
基于自变量 x 的值。 所以数学中的线性方程。 以及哪种分类算法效果最好。 如果这个超平面的余量是最大的..。 因为你想得到那个星团的平均值。 这被称为马尔可夫决策过程。 因为你只计算了 q 1逗号5..。 只要有高维数据。 AI 和 TensorFlow 的深度学习。
But if you use machine learning algorithms,但是如果你使用机器学习算法,。
you can perform similar computations in less than a second.你可以在不到一秒钟的时间内完成类似的计算。
Another reason is we need to solve complex problems.另一个原因是我们需要解决复杂的问题。
So from detecting the genes所以通过检测基因。
linked to the deadly ALS disease,与致命的肌萎缩性侧索硬化症有关。
to building self-driving cars,制造自动驾驶汽车。
machine learning can be used机器学习可以被用于。
to solve the most complex problems.解决最复杂的问题。
At present, we also found a way to spot stars目前，我们还发现了一种观测恒星的方法。
which are 2,400 light years away from our planet.距离我们的星球2400光年。
Okay, all of this is possible through AI,好吧，这一切都是通过人工智能实现的。
machine learning, deep learning, and these techniques.机器学习、深度学习和这些技术。
So to sum it up,所以总而言之,。
机器学习目前非常重要。
因为我们面临很多数据问题。
We're generating a lot of data,我们正在生成大量的数据。
and we have to handle this data我们必须处理这些数据。
in such a way that in benefits us.以一种对我们有利的方式。
So that's why machine learning comes in.这就是为什么机器学习会出现的原因。
Moving on, what exactly is machine learning?继续说，机器学习到底是什么。
So let me give you a short history of machine learning.那么，让我给你们讲讲机器学习的简史吧。
So machine learning was first coined by Arthur Samuel因此，机器学习最早是由亚瑟 ? 塞缪尔提出的。
in the year 1959,在1959年。
which is just three years from这距离我们的第一次世界大战。
因为它不能像人一样推理。 和机器学习方面的回归。 通过使用提供给它的数据。 加上贝塔1变成 x. 。 is giving us maximum information about a data.给我们提供了最大限度的数据信息。 从这个道路类型变量. 。 后面的 k 最近邻算法..。 和 NLP 可以用来获得有用的信息。
当人工智能诞生的时候。
So, looking back, that year was probably所以，回想起来，那一年可能是。
the most significant in terms of technological advancement,就技术进步而言，最重要的是。
because most of the technologies today因为今天的大多数技术。
are based on the concept of machine learning.是基于机器学习的概念。
Most of the AI technologies itself大多数人工智能技术本身。
are based on the concept of是基于这样的概念。
machine learning and deep learning.机器学习和深度学习。
Don't get confused about不要搞混了。
machine learning and deep learning.机器学习和深度学习。
We'll discuss about deep learning in the further slides,我们将在以后的幻灯片中讨论深度学习。
where we'll also see the difference我们也会看到其中的区别。
between AI, machine learning, and deep learning.在人工智能、机器学习和深度学习之间。
So coming back to what exactly machine learning is,那么回到机器学习到底是什么,。
if we browse through the internet,如果我们通过互联网浏览。
you'll find a lot of definitions about你会发现很多关于... 的定义。
what exactly machine learning is.机器学习到底是什么。
One of the definitions I found was我找到的其中一个定义是。
a computer program is said to learn from experience E据说计算机程序要从经验中学习。
关于某类任务 t。
and performance measure P if its performance at task in T,如果 p 在 t 的任务中的表现，那么它的表现就是 p。
as measured by P, improves with experience E.用 p 来衡量，随着经验 e 的增加而提高。
That's very confusing, so let me just narrow it down to you.那很令人困惑，所以让我把范围缩小到你。
In simple terms, machine learning is a subset简单来说，机器学习是一个子集。
人工智能发展。 的子节点是1. 。 除以游泳和果岭的概率。 和基于行动的方法. 。 ，这有助于对给定的输入数据进行分类。 Python Spark 认证培训使用 PySpark..。
of artificial intelligence人工智能领域。
which provides machines the ability这使得机器有能力。
to learn automatically and improve with experience自动地学习并随着经验的积累而提高。
without being explicitly programmed to do so.没有被明确编程这样做. 。
In the sense, it is the practice从某种意义上说，这是一种实践。
of getting machines to solve problems让机器来解决问题。
by gaining the ability to think.通过获得思考的能力。
But now you might be thinking但是现在你可能在想。
how can a machine think or make decisions.机器怎么能思考或者做决定。
Now machines are very similar to humans.现在机器和人类非常相似。
Okay, if you feed a machine a good amount of data,好的，如果你给一台机器输入大量的数据,。
it will learn how to interpret, process,它将学习如何解释、处理、。
and analyze this data by using machine learning algorithms,并利用机器学习算法分析这些数据。
and it will help you solve world problems.它将帮助你解决世界问题。
So what happens here is a lot of data所以这里发生了很多数据。
is fed to the machine.被送进了机器里。
The machine will train on this data机器将根据这些数据进行训练。
and it'll build a predictive model它会建立一个预测模型。
with the help of machine learning algorithms在机器学习算法的帮助下。
in order to predict some outcome为了预测某种结果。
or in order to find some solution to a problem.或者为了找到解决问题的办法。
So it involves data.所以它涉及到数据。
You're gonna train the machine你要训练这台机器。
and build a model by using machine learning algorithms然后使用机器学习算法建立一个模型。
in order to predict some outcome为了预测某种结果。
or to find a solution to a problem.或者找到解决问题的办法。
训练数据集被标记为. 。 这就是连续变量。 通过使用一组预测变量。 将根节点分配给一个变量。 将数据转换为另一维度。 现在这个表中的负一表示空值。 与 t 减1时的输出无关。 权重和偏差用变量表示。 是一个广阔的领域，使用和 NLP。
So that is a simple way of understanding这是一个简单的理解方法。
what exactly machine learning is.机器学习到底是什么。
I'll be going into more depth about machine learning,我将对机器学习进行更深入的研究。
so don't worry if you have understood anything as of now.所以如果你现在明白了什么，也不用担心。
Now let's discuss a couple terms现在我们来讨论几个术语。
which are frequently used in machine learning.在机器学习中经常使用的。
So, the first definition that we come across very often所以，我们经常遇到的第一个定义。
is an algorithm.是一个算法. 。
So, basically, a machine learning algorithm所以，基本上，一个机器学习算法。
is a set of rules and statistical techniques是一套规则和统计技术。
that is used to learn patterns from data那是用来从数据中学习模式的。
and draw significant information from it.并从中获取重要信息。
Okay.好的。
So, guys, the logic behind a machine learning model那么，伙计们，机器学习模型背后的逻辑。
is basically the machine learning algorithm.基本上就是机器学习算法。
Okay, an example of a machine learning algorithm好的，一个机器学习算法的例子。
is linear regression, or decision tree, or a random forest.是线性回归，或者决策树，或者随机森林。
All of these are machine learning algorithms.所有这些都是机器学习算法。
We'll define the logic behind我们将定义背后的逻辑。
a machine learning model.一个机器学习模型。
Now what is a machine learning model?什么是机器学习模型。
A model is actually the main component模型实际上是主要的组成部分。
of a machine learning process.机器学习的过程。
Okay, so a model is trained by using好的，所以模特是通过使用。
the machine learning algorithm.机器学习算法。
它在无限的预先定义的功能范围内运作。 并从数据中提取关键的见解。 机器学习目前非常重要。 让你明白什么是预测变量。 因为 n 个机器学习算法..。 RHS 表示的是。 除以观察的总数，也就是三。 基于所有这些定义的参数。 意味着它能够正确地分类。 通过定义 k 值..。 你要计算最大 q 值。 看这张幻灯片上的图片。 我们产生了大量的数据。
The difference between an algorithm and a model is that算法和模型的区别在于。
an algorithm maps all the decisions一个算法映射了所有的决策。
that a model is supposed to take一个模型应该采取的措施。
in order to get the correct output.为了得到正确的输出。
So the model will use所以这个模型将使用。
the machine learning algorithm机器学习算法。
以便从投入中得出有用的见解。
and give you an outcome that is very precise.然后给出一个非常精确的结果。
That's the machine learning model.这就是机器学习的模式。
The next definition we have is predictor variable.我们的下一个定义是预测变量。
Now a predictor variable is any feature of the data现在预测变量是数据的任何特征。
that can be used to predict the output.可以用来预测产量。
Okay, let me give you an example好吧，我给你举个例子。
让你明白什么是预测变量。
Let's say you're trying to predict the height of a person,让我们假设你试图预测一个人的身高。
depending on his weight.根据他的体重..。
So here your predictor variable becomes your weight,所以这里你的预测变量就是你的体重。
because you're using the weight of a person因为你用的是一个人的体重。
to predict the person's height.预测一个人的身高。
So your predictor variable becomes your weight.所以你的预测变量就是你的体重。
The next definition is response variable.下一个定义是 response variable. 。
Now in the same example,现在在同一个例子中。
height would be the response variable.高度是响应变量. 。
数据是解决办法。 因为它用于选择一个变量。 背后的朴素贝叶斯算法。 我们要做的是设定一个范围。 它有一些已知的树突。 可以通过激活函数来处理。 以执行文本分析和文本挖掘。 ，并考虑到一系列常用的前缀。
Response variable is also known as响应变量也称为。
the target variable or the output variable.目标变量或输出变量。
This is the variable that you're trying to predict这就是你要预测的变量。
使用预测变量。
So a response variable is the feature所以响应变量就是这个特性。
或者需要预测的输出变量。
使用预测变量。
Next, we have something known as training data.接下来，我们有一些被称为训练数据的东西。
Now training and testing data are terminologies现在训练和测试数据都是术语。
that you'll come across very often你会经常遇到的。
in a machine learning process.在机器学习过程中。
So training data is basically the data that I used因此，培训数据基本上就是我使用的数据。
to create the machine learning model.创建机器学习模型。
So, basically in a machine learning process,所以，基本上在机器学习的过程中。
when you feed data into the machine,当你把数据输入机器时,。
it'll be divided into two parts.它将被分成两部分。
So splitting the data into two parts所以把数据分成两部分。
is also known as data splicing.也被称为数据拼接。
So you'll take your input data,所以你要把你的输入数据。
you'll divide it into two sections.你要把它分成两部分。
One you'll call the training data,你可以把这个培训数据称为。
and the other you'll call the testing data.另一个是测试数据。
So then you have something known as the testing data.那么你就有了所谓的测试数据。
The training data is basically used培训数据基本上被使用了。
to create the machine learning model.建立机器学习模型。
The training data helps the model to identify培训数据有助于模型识别。
key trends and patterns主要趋势和模式。
因为任何值都是指数形式。 并将该特定变量分配给根节点。 为了创建一个决策树。 因为一个决策树不是学习。 我们来看看 KNN 分类器的预测意义。 为了找出答案，基本上采用肘部法。 n 除以批量。 这样你就可以专注于实际的关键字。
which are essential to predict the output.对预测产量至关重要的... ..。
Now the testing data is, after the model is trained,现在的测试数据是，在模型训练之后。
it must be tested in order to evaluate how accurately它必须经过测试，以便评估其准确程度。
it can predict an outcome.它可以预测结果。
Now this is done by using the testing data.现在这是通过使用测试数据来完成的。
So, basically, the training data is used to train the model.所以，基本上，训练数据是用来训练模型的。
The testing data is used to test测试数据用于测试。
the efficiency of the model.这个模型的效率。
Now let's move on and get our next topic,现在让我们继续下一个话题。
which is machine learning process.这是一个机器学习的过程。
So what is the machine learning process?那么机器学习的过程是什么呢。
Now the machine learning process现在，机器学习的过程。
involves building a predictive model需要建立一个预测模型。
that can be used to find a solution可以用来找到解决办法。
for a problem statement.对于一个问题陈述。
Now in order to solve any problem in machine learning,现在为了解决机器学习中的任何问题,。
there are a couple of steps that you need to follow.有几个步骤你需要遵循。
Let's look at the steps.让我们看看台阶。
The first step is you define the objective of your problem.第一步是确定问题的目标。
And the second step is data gathering,第二步是收集数据。
which is followed by preparing your data,然后是准备你的数据。
数据探索，建立模型。
model evaluation, and finally making predictions.模型评估，最后做出预测。
Now, in order to understand the machine learning process,现在，为了理解机器学习的过程,。
因为我们面临很多数据问题。 这是用来预测我们的结果产出变量. 。 我们来看看哪个变量能最好地分离数据。 可以尝试解决聚类问题。 我们还建造了。
let's assume that you've been given a problem让我们假设你遇到了一个问题。
that needs to be solved by using machine learning.这个问题需要用机器学习来解决。
So the problem that you need to solve is所以你需要解决的问题是。
we need to predict the occurrence of rain我们需要预报下雨的情况。
in your local area by using machine learning.通过使用机器学习，在你所在的地区。
So, basically, you need to predict所以，基本上，你需要预测。
the possibility of rain by studying the weather conditions.通过研究天气状况来判断下雨的可能性。
So what we did here is we所以我们在这里所做的就是。
basically looked at step number one,基本上看了第一步。
which is define the objective of the problem.这就是问题的目的所在。
Now here you need to answer questions such as现在你需要回答以下问题。
what are we trying to predict.我们要预测什么。
Is that output going to be a continuous variable,这个输出是一个连续变量吗。
or is it going to be a discreet variable?还是会是一个谨慎的变量。
These are the kinds of questions that you need to answer这些是你需要回答的问题。
in the first page,在第一页。
which is defining the objective of the problem, right?定义了问题的目标，对吗。
So yeah, exactly what are the target feature.所以，是的，目标功能到底是什么。
So here you need to understand所以在这里你需要明白。
which is your target variable这是你的目标变量。
and what are the different predictor variables有哪些不同的预测变量。
that you need in order to predict this outcome.为了预测这个结果，你需要..。
So here our target variable will be basically这里我们的目标变量基本上是。
a variable that can tell us这个变量可以告诉我们。
whether it's going to rain or not.不管要不要下雨。
输入数据是我们将需要的数据，如可能。
预测变量，我们有..。 的输出变量。 因为基本上这是我们的袋外数据集。 。 这是基于贝叶斯定理。 必须通过概率来计算。 因为质心不断收敛，不断移动。 是机器学习工作流程的关键部分。 以最小化网络的成本函数。 情感分析实际上是一个非常重要的部分。
the temperature on a particular day某一天的气温。
or the humidity level, the precipitation, and so on.或者湿度、降水量等等。
So you need to define the objective at this stage.所以在这个阶段你需要明确目标。
So basically, you have to form an idea of the problem所以基本上，你必须对这个问题形成一个概念。
at this storage.在这个仓库里。
Another question that you need to ask yourself你需要问自己的另一个问题。
is what kind of problem are you solving.你在解决什么样的问题。
Is this a binary classification problem,这是一个二元分类问题吗。
or is this a clustering problem,或者这是一个聚类问题。
or is this a regression problem?或者这是一个回归问题。
Now, a lo of you might not be familiar现在，你们中的许多人可能并不熟悉。
使用术语分类聚类。
和机器学习方面的回归。
Don't worry, I'll explain all of these terms别担心，我会解释所有这些术语。
in the upcoming slides.在接下来的幻灯片中。
All you need to understand at step one在第一步你需要明白的就是。
is you need to define how you're going to solve the problem.你需要明确你将如何解决这个问题。
You need to understand what sort of data你需要了解什么样的数据。
you need to solve the problem,你需要解决这个问题。
how you're going to approach the problem,你打算怎么处理这个问题。
what are you trying to predict,你想预测什么。
what variables you'll need in order to predict the outcome,你需要什么样的变量来预测结果。
and so on.等等..。
Let's move on and look at step number two,让我们继续，看看第二步。
which is data gather.这就是数据收集。
我们现在有 Siri 和 Alexa 这样的虚拟助手。 处理数据的方法。 在 p1和 p2之间使用欧几里得度量。 是监督式学习最简单的算法之一。 非线性数据基本上是数据。 对于一个特定的问题，最佳 k 值。 利用已知的已开发信息。 两个节点之间用 -1表示。
Now in this stage, you must be asking questions such as,现在在这个阶段，你必须问这样的问题:。
what kind of data is needed to solve this problem?需要什么样的数据来解决这个问题。
And is this data available?这些数据可用吗。
And if it is available, from where can I get this data如果可以的话，我可以从哪里得到这些数据。
and how can I get the data?我怎样才能得到数据呢。
数据收集是最耗时的工作之一。
steps in machine learning process.机器学习过程中的步骤。
如果你必须手动收集数据,。
it's going to take a lot of time.这需要很多时间。
But lucky for us, there are a lot of resources online,但是我们很幸运，网上有很多资源。
这些是广泛的数据集。
All you need to do is web scraping你所需要做的就是抓取网页。
where you just have to go ahead and download data.你只需要下载数据就可以了。
One of the websites I can tell you all about is Cargill.我能告诉你的网站之一就是嘉吉公司。
So if you're a beginner in machine learning,所以如果你是机器学习的初学者,。
don't worry about data gathering and all of that.不用担心数据收集和其他事情。
All you have to do is go to websites such as cargill你所要做的就是登录像嘉吉这样的网站。
and just download the data set.然后下载数据集。
So coming back to the problem that we are discussing,所以回到我们正在讨论的问题上来。
which is predicting the weather,预报天气的是... ..。
the data needed for weather forecasting天气预报需要的数据。
包括湿度等指标。
the temperature, the pressure, the locality,温度，压力，地点。
whether or not you live in a hill station,不管你是否住在山上的车站。
我们还看到了如何推导 Logit模型方程。 现在 k 的 k 表示星团的数量。 因为循环神经网络。 当涉及到神经网络..。
such data has to be collected or stored for analysis.这些数据必须收集或储存起来进行分析。
So all the data is collected所以所有的数据都被收集了。
during the data gathering stage.在数据收集阶段。
这一步之后是数据准备。
或者也被称为数据清理。
So if you're going around collecting data,所以，如果你到处收集数据,。
几乎从来没有正确的格式。
And eve if you are taking data如果你在收集数据，那么夏娃。
来自任何网站的在线资源。
even then, the data will require cleaning and preparation.即使那样，数据也需要清理和准备。
The data is never in the right format.数据的格式从来都不正确。
You have to do some sort of preparation你得做一些准备工作。
and some sort of cleaning还有一些清洁工作。
in order to make the data ready for analysis.为了使数据准备好分析... ..。
So what you'll encounter while cleaning data所以你在清理数据的时候会遇到什么。
is you'll encounter a lot of inconsistencies你会遇到很多矛盾的地方。
in the data set,在数据集中。
like you'll encounter som missing values,就像你会遇到一些缺失的值。
redundant variables, duplicate values, and all of that.冗余变量，重复值等等。
So removing such inconsistencies is very important,因此，消除这种不一致性是非常重要的。
因为它们可能会导致任何不法行为。
computations and predictions.计算和预测... ..。
Okay, so at this stage you can scan the data set好的，现在你可以扫描数据集。
for any inconsistencies,如果有任何不一致的地方。
and you can fix them then and there.你可以当场修好它们。
其中你利用了机器学习。 尽管作为一个弱 AI 的复杂例子... ..。 而 Java 提供了许多好处。 总是一个连续变量。 我们会因为计算信息获得熵. 。 让我们试着理解 k 均值是如何工作的。 是用自然语言写成的。
Now let me give you a small fact about data cleaning.现在让我告诉你一个关于数据清理的小事实。
So there was a survey that was ran last year or so.去年左右进行了一项调查。
I'm not sure.我不确定。
很多数据科学家被问到。
which step was the most difficult or the most哪一步是最困难的，或者说是最困难的。
annoying and time-consuming of all.最烦人也最费时间的。
And 80% of the data scientist said百分之八十的数据科学家说。
it was data cleaning.这是数据清理。
Data cleaning takes up 80% of their time.数据清理占用了他们80% 的时间。
所以要消除缺失的值并不容易。
and corrupted data.和损坏的数据。
而且，即使你摆脱了缺失的价值观，。
sometimes your data set might get affected.有时你的数据集可能会受到影响。
It might get biased because maybe one variable它可能会有偏差，因为可能只有一个变量。
has too many missing values,有太多的缺失值。
and this will affect your outcome.这会影响你的结果。
So you'll have to fix such issue,所以你必须解决这个问题。
we'll have to deal with all of this missing data我们必须处理所有这些丢失的数据。
and corrupted data.和损坏的数据。
因此，数据清理实际上是最困难的步骤之一。
in machine learning process.在机器学习过程中。
Okay, now let's move on and look at our next step,好了，现在让我们继续下一步。
which is exploratory data analysis.这是探索性数据分析。
So here what you do is basically become所以在这里你要做的基本上就是。
a detective in the stage.一个侦探在舞台上. 。
So this stage, which is EDA or exploratory data analysis,所以这个阶段，也就是 EDA 或者探索性数据分析。
人工智能的不同编程语言。 因此，数据清理实际上是最困难的步骤之一。 现在是袋外数据集。 通过使用单一的线性线. 。 因为我告诉过你这个数据集真的很庞大。 如果我们去掉那些常用的词语。
is like the brainstorming stage of machine learning.就像机器学习的头脑风暴阶段。
数据探索包括理解模式。
and the trends in your data.你的数据中的趋势..。
So at this stage, all the useful insights are drawn所以在这个阶段，所有有用的见解都被提取出来了。
and any correlations between the various variables以及各个变量之间的相关性。
are understood.明白了. 。
我所说的趋势、模式和相关性是什么意思。
Now let's consider our example现在让我们考虑一下我们的例子。
which is we have to predict the rainfall也就是说我们必须预测降雨量。
on a particular day.在某个特定的日子。
So we know that there is a strong possibility of rain所以我们知道很有可能下雨。
if the temperature has fallen law.如果温度下降定律. 。
So we know that our output will depend on所以我们知道我们的产量将取决于。
variables such as temperature, humidity, and so on.诸如温度、湿度等变量。
现在到了什么程度，取决于这些变量。
we'll have to find out that.我们得查清楚。
We'll have to find out the patterns,我们必须找出规律。
and we'll find out the correlations我们会找出相关性。
在这些变量之间。
So such patterns and trends have to be understood因此，我们必须了解这种模式和趋势。
and mapped at this stage.并且在这个阶段绘制了地图。
So this is what exploratory data analysis is about.这就是探索性数据分析的意义所在。
It's the most important part of machine learning.这是机器学习最重要的部分。
This is where you'll understand这时你就明白了。
what exactly your data is你的数据到底是什么。
关于某类任务 t。 使用标签数据。 通过使用最佳拟合线性长度。 加贝塔1到 x。 我们将理解决策树算法是如何工作的。 将用于在根节点上拆分数据。 道路类型变量. 。 你通过计算熵来统计。 贝叶斯定理用于计算。 This is because deep learning models这是因为深度学习模型。 在一个叫做 n 个股票的变量中。 文档术语矩阵基本上是一个矩阵。
and how you can form the solution to your problem.以及如何找到解决问题的方法。
The next step in a machine learning process机器学习过程的下一步。
is building a machine learning module.正在建造一个机器学习模块。
So all the insights and the patterns所以所有的见解和模式。
that you derive during the data exploration你在数据探索过程中得到的。
are used to build a machine learning model.用来建立一个机器学习模型。
So this stage always begins by splitting the data set所以这个阶段总是从分割数据集开始。
分为两部分，即培训数据和测试数据。
I've already discussed with you我已经和你讨论过了。
that the data that you used in a machine learning process你在机器学习过程中使用的数据。
is always split into two parts.总是被分成两部分。
We have the training data and we have the testing data.我们有培训数据和测试数据。
Now when you're building a model,现在当你在做模型的时候。
you always use the training data.你总是使用训练数据。
So you always make use of the training data所以你总是利用训练数据。
in order to build the model.为了建造这个模型。
Now a lot of you might be asking what is training data.现在你们很多人可能会问，什么是培训数据。
Is it different from the input data它和输入的数据有什么不同吗。
that you're feeding with the machine你在用机器喂食。
or is it different from the testing data?还是它与测试数据不同。
Now training data is the same input data现在训练数据是相同的输入数据。
that you're feeding to the machine.你在给机器喂食。
The only difference is that you're唯一的区别就是你是一个。
把数据集一分为二。
You're randomly picking 80% of your data你随机选择80% 的数据。
只有当你知道这一点的时候，类别才会形成。 是 k 最近邻算法。 您认为是最重要的根节点. 。 使用 KNN 算法。 为了理解所有的分类算法。 通过设置 Gamma 参数。 作为第二个隐藏层的输入传递。
and you're assigning for training purpose.你们是为了训练而分配任务。
And the rest 20%, probably,其余的百分之二十，可能是。
you'll assign it for testing purpose.为了测试目的，你们要分配它。
So guys, always remember another thing that所以，伙计们，永远记住另一件事。
the training data is always much more训练数据总是多得多。
than your testing data,比你的测试数据还要多。
obviously because you need to train your machine.显然你需要训练你的机器。
And the more data you feed the machine你给机器输入的数据越多。
during the training phase,在训练阶段。
the better it will be during the testing phase.在测试阶段，情况会越好。
Obviously, it'll predict better outcomes很明显，它预示着更好的结果。
if it is being trained on more data.如果它正在接受更多数据的训练... ..。
Correct?对吗。
So the model is basically using所以这个模型基本上是用。
预测输出的机器学习算法。
通过使用提供给它的数据。
现在在预测降雨量的情况下,。
the output will be a categorical variable,输出是一个分类变量。
because we'll be predicting因为我们将预测。
whether it's going to rain or not.不管要不要下雨。
Okay, so let's say we have an output variable called rain.好的，假设我们有一个输出变量叫做 rain。
这个变量可以取的两个可能值。
is yes it's going to rain and no it won't rain.是的，要下雨了，不，不会下雨了。
Correct, so that is out come.正确，那就是出来了。
我们的结果是一个分类或分类变量。
So for such cases where your outcome所以在这种情况下，你的结果是。
所以实际上有 n 个语言数。 在这些变量之间。 作为根节点的决策变量。 从熵中获得的信息基本上是两种度量。 捆绑引导带只不过是一种估计方法。 他们以某种方式在同样的范围内相互关联。 我们还有一种叫做垃圾邮件检测的技术。
是一个范畴变量。
你将使用分类算法。
又是一个分类算法的例子。
is logistic regressionLogit模型。
or you can also support vector machines,或者你也可以使用支持向量机。
you can use K nearest neighbor,你可以使用 k 最近的邻居。
and you can also use naive Bayes, and so on.你也可以使用朴素的贝叶斯等等。
Now don't worry about these terms,现在不用担心这些术语了。
I'll be discussing all these algorithms with you.我将与你们讨论所有这些算法。
But just remember that while you're building但是在建造的时候要记住这一点。
a machine learning model,一个机器学习模型。
you'll make use of the training data.你要利用训练数据。
You'll train the model by using the training data你将利用训练数据来训练模型。
and the machine learning algorithm.机器学习算法. 。
现在就像我说的，选择机器学习算法,。
depends on the problem statement取决于问题陈述。
that you're trying to solve你要解决的问题。
因为 n 个机器学习算法..。
We'll have to choose the algorithm我们必须选择算法。
that is the most suitable for your problem statement.那是最适合你的问题陈述的。
So step number six is model evaluation第六步是模型评估。
and optimization.和最优化。
Now after you've done building a model现在，在你做完模型之后。
it is finally time to put the model road test.终于到了进行模型路试的时候了。
The testing data set is used to check测试数据集用于检查。
the efficiency of the model这个模型的效率。
and how accurately it can predict the outcome.以及它对结果的预测有多准确。
这是一个回归算法。 So you will keep repeating this process.所以你要不断重复这个过程。 因为模型并没有创建。 并将新的数据点分类。 将非线性空间转化为线性空间。 这是一个普通的国家。 所以肘形法的思想是选择 k。 用文件按角色分类，按栏目分类。 这种技术通常用于发现。
So once the accuracy is calculated,所以一旦计算出准确度,。
any further improvements in the model该模型的任何进一步改进。
可以在这个阶段实施。
The various methods that can help you能帮助你的各种方法。
improve the performance of the model,提高模型的性能。
like you can use parameter tuning就像你可以调整参数一样。
和交叉验证方法。
in order to improve the performance of the model.为了提高模型的性能。
Now the main things you need to remember现在你需要记住的主要事情是。
在模型评估和优化。
is that model evaluation is nothing but那个模型的评估只不过是。
you're testing how well your model can predict the outcome.你在测试你的模型预测结果的能力。
So at this stage, you will be using the testing data set.因此，在这个阶段，您将使用测试数据集。
In the previous stage, which is building a model,在前一阶段，即建立一个模型。
you'll be using the training data set.你们将使用训练数据集。
但在模型评估阶段,。
you'll be using the testing data set.你们将使用测试数据集。
Now once you've tested your model,现在，一旦你测试了你的模型,。
you need to calculate the accuracy.你需要计算准确度. 。
You need to calculate how accurately你需要计算出有多精确。
your model is predicting the outcome.你的模型是在预测结果。
After that, if you find that you need to在那之后，如果你发现你需要。
improve your model in some way or the other,在某些方面改进你的模型。
因为准确度不是很好。
then you'll use methods such as parameter tuning.然后你将使用诸如参数调整之类的方法。
Don't worry about these terms,不用担心这些条款。
和图像识别软件。 这个变量可以取的两个可能值。 对于道路类型变量，熵为0.9。 在我们的根节点，以便分割数据集. 。 在这两个变量中，我们必须选择变量。 另一个特点是它是一个懒惰的算法。 到它最接近的质心。 到0.7或0.9。 从这些数据中提取有用的见解或模式。
I'll discuss all of this with you,我会和你讨论这一切的。
but I'm just trying to make sure但我只是想确认一下。
that you're understanding the concept你理解了这个概念。
behind each of the phases and machine learning.在每个阶段和机器学习的背后。
It's very important you understand each step.了解每一步非常重要。
Okay, now let's move on and look at好了，现在我们继续。
the last stage of machine learning, which is predictions.机器学习的最后阶段，也就是预测。
Now, once a model is evaluated现在，一旦一个模型被评估。
and once you've improved it,一旦你对它进行了改进。
it is finally used to make predictions.它最终被用来做预测。
The final output can either be a categorical variable最终的输出可以是一个范畴变量。
or a continuous variable.或者是连续变量。
Now all of this depends on your problem statement.现在这一切都取决于你的问题陈述。
Don't get confused about continuous variables,不要对连续变量感到困惑。
categorical variables.分类变量. 。
I'll be discussing all of this.我会讨论这一切的。
Now in our case, because we're predicting现在在我们的例子中，因为我们预测。
the occurrence of rainfall,降雨的出现。
the output will be categorical variable.输出将是分类变量。
It's obvious because we're predicting这是显而易见的，因为我们在预测。
whether it's going to rain or not.不管要不要下雨。
The result, we understand结果，我们知道。
that this is a classification problem这是一个分类问题。
because we have a categorical variable.因为我们有一个绝对变量。
So that was the entire machine learning process.这就是整个机器学习的过程。
Now it's time to learn about the different ways现在是时候学习不同的方法了。
in which machines can learn.机器可以在其中学习。
So let's move ahead那么，让我们继续前进。
and look at the types of machine learning.看看机器学习的类型。
现在我们来讨论一下人工智能的不同类型。 你的 RHS 表示线性方程。 用来决定哪个变量。 我们要去一个叫混淆矩阵的地方。 这个矩阵是根据实际值绘制的。 聚类算法的主要应用之一。 其中包括 K-means..。 读取 CSV 函数，以便导入这个数据集。
Now this is one of the most现在这个是最好的一个。
interesting concepts in machine learning,机器学习中有趣的概念。
the three different ways in which machines learn.机器学习的三种不同方式。
There is something known as supervised learning,有一种东西叫做监督式学习。
unsupervised learning, and reinforcement learning.非监督式学习和强化学习。
So we'll go through this one by one.所以我们要一个一个地来。
We'll understand what supervised learning is first,我们首先要了解监督式学习是什么。
and then we'll look at the other two types.然后我们再看看其他两种类型。
So defined supervised learning,如此定义的监督式学习。
it is basically a technique in which we teach这基本上是我们教授的一种技巧。
or train the machine by using the data,或者通过使用数据来训练机器。
which is well labeled.这个标签贴得很好。
Now, in order to understand supervised learning,现在，为了了解监督式学习。
let's consider a small example.让我们考虑一个小例子。
So, as kids, we all needed guidance to solve math problems.所以，作为孩子，我们都需要指导来解决数学问题。
A lot of us had trouble solving math problems.我们很多人在解决数学问题时都遇到困难。
So our teachers always help us understand what addition is所以我们的老师总是帮助我们理解加法是什么。
an dhow it is done.三角帆船是怎么做到的。
Similarly, you can think of supervised learning类似地，你可以想想监督式学习。
as a type of machine learning作为一种机器学习。
that involves a guide.那需要一个向导。
The label data set is a teacher标签数据集是一个教师。
that will train you to understand the patterns in the data.这将训练你理解数据中的模式。
分析法律文件。 因为它们可能会导致任何不法行为。 和自变量。 现在，当我们创建引导数据集时。 定义 k 的值。
So the label data set is nothing but the training data set.所以标签数据集就是训练数据集。
I'll explain more about this in a while.我过一会儿再详细解释这件事。
So, to understand supervised learning better,所以，为了更好地了解监督式学习。
let's look at the figure on the screen.让我们看看屏幕上的数字。
Right here we're feeding the machine就在这里，我们正在喂机器。
image of Tom and Jerry,汤姆和杰瑞的照片。
and the goal is for the machine to identify目标是让机器识别出。
and classify the images into two classes.然后将图像分为两类。
One will contain images of Tom其中一张里面有汤姆的照片。
and the the other will contain images of Jerry.另一张里面有杰瑞的照片。
Now the main thing that you need to note现在你需要注意的是。
in supervised learning is a training data set.监督式学习是一个培训数据集。
The training data set is going to be very well labeled.训练数据集将会被很好地标记出来。
Now what do I mean when I say that我这么说是什么意思。
训练数据集被标记为. 。
Basically, what we're doing is we're telling the machine基本上，我们要做的就是告诉机器。
this how Tom looks and this is how Jerry looks.这是汤姆的样子，这是杰瑞的样子。
By doing this, you're training the machine这样做，你就是在训练机器。
使用标签数据。
So the main thing that you're doing is you're labeling所以你做的主要事情就是给自己贴标签。
every input data that you're feeding to the model.你输入到模型中的每一个输入数据。
So, basically, you're entire training data set is labeled.所以，基本上，你的整个培训数据集都被标记为... ..。
Whenever you're giving an image of Tom,无论什么时候，只要你想到汤姆的形象,。
there's gonna be a label there saying this is Tom.那里会有一个标签写着这是汤姆。
And when you're giving an image of Jerry,当你给杰瑞拍照的时候。
是线性相关的。 除了这里和那里有一点点的异常值。 为回归算法. 。 让我们在我们的数据集中打印最初的几个观察结果。 对于 k 的某些值。 政策基本上就是方法。 我们定义了一个折现率。 作为单维实体。 a proper word.一个恰当的词..。
you're saying that this is how Jerry looks.你是说杰瑞看起来就是这个样子。
So, basically, you're guiding the machine所以，基本上，你是在引导这台机器。
and you're telling that, "Listen, this is how Tom looks,然后你告诉他: “听着，这就是汤姆的样子。
"this is how Jerry looks,杰瑞看起来就是这个样子。
"and now you need to classify them现在你需要把它们分类。
"into two different classes."分成两个不同的班级。
That's how supervised learning works.这就是监督式学习的工作方式。
Apart from that, it's the same old process.除此之外，这是同样的老过程。
After getting the input data,在获得输入数据后,。
you're gonna perform data cleaning.你要进行数据清理。
Then there's exploratory data analysis,还有探索性数据分析。
followed by creating the model然后创建模型。
通过使用机器学习算法，。
and then this is followed by model evaluation,然后是模型评估。
and finally, your predictions.最后，你的预言..。
Now, one more thing to note here is that现在，还有一件事要注意。
the output that you get by using supervised learning你通过使用监督式学习得到的输出。
is also labeled output.也被标记为 output. 。
So, basically, you'll get two different classes所以，基本上，你会得到两个不同的班级。
of name Tom and one of name Jerry,汤姆的名字，杰里的名字。
and you'll get them labeled.你会把它们贴上标签。
That is how supervised learning works.这就是监督式学习的工作方式。
The most important thing in supervised learning监督式学习最重要的事情。
is that you're training the model by using你在训练模特的时候。
labeled data set.有标签的数据集。
Now let's move on and look at unsupervised learning.现在让我们继续，看看非监督式学习。
We look at the same example and understand我们看了同一个例子，就明白了。
手动理解数据并提取模式。 我们要做的就是试着理解。 将被分配给决策树的根节点。 支持向量机利用了一种叫做超平面的东西。 我们在二维空间中绘制数据。
how unsupervised learning works.非监督式学习是如何工作的。
So what exactly is unsupervised learning?那么非监督式学习到底是什么呢。
现在这包括使用未标记的数据进行训练。
and allowing the model to act on that information并允许模型根据这些信息采取行动。
without any guidance.没有任何指导。
Alright.好吧。
Like the name suggest itself,就像这个名字本身所暗示的那样,。
there is no supervision here.这里没有监督. 。
It's unsupervised learning.现在是非监督式学习。
So think of unsupervised learning as a smart kid所以，把非监督式学习想象成一个聪明的孩子。
that learns without any guidance.没有任何指导的学习。
Okay, in this type of machine learning,好的，在这种类型的机器学习中。
the model is not fed with any label data,这个模型没有输入任何标签数据。
as in the model has no clue that this is这个模型完全不知道这是什么。
the image of Tom and this is Jerry.汤姆的形象，这是杰瑞。
It figures out patterns它能计算出模式。
and the difference between Tom and Jerry on its own以及《猫和老鼠》本身的区别。
by taking in tons and tons of data.通过吸收大量的数据。
Now how do you think the machine identifies this as Tom,那么你认为机器是如何识别这个人是汤姆的呢。
and then finally gives us the output like然后最后得到的结果是。
yes this is Tom, this is Jerry.是的，我是汤姆，我是杰瑞。
For example, it identifies prominent features of Tom,例如，它识别出汤姆的突出特征。
such as pointy ears, bigger in size, and so on,例如尖耳朵，大耳朵，等等。
to understand that this image is of type one.为了理解这张图片是第一类型的。
引导程序数据集是随机选择的。 来选择 k 最近邻中的 k 值。 统计机器学习技术。 你的错误和你的体重变量之间..。 a proper word.一个恰当的词..。
Similarly, it finds out features in Jerry,同样地，它在《杰瑞》中找到了一些特征。
and knows that this image is of type two,他知道这张照片属于第二种类型。
meaning that the first image这意味着第一张图片。
is different from the second image.与第二张图片不同。
So what the unsupervised learning algorithm那么非监督式学习算法是什么呢。
or the model does is it'll form two different clusters.或者说模型是这样的，它会形成两个不同的集群。
It'll form one cluster which are very similar,它会形成一个非常相似的星团。
and the other cluster which is very different而另一个星系群则截然不同。
from the first cluster.从第一个星团开始。
That's how unsupervised learning works.这就是非监督式学习的工作方式。
So the important things that you need to know所以你需要知道的重要事情。
in unsupervised learning2010年10月25日，非监督式学习。
is that you're gonna feed the machine unlabeled data.你要给机器输入未标记的数据。
The machine has to understand the patterns机器必须理解图案。
and discover the output on its own.然后自己发现输出结果。
And finally, the machine will form clusters最后，这台机器会形成集群。
based on feature similarity.基于特征相似度。
Now let's move on and locate现在我们继续前进，找出位置。
the last type of machine learning,最后一种机器学习。
which is reinforcement learning.这是强化学习。
Reinforcement learning is quite different强化学习是完全不同的。
when compared to supervised and unsupervised learning.与监督和非监督式学习相比... ..。
What exactly is reinforcement learning?强化学习到底是什么。
It is a part of machine learning where an agent这是机器学习的一部分。
is put in an environment,被放在一个环境中。
Python 可能是最著名的语言。 所以，如果你现在还不了解 Python 也没关系... ..。 为了观察这些水果的出现频率。 初始化器已经定义了。 我们有一种叫做“旅鼠化”的东西。
and he learns to behave in this environment他学会了在这种环境中表现。
by performing certain actions,通过采取某些行动,。
and observing the rewards which is gets from those actions.观察从这些行动中得到的回报。
To understand what reinforcement learning is,为了了解什么是强化学习。
imagine that you were dropped off at an isolate island.想象一下你被丢在一个孤岛上。
What would you do?你会怎么做。
Now panic.现在恐慌。
Yes, of course, initially, we'll all panic.是的，当然，一开始，我们都会恐慌。
But as time passes by, you will learn但是随着时间的流逝，你会学会的。
how to live on the island.如何在岛上生活。
You will explode the environment,你会破坏环境的。
you will understand the climate conditions,你会了解气候条件的。
the type of food that grows there,那里生长的食物种类。
the dangers of the island so on.岛上的危险等等。
This is exactly how reinforcement learning works.这就是强化学习的工作方式。
It basically involves an agent,这基本上涉及到一个代理人。
which is you stuck on the island,你被困在这个岛上。
that is put in an unknown environment, which is the island,放在一个未知的环境中，也就是岛上。
where he must learn by observing and performing他必须通过观察和表演来学习。
actions that result in rewards.导致奖励的行为。
So reinforcement learning is mainly used所以强化学习主要用于。
in advanced machine learning areas在高级机器学习领域。
such as self-driving cars and AlphaGo.例如自动驾驶汽车和 AlphaGo。
I'm sure a lot of you have heard of AlphaGo.我相信你们很多人都听说过 AlphaGo。
So, the logic behind AlphaGo所以，AlphaGo 背后的逻辑。
我们的结果是一个分类或分类变量。 现在是袋外数据集。 用于学习基于概念的特性层次结构。 反向传播和权重更新。 关于客户电话服务。
is nothing but reinforcement learning and deep learning.只不过是强化学习和深度学习。
And in reinforcement learning,而在强化学习。
there is not really any input data given to the agent.实际上并没有给代理人任何输入数据。
All he has to do is he has to explore他所要做的就是去探索。
everything from scratch一切从零开始。
it's like a newborn baby with no information about anything.这就像一个没有任何信息的新生儿。
He has to go around exploring the environment,他不得不到处去探索环境。
and getting rewards, and performing some actions获得奖励，做一些事情。
which results in either rewards这两种情况都会导致两种奖励。
or in some sort of punishment.或者是某种惩罚。
Okay.好的。
So that sums up the types of machine learning.所以这就总结了机器学习的类型。
Before we move ahead,在我们继续前进之前。
I'd like to discuss the difference我想讨论一下其中的区别。
between the three types of machine learning,机器学习的三种类型之间的区别。
just to make the concept clear to you all.为了让大家都明白这个概念。
So let's start by looking at the definitions of each.那么，让我们先来看一下每个词的定义。
In supervised learning,2010年10月25日，监督式学习。
the machine will learn by using the label data.机器将通过使用标签数据进行学习。
In unsupervised learning, they'll be unlabeled data,在21非监督式学习，它们将成为未标记的数据。
and the machine has to learn without any supervision.机器必须在没有任何监督的情况下学习。
In reinforcement learning, there'll be an agent在强化学习，会有一个代理人。
which interacts with the environment与环境相互作用的物质。
by producing actions and discover errors or rewards通过产生行动和发现错误或奖励。
based on his actions.根据他的行为. 。
Now what are the type of problems问题的类型是什么。
that can be solved by using supervised, unsupervised,这个问题可以通过使用有监督的、无监督的、。
把数据集一分为二。 和贝叶斯定理也得到很好的解释。 你看一个小场景..。 聚类是在彩色压缩与图像. 。 因为我们没有研究其他的音符。
and reinforcement learning.还有强化学习。
When it comes to supervised learning,当谈到监督式学习的时候。
the two main types of problems that are solved解决的两类主要问题。
is regression problems and classification problems.是回归问题和分类问题。
When it comes to unsupervised learning,当谈到非监督式学习的时候。
it is association and clustering problems.这是关联和聚类问题。
When it comes to reinforcement learning,当谈到强化学习的时候。
it's reward-based problems.这是基于奖励的问题。
我将讨论回归、分类、。
clustering, and all of this in the upcoming slides,集群，所有这些在即将到来的幻灯片中。
so don't worry if you don't understand this.所以如果你不明白，也不用担心。
Now the type of data which is used in supervised learning现在，监督式学习使用的数据类型。
is labeled data.被标记为数据. 。
In unsupervised learning, it unlabeled.在非监督式学习，它没有标记... ..。
And in reinforcement learning,而在强化学习。
we have no predefined data set.我们没有预定义的数据集。
The agent has to do everything from scratch.代理人不得不从零开始做每件事。
Now the type of training involved现在所涉及的训练类型。
in each of these learnings.在这些学习中的每一个。
In supervised learning, there is external supervision,在监督式学习，有外部监督。
as in there is the labeled data set这里有一个带标签的数据集。
which acts as a guide for the machine to learn.作为机器学习的向导。
In unsupervised learning, there's no supervision.在非监督式学习，没有监督。
Again, in reinforcement learning,又一次，在强化学习。
there's no supervision at all.根本没有监督。
Now what is the approach to solve problems现在解决问题的方法是什么。
by using supervised, unsupervised,通过使用有监督的，无监督的。
人工智能或弱人工智能。 表示计算中的错误。 预测基本上是 Python 中预定义的函数。 beta 零加 beta 1加 x。 除以游泳逗号绿的概率。
and reinforcement learning?那强化学习呢。
In supervised learning, it is simple.在监督式学习，这很简单。
You have to mal the labeled input to the known output.你必须把带标签的输入改为已知的输出。
The machine knows what the output looks like.这台机器知道输出是什么样子的。
So you're just labeling the input to the output.所以你只是把输入标记为输出。
In unsupervised learning,2010年12月19日，非监督式学习。
you're going to understand the patterns你会明白其中的规律。
and discover the output.然后发现输出结果。
Here you have no clue about what the input is.在这里，你根本不知道输入是什么。
It's not labeled.它没有标签。
You just have to understand the patterns你只需要理解其中的规律。
and you'll have to form clusters and discover the output.你必须形成群集并发现输出结果。
In reinforcement learning, there is no clue at all.在强化学习，一点线索都没有。
You'll have to follow the trial and error method.你必须遵循试错法。
You'll have to go around your environment.你必须在周围环境中走动。
You'll have to explore the environment,你必须探索环境。
and you'll have to try some actions.你必须尝试一些行动。
And only once you perform those actions,而且只有当你完成了这些动作之后。
you'll know that whether this is a reward-based action你会知道这是否是一个基于奖励的行为。
or whether this is a punishment-based action.或者这是否是一个基于惩罚的行为。
So, reinforcement learning is totally based所以，强化学习是完全基于。
on the concept of trial and error.关于试错的概念。
Okay.好的。
A popular algorithm on the supervised learning include监督式学习的一个流行算法包括。
linear regression, logistic regressions,线性回归、逻辑回归、。
支持向量机最近邻。
这就是为什么我们要把它分配给根节点。 取决于一组自变量。 现在我总结了我在屏幕上显示的这个表格。 是将类似的元素或数据点分组到一个集群中。 和 q 矩阵的计算公式。 前馈意味着每个级别的每个节点。
naive Bayes, and so on.天真的贝叶斯，等等。
Under unsupervised learning,在非监督式学习之下。
we have the famous K-means clustering method, C-means我们有著名的 K平均算法方法，c 方法。
and all of that.所有这一切..。
Under reinforcement learning,在强化学习之下。
我们有著名的 q 学习算法。
I'll be discussing these algorithms in the upcoming slides.我将在接下来的幻灯片中讨论这些算法。
So let's move on and look at the next topic,那么，让我们继续讨论下一个话题。
which is the types of problems solved这就是解决问题的类型。
using machine learning.使用机器学习. 。
Now this is what we were talking about earlier这就是我们之前谈到的。
当我说回归、分类、。
and clustering problems.和聚类问题. 。
Okay, so let's discuss what exactly I mean by that.好吧，让我们来讨论一下我这么说的确切意思。
In machine learning, all the problems can be在机器学习中，所有的问题都可能是。
classified into three types.分为三种类型。
Every problem that is approached in machine learning机器学习中的每一个问题。
can be put interest one of these three categories.可以把利息归入以下三类之一。
Okay, so the first type is known as a regression,好的，第一种类型被称为回归。
then we have classification and clustering.然后我们有了分类和聚类。
So, first, let's look at regression type of problems.那么，首先，让我们看一下回归类型的问题。
So in this type problem,所以在这种类型的问题中。
the output is always a continuous quantity.输出总是一个连续的量。
For example, if you want to predict例如，如果你想预测。
Of course, we have artificial narrow intelligence当然，我们有人工狭义智能。 意味着它能调用 c 和 c + + 库。 输入数据是我们将需要的数据，如可能。 这就是为什么它的名字是 k 最近的邻居... ..。 大约有59个观察结果。 这就是你如何求 k 的值。 我们使用0初始化器. 。 它考虑到形态分析。
the speed of a car, given the distance,考虑到距离，汽车的速度。
it is a regression problem.这是一个回归问题。
Now a lot of you might not be very aware现在你们中的很多人可能还没有意识到。
of what exactly a continuous quantity is.到底什么是连续量。
A continuous quantity is any quantity that can have连续数量是任何可以有的数量。
an infinite range of values.无限范围的值. 。
For example, The weight of a person,例如，一个人的体重。
it is a continuous quantity,它是一个连续的量。
because our weight can be 50, 50.1,因为我们的体重可以是50,50.1。
50.0321 and so on.等等，等等。
It can have an infinite range of values, correct?它可以有无限的值范围，对吗。
So the type of problem that you have to predict所以你必须预测的问题类型。
a continuous quantity to make use of regression algorithms.使用回归算法的连续量。
So, regression problems can be solved因此，回归问题是可以解决的。
by using supervised learning algorithms通过使用监督式学习算法。
like linear regression.就像线性回归一样。
Next, we have classification.接下来，我们有了分类。
Now in this type of problem,现在在这种类型的问题中。
the output is always a categorical value.输出总是绝对值。
Now when I say categorical value,现在，当我提到绝对值时。
it can be value such as它可以是价值，比如。
the gender of a person is a categorical value.一个人的性别是一个绝对的价值。
和熵的道路类型变量. 。 这就是为什么我们用根节点作为速度限制。 这种高维数据输入层. 。
Now classifying emails into two two classes现在把电子邮件分为两类。
就像垃圾邮件和非垃圾邮件是一个分类问题。
that can be solved by using这个问题可以通过。
supervised learning classification algorithms,监督式学习分类算法。
像支持向量机，朴素贝叶斯，。
logistic regression, K nearest neighbor, and so on.Logit模型，k 最近的邻居，等等。
So, again, the main aim in classification所以，分类的主要目的还是。
is to compute the category of the data.就是计算数据的类别。
Coming to clustering problems.聚类问题的出现。
This type of problem involves这类问题涉及到。
assigned input into two or more clusters将输入分配到两个或多个集群中。
based on feature similarity.基于特征相似度. 。
Thus when I read this sentence,因此，当我读到这个句子时,。
you should understand that this is unsupervised learning,你应该明白这是非监督式学习。
因为你没有足够的数据关于你的输入，。
and the only option that you have is to form clusters你唯一的选择就是形成集群。
只有当你知道这一点的时候，类别才会形成。
your data is of two type.你的数据有两种类型。
Your input data is labeled and it's of two types,你的输入数据被标记为两种类型。
so it's gonna be a classification problem.所以这是一个分类问题。
但是当一个集群问题发生时,。
when you don't have much information about your input,当你对你的输入没有太多的信息时,。
all you have to do is you have to find patterns你所要做的就是找到规律。
and you have to understand that你得明白这一点。
data points which are similar类似的数据点。
are clustered into one group,集中在一个群体中。
and data points which are different from the first group以及与第一组不同的数据点。
are clustered into another group.集中在另一个群体中。
这就是集群。
An example is in Netflix what happens is举个例子，在 Netflix 上发生了什么。
Netflix clusters their users into similar groupsNetflix 将用户集成到类似的群组中。
based on their interest, based on their age,根据他们的兴趣，根据他们的年龄,。
geography, and so on.地理等等。
This can be done by using unsupervised learning algorithms这可以通过使用非监督式学习算法来实现。
like K-means.就像 k 的意思。
Okay.好的。
所以，伙计们，有三类问题。
that can be solved by using machine learning.这个问题可以通过使用机器学习来解决。
So, basically, what I'm trying to say所以，基本上，我想说的是。
is all the problems will fall into one of these categories.所有的问题都将归入这些类别中的一类。
所以你给机器学习模型的任何问题。
it'll fall into one of these categories.它属于这些类别中的一个。
Okay.好的。
Now to make things a little more interesting,现在让事情变得更有趣一点,。
I have collected real world data sets我收集了真实世界的数据集。
from online resources.从网上资源. 。
我们要做的就是试着理解。
如果这是个回归问题。
或一个群集问题，或一个分类问题。
Okay.好的。
Now the problem statement in here现在问题陈述在这里。
is to study the house sales data set,是研究房屋销售数据集。
and build a machine learning model建立一个机器学习模型。
that predicts the house pricing index.预测房屋价格指数. 。
现在你需要明白的最重要的事情是。
when you read a problem statement当你阅读一个问题陈述时。
is you need to understand what is your target variable,你需要知道你的目标变量是什么。
what are the possible predictor variable that you'll need.你需要的可能的预测变量是什么。
The first thing you should look at is your targe variable.你首先要看的是你的目标变量。
如果你想知道这是否是一种分类,。
回归，或聚类问题。
查看目标变量或输出变量。
that you're supposed to predict.你应该预测..。
Here you're supposed to predict the house pricing index.在这里，你应该预测房价指数。
Our house pricing index is obviously我们的房价指数显然是。
a continuous quantity.连续的数量。
So as soon as you understand that,所以一旦你明白了这一点,。
you'll know that this is a regression problem.你会知道这是一个回归问题。
So for this, you can make use of因此，你可以利用。
the linear regression algorithm,线性回归算法。
and you can predict the house pricing index.你可以预测房价指数。
Linear regression is the regression algorithm.线性回归是一种回归算法。
It is a supervised learning algorithm.这是一个监督式学习算法。
We'll discuss more about it in the further slides.我们将在以后的幻灯片中进一步讨论这个问题。
Let's look at our next problem statement.让我们看看下一个问题陈述。
在这里你必须研究一个银行信贷数据集。
and make a decision about whether然后决定是否。
to approve the loan of an applicant批准申请人的贷款。
based on his profile.根据他的个人资料..。
Now what is your output variable over here?这里的输出变量是什么。
Your output variable is to predict whether you can你的输出变量是预测你是否可以。
approve the loan of a applicant or not.批准或不批准申请人的贷款。
So, obviously, your output is going to be categorical.所以，很明显，你的输出是绝对的。
It's either going to be yes or no.要么是，要么不是。
Yes is basically approved loan.是的，基本上是批准的贷款。
No is reject loan.没有就是拒绝贷款。
So here, you understand that所以在这里，你明白这一点。
this is a classification problem.这是一个分类问题。
Okay.好的。
So you can make use of algorithms like KNN algorithm所以你可以使用像 KNN 算法这样的算法。
or you can make use of support vector machines或者你可以使用支持向量机。
in order to do this.为了做到这一点..。
So, support vector machine and KNN那么，支持向量机和 KNN。
是 k 最近邻算法。
are basically supervised learning algorithm.基本上都是监督式学习算法。
We'll talk more about that in the upcoming slides.我们将在接下来的幻灯片中进一步讨论这个问题。
Moving on to our next problem statement.继续我们的下一个问题陈述。
Here the problem statement is to cluster这里的问题陈述是集群式的。
a set of movies as either good or average一套好的或一般的电影。
based on the social media outreach.根据社交媒体的推广。
Now if you look properly,现在如果你仔细看的话。
your clue is in the question itself.你的线索就在问题本身里。
The first line it says is to cluster a set of movies它说的第一句话是把一组电影集合起来。
as either good or average.不管是好的还是一般的。
现在，伙计们，无论何时你们有一个问题陈述。
that is asking you to group the data set这就是要求你对数据集进行分组。
into different groups分成不同的小组。
or to form different, different clusters,或者形成不同的、不同的集群。
it's obviously a clustering problem.很明显这是一个集群问题。
Right here you can make use在这里你可以使用。
of the K-means clustering algorithm,K平均算法算法。
and you can form two clusters.你可以形成两个集群。
One will contain the popular movies其中一部将包含受欢迎的电影。
and the other will contain the non-popular movies.而另一部将包含不受欢迎的电影。
These alright small examples of how you can use这些小例子告诉你如何使用。
机器学习来解决聚类问题。
the regression, and classification problems.回归和分类问题。
The key is you need to identify the type of problem first.关键是你首先需要确定问题的类型。
Now let's move on and discuss the different types现在让我们继续讨论不同的类型。
of machine learning algorithms.机器学习算法。
So we're gonna start by discussing the different所以我们将从讨论不同的。
supervised learning algorithms.监督式学习算法。
So to give you a quick overview,所以，为了给你们一个快速的概述,。
we'll be discussing the linear regression,我们将讨论线性回归。
logistic regression, and decision tree,Logit模型和决策树。
random forest, naive Bayes classifier,随机森林，朴素贝叶斯分类器。
support vector machines, and K nearest neighbor.支持向量机和 k 最近邻。
We'll be discussing these seven algorithms.我们将讨论这七种算法。
So without any further delay,所以，不要再拖延了。
let's look at linear regression first.让我们先看看线性回归。
Now what exactly is a linear regression algorithm?到底什么是线性回归算法。
So guys, linear regression is basically所以，伙计们，线性回归基本上是。
a supervised learning algorithm一个监督式学习算法。
用来预测一个连续因变量 y。
基于自变量 x 的值。
Okay.好的。
The important thing to note here这里需要注意的重要事情。
is that the dependent variable y,因变量 y。
the variable that you're trying to predict,你要预测的变量。
总是一个连续变量。
But the independent variable x,但是独立变量 x。
which is basically the predictor variables,这基本上就是预测变量。
these are the variables that you'll be using这些是你将要使用的变量。
to predict your output variable,预测你的输出变量。
which is nothing but your dependent variable.这不过是你的因变量。
So your independent variables or your predictive variables所以你的自变量或者你的预测变量。
can either be continuous or discreet.可以是连续的，也可以是谨慎的。
Okay, there is not such a restriction over here.好的，这里没有这样的限制。
好的，它们可以是连续变量。
or they can be discreet variables.或者它们可以是不显著的变量。
现在，我再一次告诉你们什么是连续变量。
in case you've forgotten.如果你忘了的话。
It is a vary that has infinite number of possibilities.这是一个具有无限可能性的变化。
So I'll give you an example of a person's weight.所以我给你们举一个例子来说明一个人的体重。
It can be 160 pounds, or they can weigh 160.11 pounds,可以是160磅，也可以是160.11磅。
or 160.1134 pounds and so on.或者160.1134磅等等。
So the number of possibilities for weight is limitless,所以重量的可能性是无限的。
这就是连续变量。
Now in order to understand linear regression,现在为了了解线性回归,。
let's assume that you want to predict the让我们假设你想预测。
price of a stock over a period of time.一段时间内股票的价格。
Okay.好的。
For such a problem, you can make use of linear regression对于这样的问题，你可以利用线性回归。
by starting the relationship通过开始一段关系。
which is the stock price,也就是股票的价格。
and the independent variable, which is the time.还有自变量，也就是时间。
You're trying to predict the stock price你在试图预测股票价格。
over a period of time.在一段时间内。
So basically, you're gonna check how the price of a stock所以基本上，你要检查一只股票的价格。
varies over a period of time.在一段时间内会有变化。
So your stock price is going to be所以你的股票价格是。
your dependent variable or your output variable,你的因变量或者你的输出变量。
and the time is going to be your predictor variable时间就是你的预测变量。
or your independent variable.或者你的自变量. 。
Let's not confuse it anymore.我们不要再把它弄混了。
Your dependent variable is your output variable.你的因变量就是你的输出变量。
好的，你的独立变量是你的输入变量。
or your predictor variable.或者你的预测变量。
So in our case, the stock price is obviously在我们的例子中，股票价格显然是。
a continuous quantity,一个连续的量。
because the stock price can have因为股票价格可以有。
an infinite number of values.无限数量的值. 。
Now the first step in linear regression现在是迈向线性回归的第一步。
is always to draw out a relationship总是画出一段关系。
between your dependent and your independent variable你的因变量和你的自变量之间的差距。
通过使用最佳拟合线性长度。
We make an assumption that your dependent我们假设你的家属。
和自变量。
是线性相关的。
We call it linear regression because我们之所以称之为线性回归，是因为。
both the variables vary linearly,这两个变量都是线性变化的。
which means that by plotting the relationship这意味着通过绘制关系图。
between these two variables,在这两个变量之间。
we'll get more of a straight line, instead of a curve.我们会得到更多的直线，而不是曲线。
Let's discuss the math behind linear regression.让我们来讨论一下线性回归背后的数学原理。
So, this equation over here,那么，这里的这个方程。
it denotes the relationship between your它表示你和你的朋友之间的关系。
独立变量 x 在这里。
and your dependent variable y.你的因变量 y。
This is the variable you're trying to predict.这就是你要预测的变量。
Hopefully, we all know that the equation但愿我们都知道这个方程式。
对于数学中的线性直线，y = mx + c。
I hope all of you remember math.我希望你们都记得数学。
所以数学中的线性方程。
is y equals to mx plus c.Y 等于 mx + c。
Similarly, the linear regression equation类似地，线性回归等式。
is represented along the same line.沿着同一条线表示。
Okay, y equals to mx plus c.好的，y 等于 mx 加 c。
There's just a little bit of changes,只是有一点点变化。
which I'll tell you what they are.我来告诉你它们是什么。
Let's understand this equation properly.让我们好好理解一下这个方程式。
So y basically stands for your dependent variableY 基本上代表你的因变量。
that you're going to predict.你要预测的是..。
B naught is the y intercept.B 零是 y 轴截距。
Now y intercept is nothing but this point here.现在你的截距就是这里的这一点。
现在在这个图表中，你基本上。
显示了你的因变量 y 之间的关系。
and your independent variable x.还有你的自变量 x。
Now this is the linear relationship这是线性关系。
between these two variables.在这两个变量之间。
Okay, now your y intercept is basically现在你的 y 轴截距基本上是。
the point on the line线上的那一点。
which starts at the y-axis.从 y 轴开始..。
This is y interceptor,这里是 y 型截击机。
which is represented by B naught.用 b 零表示。
Now B one or beta is the slope of this line现在 b1或 beta 是这条直线的斜率。
now the slope can either be negative or positive,现在斜率可以是负的也可以是正的。
depending on the relationship between the dependent取决于受抚养人和被抚养人之间的关系。
and independent variable.和自变量。
The next variable that we have is x.下一个变量是 x。
X here represents the independent variable这里 x 代表自变量。
这是用来预测我们的结果产出变量. 。
Basically, x is used to predict the value of y.基本上，x 用来预测 y 的值。
Okay.好的。
E here denotes the error in the computation.这里 e 表示计算中的错误。
For example, this is the actual line,例如，这是实际的一行。
and these dots here represent the predicted values.这些点代表预测值。
Now the distance between these two现在这两者之间的距离。
表示计算中的错误。
So this is the entire equation.这就是整个方程式。
It's quite simple, right?这很简单，对吧。
Linear regression will basically draw线性回归基本上就是抽签。
a relationship between your input and your input variable.你的输入和你的输入变量之间的关系。
That's how simple linear regression was.简单线性回归就是这样的。
Now to better understand linear regression,现在，为了更好地理解线性回归。
I'll be running a demo in Python.我将用 Python 运行一个演示。
伙计们，在我开始我们的实际演示之前。
I'm assuming that most of you我想你们大多数人。
对 Python 有很好的理解。
out of the scope of today's session.超出今天会议的讨论范围。
But if some of you are not familiar但是如果你们有些人不熟悉。
I'll leave a couple of links in the description box.我会在描述框中留下几个链接。
Those will be related to Python programming.这些都与 Python 编程有关。
你可以浏览这些链接，了解 Python、。
and then maybe try to understand the demo.然后也许可以试着理解一下演示。
But I'd be explaining the logic part of the demo in depth.但是我会深入地解释演示中的逻辑部分。
So the main thing that we're going to do here所以我们在这里要做的主要事情。
is try and understand linear regression.就是试着理解线性回归。
所以，如果你现在还不了解 Python 也没关系... ..。
I'll try to explain as much as I can.我会尽量解释清楚的。
But if you still want to understand this in a better way,但是，如果你还想更好地理解这一点,。
I'll leave a couple of links in the description box我将在描述框中留下几个链接。
you can go to those videos.你可以去看那些视频。
Let me just zoom in for you.让我放大一下给你看。
I hope all of you can see the screen.我希望你们都能看到屏幕。
Now in this linear regression demo,现在在这个线性回归的演示中,。
what we're going to do is我们要做的是。
we're going to form a linear relationship我们要建立一个线性关系。
between the maximum temperature最高温度和最高温度之间。
and minimum temperature on a particular date.某一特定日期的最低气温。
We're just going to do weather forecasting here.我们只是在这里做天气预报。
So our task is to predict the maximum temperature,所以我们的任务是预测最高气温。
taking input feature as minimum temperature.以输入功能为最低温度。
So I'm just going to try and make you understand所以我只想试着让你明白。
linear regression through this demo.通过这个演示的线性回归。
Okay, we'll see how it actually works practically.好吧，我们来看看它实际上是怎么工作的。
在我开始演示之前,。
let me tell you something about the data set.让我告诉你一些关于数据集的事情。
Our data set is stored in this path basically.我们的数据集基本上存储在这个路径中。
The name of the data set is weather.csv.数据集的名称是 weather.csv. 。
Okay, now, this contains data on whether conditions好了，现在，这里包含的数据显示。
recorded on each day记录在每天的72:00.23。
at various weather stations around the world.在世界各地的各种气象站。
Okay, the information include precipitation,好的，这些信息包括降水量。
snowfall, temperatures, wind speeds,降雪量，气温，风速。
and whether the day included any thunderstorm那天是否有雷暴。
or other poor weather conditions.或者其他恶劣的天气条件。
So our first step in any demo for that matter所以我们在任何演示中的第一步。
will be to import all the libraries that are needed.将导入所有需要的库。
So we're gonna begin our demo所以我们要开始演示了。
by importing all the required libraries.通过导入所有需要的库。
After that, we're going to read in our data.在那之后，我们将读取我们的数据。
Our data will be stored我们的数据将被存储起来。
这个变量叫做数据集。
and we're going to use a read.csv function我们将使用 read.csv 函数。
since our data set is in the CSV format.因为我们的数据集是 CSV 格式的。
After that, I'll be showing you在那之后，我会带你去看。
how the data set looks.数据集看起来怎么样。
We'll also look at the data set in depth.我们还将深入研究这些数据集。
Now let me just show you the output first.现在让我先给你们看一下输出结果。
Let's run this demo and see first.让我们先看看这个演示。
We're getting a couple of plots which I'll我们得到了两块地，我将。
talk about in a while.过一会儿再说吧。
So we can ignore this warning.所以我们可以忽略这个警告。
It has nothing to do with...这和... ... 没有关系。
So, first of all, we're printing the shape of our data set.所以，首先，我们要打印数据集的形状。
So, when we print the shape of our data set,所以，当我们打印数据集的形状时,。
This is the output that we get.这是我们得到的输出。
So, basically, this shows that we have around所以，基本上，这表明我们有大约。
12,000 rows and 31 columns in our data set.在我们的数据集中有12,000行和31列。
The 31 columns basically represent这31列基本上代表了。
the predictor variables.预测变量。
So you can say that we have 31 predictor variables所以你可以说我们有31个预测变量。
in order to protect the weather conditions为了保护天气状况。
on a particular date.在一个特定的日子。
So guys, the main aim in this problem segment那么，伙计们，这个问题部分的主要目的是。
is weather forecast.是天气预报。
We're going to predict the weather我们要预报天气。
通过使用一组预测变量。
So these are the different types所以这些是不同的类型。
预测变量，我们有..。
Okay, we have something known as maximum temperature.好的，我们有一个叫做最高温度的东西。
So this is what our data set looks like.这就是我们的数据集的样子。
Now what I'm doing in this block of code is...现在我在这段代码中所做的是... ..。
What we're doing is we're plotting our data points我们正在做的是绘制我们的数据点。
on a 2D graph in order to understand our data set为了理解我们的数据集，我们需要在2D 图表上标注出来。
and see if we can manually find any relationship看看我们是否能手动找到任何关系。
between the variables.在变量之间. 。
Here we've taken minimum temperature我们在这里测量了最低温度。
and maximum temperature for doing our analysis.以及进行分析所需的最高温度。
So let's just look at this plot.让我们来看看这张图。
Before that, let me just comment all of these other plots,在此之前，让我对所有其他情节进行评论。
so that you see on either graph that I'm talking about.这样你就可以看到我所说的这两张图表。
So, when you look at this graph,所以，当你看这个图表时。
this is basically the graph between your minimum temperature这基本上就是你的最低温度。
and your maximum temperature.还有你的最高温度。
Maximum temperature are dependent variable最高温度是因变量。
that you're going to predict.你要预测的是..。
This is y.这是 y。
And your minim temperature is your x.你的最小温度就是 x。
It's basically your independent variable.它基本上是你的自变量。
So if you look at this graph,所以如果你看看这个图表。
you can see that there is a sort of你可以看到有一种。
两者之间的线性关系。
除了这里和那里有一点点的异常值。
There are a few data points which are a little bit random.有几个数据点是有点随机的。
But apart from that, there is a pretty linear relationship但除此之外，还有一个相当直线的关系。
between your minimum temperature在你的最低温度之间。
and your maximum temperature.还有你的最高温度。
So by this graphic, you can understand所以通过这张图表，你可以理解。
that you can easily solve this problem你可以很容易地解决这个问题。
using linear regression,使用线性回归。
because our data is very linear.因为我们的数据是线性的。
I can see a clear straight line over here.我可以看到这里有一条清晰的直线。
This is our first graph.这是我们的第一张图表。
Next, what I'm doing is I'm just checking接下来，我要做的就是检查一下。
the average and maximum temperature that we have.我们现在的平均和最高温度。
I'm just looking at the average of our output variable.我只是在看我们输出变量的平均值。
Okay.好的。
So guys, what we're doing here right now那么，伙计们，我们现在在这里所做的。
is just exploratory data analysis.只是探索性数据分析而已。
We're trying to understand our data.我们正在努力理解我们的数据。
We're trying to see the relationship我们正试图看清这种关系。
between our input variable and our output variable.在输入变量和输出变量之间。
We're trying to see the mean or the average我们试图看出平均数或平均数。
的输出变量。
All of this is necessary to understand our data set.所有这些对于理解我们的数据集是必要的。
So, this is what our average maximum temperature looks like.这就是我们平均最高温度的样子。
So if we try to understand where exactly this is,所以如果我们试图弄明白这究竟是什么地方,。
so our average maximum temperature所以我们的平均最高温度。
is somewhere between 28 and I would say between 30.大概在28到30之间。
28 and 32, somewhere there.28和32，在那里的某个地方。
So you can say that average maximum temperature所以你可以说平均最高温度。
lies between 25 and 35.位于25岁至35岁之间。
And so that is our average maximum temperature.这就是我们的平均最高温度。
Now that you know a little bit about the data set,既然你对数据集有了一点了解,。
你知道这是一个很好的线性关系。
between your input variable and your output variable.在你的输入变量和输出变量之间. 。
Now what you're going to do is you're going to现在你要做的是。
perform something known as data splicing.执行所谓的数据拼接。
Let me just comment that for you.让我来为你们评论一下。
This section is nothing but data splicing.这部分只是数据拼接。
So for those of you who are paying attention,所以，对于你们这些注意听讲的人来说,。
know that data splicing is nothing but要知道，数据拼接只不过是。
splitting your data set into training and testing data.把你的数据集分解成训练和测试数据。
Now before we do that,现在在我们开始之前。
I mentioned earlier that we'll be only using two variables,我之前提到过我们只使用两个变量。
because we're trying to understand the relationship between因为我们试图了解。
the minimum temperature and maximum temperature.最低温度和最高温度。
I'm doing this because I want you to understand我这样做是因为我想让你明白。
linear regression in the simplest way possible.用最简单的方法来解决线性回归问题。
So guys, in order to make understand linear regression,所以，为了让大家更好地理解线性回归。
我刚从一个数据集中只得到了两个变量。
即使当我们检查一个数据集的结构时,。
we had around 31 features,我们有大约31个功能。
meaning that we had 31 variables意思是我们有31个变量。
which include my predictor variable and my target variable.其中包括我的预测变量和目标变量。
So, basically, we had 30 predictor variables所以，基本上，我们有30个预测变量。
and we had one target variable,我们有一个目标变量。
which is your maximum temperature.你的最高温度是多少。
So, what I'm doing here is I'm only considering所以，我在这里所做的只是在考虑。
these two variables,这两个变量。
because I want to show you exactly因为我想让你看看。
how linear regression works.线性回归是如何工作的。
So, here what I'm doing is I'm basically所以，我现在要做的就是。
extracting only these two variables只提取这两个变量。
from our data set, storing it in x and y.从我们的数据集中，存储在 x 和 y 中。
After that, I'm performing data splicing.在此之后，我将执行数据拼接。
So here, I'm basically splitting the data所以在这里，我基本上是在分割数据。
into training and testing data,转化为培训和测试数据。
and remember one point that I am assigning记住我布置的一点。
20% of the data to our testing data set,我们的测试数据集中有20% 的数据。
and the remaining 80% is assigned for training.剩下的80% 用于培训。
That's how training works.训练就是这样进行的。
We assign maximum data set for training.我们为培训分配了最大的数据集。
We do this because we want the machine learning model我们这样做是因为我们想要机器学习模型。
or the machine learning algorithm to train better on data.或者机器学习算法来更好地训练数据。
We wanted to take as much data as possible,我们想要尽可能多的数据。
so that it can predict the outcome properly.这样它就可以正确地预测结果。
So, to repeat it again for you,所以，为了让你们再重复一遍。
so here we're just splitting the data所以在这里我们只是分割数据。
into training and testing data set.培训和测试数据集。
So, one more thing to note here is that所以，还有一件事要注意。
we're splitting 80% of the data from training,我们从训练中分离出80% 的数据。
and we're assigning the 20% of the data to test data.我们把20% 的数据分配给测试数据。
测试大小变量，你看到的这个变量。
is what is used to specify是用来指定的。
the proportion of the test set.测试集的比例. 。
现在，在把数据分解成训练集和测试集之后,。
finally, the time is to train our algorithm.最后，是时候训练我们的算法了。
For that, we need to import the linear regression class.为此，我们需要导入线性回归类。
We need to instantiate it我们需要实例化它。
and call the fit method along with the training data.然后调用 fit 方法和训练数据。
This is our linear regression class,这是我们的线性回归。
and we're just creating an instance我们只是在创建一个实例。
of the linear regression class.线性回归班的学生。
So guys, a good thing about Python is that所以，伙计们，Python 的一个好处是。
you have pre-defined classes for your algorithms,你已经为你的算法预定义了类。
and you don't have call your algorithms.你没有调用你的算法. 。
Instead, all you have to do,取而代之的是，你所要做的就是。
is you call this class linear regression class,你们把这个班叫做线性回归。
and you have to create an instance of it.你必须创建它的一个实例。
Here I'm basically creating something known as a regressor.在这里，我基本上是在创造一种被称为回归分析器的东西。
And all you have to do is you have to call the fit method你所要做的就是调用 fit 方法。
along with your training data.和你的训练数据一起。
So this is my training data, x train and y train这是我的训练数据，x 列车和 y 列车。
contains my training data,包含了我的训练数据。
and I'm calling our linear regression instance,我把我们的线性回归实例叫做。
这是倒退，连同这个数据集。
So here, basically, we're building the model.所以在这里，基本上，我们正在建立模型。
We're doing nothing but building the model.我们除了做模型什么也不做。
现在，一个主要的事情是。
linear regression model does is线性回归的型号是。
it finds the best value for the intercept and the slope,它找出了截距和斜率的最佳值。
which results in a line that best fits the data.这导致了一条最符合数据的线。
I've discussed what intercept and slope is.我已经讨论过什么是拦截和斜率。
So if you want to see the intercept and the slope所以如果你想看截距和斜率。
calculated by our linear regression model,根据我们的线性回归模型计算。
we just have to run this line of code.我们只需要运行这行代码。
And let's looks at the output for that.让我们看看这个的输出结果。
So, our intercept is around 10.66那么，我们的拦截时间大约是10点66分。
and our coefficient,和我们的系数。
these are also known as beta coefficients,这些系数也被称为贝塔系数。
系数只不过是我们讨论过的，beta 零. 。
These are beta values.这些是贝塔值。
Now this will just help you understand这个可以帮助你理解。
the significance of your input variables.输入变量的重要性。
Now what this coefficient value means is,现在这个系数的意思是。
see, the coefficient value is around 0.92.看，系数值在0.92左右。
This means that for every one unit changed这意味着每一个单位都会发生变化。
of your minimum temperature,最低温度的80:20.10。
the change in the maximum temperature is around 0.92.最高温度的变化在0.92左右。
This will just show you how significant这将会告诉你有多么重要。
your input variable is.你的输入变量是. 。
So, for every one unit change in your minimum temperature,所以，你的最低温度每变化一个单位,。
the change in the maximum temperature最高温度的变化。
will be around 0.92.大约是0.92美元。
I hope you've understood this part.我希望你已经明白了这一部分。
既然我们已经训练了我们的算法,。
it's trying to make some predictions.它试图做出一些预测。
To do so, what we'll use is we'll use our test data set,为了做到这一点，我们将使用测试数据集。
and we'll see how accurately our algorithm我们将看到我们的算法。
predicts the percentage score.预测百分比得分. 。
Now to make predictions,现在为了做出预测,。
we have this line of code.我们有这一行代码。
预测基本上是 Python 中预定义的函数。
And all you're going to do is you're going to pass你要做的就是通过考试。
your testing data set to this.你的测试数据设置成这样。
Now what you'll do is you'll compare现在你要做的是比较。
the actual output values,实际产出值。
which is basically stored in your y test.它基本上存储在你的 y 测试中。
然后你将这些数据与预测值进行比较。
which is in y prediction.这是我的预测。
And you'll store these comparisons in our data frame然后将这些比较存储在我们的数据框架中。
called df.叫做 df. 。
And all I'm doing here is I'm printing the data frame.我在这里所做的就是打印数据帧。
So if you look at the output, this is what it looks like.如果你看一下输出结果，就会发现它是这个样子的。
These are your actual values这些是你的实际价值。
and these are the values that you predicted这些是你预测的数值。
by building that model.通过建造那个模型..。
So, if your actual value is 28,所以，如果你的实际价值是28,。
you predicted around 33,你预计33岁左右。
here your actual value is 31,这里你的实际价值是31。
meaning that your maximum temperature is 31.意思是你的最高温度是31度。
And you predicted a maximum temperature of 30.你预测的最高温度是30度。
Now, these values are actually pretty close.现在，这些数值实际上非常接近。
I feel like the accuracy is pretty good over here.我觉得这里的准确度还不错。
Now in some cases, you see a lot of variance, like 23.在某些情况下，你会看到很多变化，比如23... ..。
Here it's 15.这里是15元。
Right here it's 22.就在这里，是22... ..。
Here it's 11.这里是11..。
But such cases are very often.但是这种情况很常见。
And the best way to improve your accuracy I would say我认为提高准确性的最好方法是。
is by training a model with more data.是通过训练一个拥有更多数据的模型。
Alright.好吧。
You can also view this comparison in the form of a plot.你也可以用图表的形式来看这种比较。
Let's see how that looks.让我们看看效果如何。
So, basically, this is a bar graph所以，基本上，这是一个条形图。
that shows our actual values and our predicted values.这显示了我们的实际价值和我们的预测价值。
Blue is represented by your actual values,蓝色代表你的实际价值。
and orange is represented by your predicted values.橙色用你的预测值来表示。
At places you can see that在某些地方你可以看到这一点。
we've predicted pretty well,我们的预测非常准确。
like the predictions are pretty close好像预测的结果很接近似的。
to the actual values.与实际价值相比. 。
In some cases, the predictions are varying a little bit.在某些情况下，预测有些变化。
So in a few places, it is actually varying,所以在一些地方，它实际上是变化的。
but all of this depends on your input data as well.但是所有这些都取决于你的输入数据。
When we saw the input data,当我们看到输入数据时,。
also we saw a lot of variation.我们也看到了许多变化。
We saw a couple of outliers.我们看到了一些异常值。
So, all that also might effect your output.所以，所有这些都可能影响你的产出。
But then this is how you build machine learning models.但这就是你如何建立机器学习模型的方法。
Initially, you're never going to get一开始，你永远不会得到。
a really good accuracy.非常好的准确度。
What you should do is you have to improve你应该做的是你必须提高。
your training process.你的训练过程。
That's the best way you can predict better,那是你能预测得更好的最好方法。
either you use a lot of data,要么你使用了大量的数据。
train your model with a lot of data,用大量的数据训练你的模型。
或者使用其他方法，如参数调整，。
or basically you try and find another predictor variable或者基本上你尝试找到另一个预测变量。
that'll help you more in predicting your output.那将有助于你更好地预测你的产出。
To me, this looks pretty good.对我来说，这看起来很不错。
Now let me show you another plot.现在让我给你看看另一幅图。
What we're doing is we're drawing a straight line plot.我们正在画一条直线。
Okay, let's see how it looks.好的，让我们看看效果如何。
So guys, this straight line那么，伙计们，这条直线。
represents a linear relationship.表示一个线性关系。
Now let's say you get a new data point.现在假设你得到了一个新的数据点。
Okay, let's say the value of x is around 20.好的，假设 x 的值在20左右。
So by using this line,所以通过使用这条线,。
你可以预测，4日的最低气温是20度。
your maximum temperature would be around 25你的最高温度应该在25度左右。
or something like that.或者类似的东西. 。
So, we basically drew a linear relationship所以，我们基本上画出了一个线性关系。
between our input and output variable over here.我们的输入和输出变量之间的距离。
And the final step is to evaluate最后一步是评估。
the performance of the algorithm.算法的性能. 。
This step is particularly important to compare这一步尤其重要，需要比较。
how well different algorithms perform不同算法的表现如何。
on a particular data set.在一个特定的数据集上。
现在回归算法,。
three evaluation metrics are used.使用了三个评价指标。
We have something known as mean absolute error,我们有一种叫做平均绝对误差的东西。
mean squared error, and root mean square error.均方差和平方平均数错误。
Now mean absolute error is nothing but现在的平均绝对误差就是。
the absolute value of the errors.误差的绝对值。
Your mean squared error is a mean of the squared errors.你的均方差是平方误差的平均数。
That's all.就这样了。
It's basically you read this and you understand基本上就是你读了这篇文章就明白了。
what the error means.这个错误意味着什么。
A root mean squared error is the square root均方差是平方根。
of the mean of the squared errors.平方误差的平均数。
Okay.好的。
So these are pretty simple to understand所以这些都很容易理解。
your mean absolute error, your mean squared errors,你的平均绝对误差，你的平均平方误差。
your root mean squared error.你的均方差。
Now, luckily, we don't have to perform these现在，幸运的是，我们不需要做这些。
calculations manually.手工计算. 。
We don't have to code each of these calculations.我们不必逐一编写这些计算公式。
The cycle on library comes with prebuilt functions库上的循环带有预先构建的函数。
that can be used to find out these values.可以用来计算这些值的方法。
Okay.好的。
So, when you run this code, you will get所以，当你运行这段代码时，你会得到。
these values for each of the errors.每个错误的这些值。
You'll get around 3.19 as the mean absolute error.你会得到3.19左右的平均绝对误差。
Your mean squared error is around 17.63.你的均方差是17.63左右。
Your root mean squared error is around 4.19.你的根均方差是4.19左右。
Now these error values basically show that现在这些错误值基本上表明。
our model accuracy is not very precise,我们的模型准确度不是很高。
but it's still able to make a lot of predictions.但是它仍然能够做出许多预测。
We can draw a good linear relationship.我们可以画出一个很好的线性关系。
Now in order to improve the efficiency at all,现在为了彻底提高效率,。
there are a lot of methods like this,有很多这样的方法。
parameter tuning and all of that,参数调整等等。
or basically you can train your model with a lot more data.或者基本上你可以用更多的数据来训练你的模型。
Apart from that, you can use other predictor variables,除此之外，你还可以使用其他预测变量。
or maybe you can study the relationship between或者你可以研究一下。
other predictor variables其他预测变量。
and your maximum temperature variable.和你的最高温度变量。
There area lot of ways有很多种方法。
to improve the efficiency of the model.为了提高模型的效率。
But for now, I just wanted to make you understand但是现在，我只想让你明白。
how linear regression works,线性回归是如何工作的。
and I hope all of you have a good idea about this.我希望你们大家对此都有一个好的想法。
I hope all of you have a good understanding我希望你们大家都能很好地理解。
of how linear regression works.线性回归是如何工作的。
This is a small demo about it.这是关于它的一个小型演示。
If any of you still have any doubts,如果你们还有任何疑问的话。
regarding linear regression,关于线性回归。
please leave that in the comment section.请在评论栏留言。
We'll try and solve all your errors.我们将设法解决你所有的错误。
So, if you look at this equation,所以，如果你看一下这个等式。
we calculated everything here.我们计算了这里的一切. 。
we drew a relationship between y and x,我们画了 y 和 x 的关系。
which is basically x was our minimum temperature,基本上 x 是我们的最低温度。
y was our maximum temperature.你是我们的最高温度。
We also calculated the slope and the intercept.我们还计算了斜率和截距。
And we also calculated the error in the end.我们最后还计算了误差。
We calculated mean squared error我们计算了均方差。
we calculated the root mean squared error.我们计算了根均方差。
We also calculate the mean absolute error.我们还计算了平均绝对误差。
So that was everything about linear regression.这就是关于线性回归的一切。
This was a simple linear regression model.这是简单线性回归的模型。
Now let's move on and look at our next algorithm,现在让我们继续，看看下一个算法。
which is a logistic regression.这是一个 Logit模型。
Now, in order to understand why we use logistic regression,现在，为了理解我们为什么使用 Logit模型。
let's consider a small scenarios.让我们考虑一个小的场景。
Let's say that your little sister我们假设你的小妹妹。
is trying to get into grad school想进研究生院。
and you want to predict whether she'll get admitted你想预测她是否会被录取。
in her dream school or not.不管是不是她梦想中的学校。
Okay, so based on her CGPA and the past data,好的，根据她的平均累积积分和过去的数据。
you can use logistic regression你可以用 Logit模型。
to foresee the outcome.预见结果. 。
So logistic regression will allow you to analyze所以 Logit模型可以让你分析。
the set of variables and predict a categorical outcome.这组变量并预测一个范畴的结果。
Since here we need to predict whether she will既然这样，我们就要预测她是否会。
get into a school or not,进不进学校。
which is a classification problem,这是一个分类问题。
logistic regression will be used.Logit模型将被使用。
Now I know the first question in your head is,现在我知道你头脑中的第一个问题是:。
why are we not using linear regression in this case?在这种情况下，我们为什么不使用线性回归。
The reason is that linear regression原因是线性回归。
用来预测一个连续的量。
rather than a categorical one.而不是绝对的。
Here we're going to predict这里我们来预测一下。
whether or not your sister is going to get into grad school.你妹妹能不能进研究生院。
So that is clearly a categorical outcome.所以这显然是一个明确的结果。
So when the result in outcome所以当结果变成结果的时候。
can take only classes of values,只能接受一类的值。
like two classes of values,就像两类价值观一样。
it is sensible to have a model that predicts the value用一个模型来预测价值是明智的。
as either zero or one,要么是0，要么是1。
or in a probability form that ranges between zero and one.或者以0到1之间的概率形式。
Okay.好的。
So linear regression does not have this ability.所以线性回归没有这种能力。
If you use linear regression如果你使用线性回归。
to model a binary outcome,为了建立一个二元结果的模型。
the resulting model will not predict y values得出的模型不能预测 y 值。
in the range of zero and one,在0和1的范围内。
because linear regression works on因为线性回归工作。
continuous dependent variables,连续因变量。
and not on categorical variables.而且不包括分类变量。
That's why we make use of logistic regression.这就是为什么我们要利用 Logit模型。
So understand that linear regression was used所以你要知道线性回归是用来。
to predict continuous quantities,为了预测连续的数量。
and logistic regression is used toLogit模型已经习惯了。
predict categorical quantities.预测绝对数量。
Okay, now one major confusion that everybody has好了，现在大家都有一个主要的困惑。
is people keep asking me人们一直在问我。
why is logistic regression called logistic regression为什么 Logit模型被称为 Logit模型。
when it is used for classification.当它被用于分类时。
The reason it is named logistic regression它之所以被命名为 Logit模型。
is because its primary technique是因为它的主要技术。
is very similar to logistic regression.与 Logit模型非常相似。
There's no other reason behind the naming.这个名字背后没有别的原因。
It belongs to the general linear models.它属于一般的线性模型。
It belongs to the same class as linear regression,它和线性回归属于同一类。
but that is not the other reason但这不是另一个原因。
behind the name logistic regression.名字背后的 Logit模型。
Logistic regression is mainly usedLogit模型主要用于。
because here you'll have to predict a dependent variable因为在这里你必须预测一个因变量。
which is categorical in nature.在性质上是绝对的。
So this is mainly used for classification.所以这主要是用来分类的。
So, to define logistic regression for you,所以，为了给你的 Logit模型下个定义,。
Logit模型是用来预测。
a dependent variable y,因变量 y。
given an independent variable x,给定一个自变量 x。
such that the dependent variable is categorical,使得因变量是绝对的。
meaning that your output is a categorical variable.意思是你的输出是一个绝对变量。
So, obviously, this is classification algorithm.很明显，这就是分类算法。
So guys, again, to clear your confusion,所以，伙计们，再次澄清一下你们的困惑。
当我说绝对变量时,。
我的意思是它可以保存1或0这样的值。
yes or no, true or false, and so on.是或不是，对或错，等等。
So, basically, in logistic regression,所以，基本上，在 Logit模型。
the outcome is always categorical.结果总是明确无误的。
Now, how does logistic regression work?那么，Logit模型是如何工作的呢。
So guys, before I tell you how logistic regression works,伙计们，在我告诉你们 Logit模型是如何工作的之前，我想说的是。
take a look at this graph.看看这个图表。
Now I told you that the outcome现在我告诉你结果。
in a logistic regression is categorical.在 Logit模型中是绝对的。
Your outcome will either be zero or one,你的结果要么是零，要么是一。
or it'll be a probability that ranges between zero and one.或者是0到1之间的概率。
So, that's why we have this S curve.这就是为什么我们有这个 s 曲线。
现在你们中的一些人可能会想，为什么我们有一个 s 曲线。
We can obviously have a straight line.我们显然可以有一条直线。
我们有一种叫做 s 形曲线的东西。
因为我们可以有0到1之间的值。
which will basically show the probability.这基本上表明了... ..。
So, maybe your output will be 0.7,所以，也许你的产量会是0.7。
which is a probability value.这是一个概率值. 。
If it is 0.7,如果是0.7,。
it means that your outcome is basically one.这意味着你的结果基本上是一个。
So that's why we have this sigmoid curve like this.这就是为什么我们有这样的 s 形曲线。
Okay.好的。
Now I'll explain more about this现在我再详细解释一下。
in depth in a while.在一段时间内深入了解。
Now, in order to understand how logistic regression works,现在，为了了解 Logit模型是如何工作的,。
first, let's take a look at首先，让我们来看看。
the linear regression equation.线性回归等式。
This was the logistic regression equation这就是 Logit模型方程式。
that we discussed.我们讨论过的。
Y here stands for the dependent variable这里 y 代表因变量。
that needs to be predicted这需要预测。
beta naught is nothing by the y intercept.根据 y 轴截获的数据，贝塔零等于零。
Beta one is nothing but the slope.贝塔1只不过是斜率而已。
And X here represents the independent variableX 代表自变量。
that is used to predict y.用来预测你的... ..。
That E denotes the error on the computation.那个 e 表示计算中的错误。
所以，假设 x 是自变量。
and y is the dependent variable,Y 是因变量。
how can we represent a relationship between x an y我们怎样才能表示 x 和 y 之间的关系。
so that y ranges only between zero and one?所以 y 只在0和1之间变化。
Here this value basically denotes这里这个值基本上表示。
probably of y equal to one,Y 可能等于1。
given some value of x.给定 x 的某个值。
所以这里，因为这个 Pr 表示概率。
这个值基本上表示。
y = 1，给定 x 的某个值。
this is what we need to find out.这就是我们需要查明的。
现在，如果你想计算。
using the linear regression model,使用线性回归模型。
then the probability will look something like那么这个概率看起来就像。
P of X equal to beta naughtX 的 p 等于 beta 零。
加贝塔1到 x。
p 等于 beta 零加 β1到 x，。
where P of X nothing but其中 x 的 p 除了。
your probability of getting y equal to one,你使 y 等于1的概率。
given some value of x.给出 x 的某个值。
So the logistic regression equation所以 Logit模型方程式。
是从同一个等式推导出来的。
except we need to make a few alterations,除非我们需要做一些修改。
because the output is only categorical.因为输出是绝对的。
So, logistic regression does not necessarily calculate所以，Logit模型并不一定计算。
the outcome as zero or one.结果是0还是1. 。
I mentioned this before.我以前提到过这件事。
相反，它计算一个变量的概率。
falling in the class zero or class one.在0班或1班落后。
So that's how we can conclude that这就是我们得出的结论。
结果变量必须是正的。
and it should lie between zero and one,它应该介于0和1之间。
which means that it must be less than one.这意味着它必须小于1。
So to meet these conditions,所以，为了满足这些条件,。
we have to do two things.我们必须做两件事。
首先，我们可以求方程的指数。
因为任何值都是指数形式。
will make sure that you get a positive number.会确保你得到一个正数。
Correct?对吗。
Secondly, you have to make sure第二，你必须确保。
that your output is less than one.你的产量小于1. 。
So, a number divided by itself plus one所以，一个数除以它自己再加上一。
will always be less than one.总是小于1. 。
So that's how we get this formula这就是我们得到这个公式的方法。
首先，我们取方程的指数。
beta 零加 beta 1加 x。
and then we divide it by that number plus one.然后我们把它除以那个数加上1. 。
So this is how we get this formula.这就是我们得到这个公式的方法。
Now the next step is to calculate现在下一步是计算。
something known as a logic function.被称为逻辑函数的东西。
Now the logic function is nothing,现在逻辑函数是什么也不是。
but it is a link function但它是一个链接函数。
that is represented as an S curve用 s 曲线表示的。
or as a sigmoid curve或者作为一个 s 形曲线。
that ranges between the value zero and one.0和1之间的范围. 。
It basically calculates the probability它基本上是计算。
的输出变量. 。
So if you look at this equation, it's quite simple.所以如果你看一下这个方程式，它很简单。
What we have done here is we just cross multiply我们在这里所做的就是交叉乘法。
and take each of our beta naught然后把每个 beta 零都拿走。
加上贝塔1变成 x. 。
RHS 表示的是。
the independent variables.自变量. 。
The LHS represents the odd ratio.LHS 代表奇数比率。
So if you compute this entire thing,所以如果你计算这整个东西。
you'll get this final value,你会得到这个最终值。
which is basically your logistic regression equation.这基本上就是你的 Logit模型等式。
你的 RHS 表示线性方程。
对于自变量。
and your LHS represents the odd ratio你的 LHS 代表奇数比例。
which is also known as the logic function.这也被称为逻辑函数。
So I told you that logic function所以我告诉过你逻辑函数。
基本上是一个代表 s 曲线的函数。
that bring zero and one.那就是0和1. 。
this will make sure that our value这将确保我们的价值。
ranges between zero and one.0和1之间的范围. 。
So in logistic regression,所以，在 Logit模型。
on increasing this X by one measure,把这个 x 增加一个量度,。
it changes the logic by a factor of beta naught.它改变了逻辑，因为它是 β 零的因子。
It's the same thing as I showed you in logistic regression.这和我在 Logit模型给你看的是一样的东西。
So guys, that's how you derive伙计们，这就是你们如何推导出。
the logistic regression equation.Logit模型等式。
So if you have any doubts regarding these equations,所以，如果你对这些方程式有任何疑问,。
please leave them in the comment section,请把它们留在评论栏。
and I'll get back to you, and I'll clear that out.我一会儿再打给你，把那些东西清理出去。
So to sum it up, logistic regression is used所以总而言之，我们使用的是 Logit模型。
for classification.为了分类. 。
The output variable will always be a categorical variable.输出变量将永远是一个绝对变量。
我们还看到了如何推导 Logit模型方程。
And one more important thing is that还有一件更重要的事。
the relationship between the variables变量之间的关系。
and a logistic regression is denoted as一个 Logit模型被称为。
an S curve which is also knows as a sigmoid curve,S 曲线也被称为 s 形曲线。
and also the outcome does not结果也是如此。
necessarily have to be calculated as zero or one.必须计算为0或1。
It can be calculate as a probability这可以作为概率来计算。
that the output lies in class one or class zero.输出位于一级或零级。
So your output can be a probability所以你的输出可以是一个概率。
ranging between zero and one.从0到1. 。
That's why we have a sigmoid curve.这就是为什么我们有一个 s 形曲线。
So I hope all of you are clear with logistic regression.所以，我希望你们都清楚 Logit模型。
Now I won't be showing you the demo right away.现在我不会马上向你们展示示范。
我将解释更多的分类算法。
Then I'll show you a practical demo然后我会给你看一个实际的演示。
where we'll use multiple classification algorithms我们将使用多种分类算法。
to solve the same problem.为了解决同样的问题。
同样，我们还要计算准确度。
以及哪种分类算法效果最好。
Now the next algorithm I'm gonna talk about现在我要讲的下一个算法。
is decision tree.是决策树. 。
Decision tree is one of my favorite algorithms,决策树是我最喜欢的算法之一。
because it's very simple to understand因为它很容易理解。
how a decision tree works.决策树是如何工作的。
So guys, before this, we discussed linear regression,那么伙计们，在这之前，我们讨论了线性回归。
这是一个回归算法。
Then we discussed logistic regression,然后我们讨论了 Logit模型。
which is a classification algorithm.这是一种分类算法。
Remember, don't get confused just because记住，不要仅仅因为。
it has the name logistic regression.它的名字叫 Logit模型。
Okay, it is a classification algorithm.好的，这是一个分类算法。
Now we're discussing decision tree,现在我们正在讨论决策树。
这也是一种分类算法。
Okay.好的。
So what exactly is a decision tree?那么决策树到底是什么呢。
Now a decision tree is, again,现在，一个决策树又是一个。
a supervised machine learning algorithm一个监督式学习算法。
which looks like an inverted tree看起来像一棵倒置的树。
wherein each node represents a predictor variable,其中每个节点代表一个预测变量。
and the link between the node represents a decision,节点之间的链接代表一个决策。
and each leaf node represents an outcome.每个叶子节点代表一个结果. 。
Now I know that's a little confusing,现在我知道这有点让人困惑了。
so let me make you understand what a decision tree is那么让我来告诉你什么是决策树。
with the help of an example.在一个例子的帮助下。
Let's say that you hosted a huge party,假设你举办了一个盛大的派对。
and you want to know how many of your gusts你想知道你有多少阵风。
are non-vegetarians.是非素食者。
So to solve this problem,所以为了解决这个问题,。
you can create a simple decision tree.你可以创建一个简单的决策树。
Now if you look at this figure over here,现在，如果你看看这里的这个数字。
I've created a decision tree that classifies a guest我创建了一个决策树，可以对客户进行分类。
as either vegetarian or non-vegetarian.不论是素食者还是非素食者。
Our last outcome here is non-veg or veg.我们这里的最后一个结果是非蔬菜或蔬菜。
So here you understand这么说你明白了。
that this is a classification algorithm,这是一个分类算法。
because here you're predicting a categorical value.因为在这里你预测的是一个绝对值。
Each node over here represents a predictor variable.这里的每个节点代表一个预测变量。
So eat chicken is one variable,所以吃鸡肉是一个变量。
eat mutton is one variable,吃羊肉是一个变量。
seafood is another variable.海鲜是另一个变量。
So each node represents a predictor variable所以每个节点代表一个预测变量。
that will help you conclude whether or not这将有助于你得出结论。
a guest is a non-vegetarian.客人不是素食主义者。
现在当你沿着这棵树往下走的时候,。
you'll make decisions that each node你会决定每个节点。
until you reach the dead end.直到你到达死胡同。
Okay, that's how it works.好吧，就是这么回事。
So, let's say we got a new data point.那么，假设我们得到了一个新的数据点。
Now we'll pass it through the decision tree.现在我们将把它通过决策树。
The first variable is did the guest第一个变量是为客人做的。
eat the chicken?吃鸡肉。
If yes, then he's a non-vegetarian.如果是，那么他不是素食主义者。
If no, then you'll pass it to the next variable,如果没有，那么您将把它传递给下一个变量，。
which is did the guest eat mutton?哪位客人吃羊肉了。
If yes, then he's a non-vegetarian.如果是，那么他不是素食主义者。
If no, then you'll pass it to the next variable,如果没有，那么您将把它传递给下一个变量，。
which is seafood.就是海鲜。
If he ate seafood, then he is a non-vegetarian.如果他吃海鲜，那么他就不是素食主义者。
If no, then he's a vegetarian.如果没有，那他就是个素食主义者。
this is how a decision tree works.这就是决策树的工作原理。
It's a very simple algorithm这是一个非常简单的算法。
that you can easily understand.你很容易就能理解。
It has drawn out letters, which is very easy to understand.它已经画出了字母，这很容易理解。
Now let's understand the structure of a decision tree.现在让我们来理解一下决策树的结构。
I just showed you an example我刚刚给你们看了一个例子。
of how the decision tree works.决策树是如何工作的。
Now let me take the same example现在让我举同样的例子。
and tell you the structure for decision tree.然后告诉你决策树的结构。
So, first of all, we have something known as the root node.首先，我们知道根节点。
Okay.好的。
The root node is the starting point根节点是起点。
of a decision tree.决策树的一部分。
Here you'll perform the first split在这里你将进行第一次劈叉。
and split it into two other nodes然后把它分成另外两个节点。
or three other nodes, depending on your problem statement.或者其他三个节点，这取决于你的问题陈述. 。
So the top most node is known as your root node.所以最上面的节点就是根节点。
现在，伙计们，关于根节点,。
将根节点分配给一个变量。
that is very significant,这是非常重要的。
meaning that that variable is very important意思是这个变量非常重要。
in predicting the output.在预测产量方面. 。
好的，你分配一个变量。
您认为是最重要的根节点. 。
After that, we have something known as internal nodes.在此之后，我们就有了所谓的内部节点。
So each internal node represents a decision point所以每个内部节点代表一个决策点。
that eventually leads to the output.这最终导致输出. 。
Internal nodes will have other predictor variables.内部节点将有其他预测变量。
这些都不是预测变量。
I just made it into a question我只是把它变成了一个问题。
otherwise these are just predictor variables.否则这些只是预测变量。
Those are internal nodes.那些是内部节点。
终端节点，也称为叶节点。
表示输出变量的最终类，。
因为这些基本上是你的结果。
non-veg and vegetarian.非蔬菜和素食主义者。
Branches are nothing but connections between nodes.分支只不过是节点之间的连接。
Okay, these connections are links between好的，这些连接是。
each node is known as a branch,每个节点被称为一个分支。
and they're represented by arrows.用箭头表示。
So each branch will have some response to it,所以每个分支对它都有一定的响应。
either yes or no, true or false, one or zero, and so on.是或否，对或错，一或零，等等。
Okay.好的。
So, guys, this is the structure of a decision tree.那么，伙计们，这是一个决策树的结构。
It's pretty understandable.这是可以理解的。
Now let's move on and现在让我们继续。
我们将理解决策树算法是如何工作的。
现在有很多方法来建立一个决策树。
but I'll be focusing on something known但是我会专注于一些已知的东西。
as the ID3 algorithm.作为 ID3算法. 。
Okay, this is something known as the ID3 algorithm.好的，这就是所谓的 ID3算法。
That is one of the ways in which you can build那是你可以建造的方法之一。
50.0321 and so on.等等，等等。
the decision tree.决策树. 。
ID3 stands for Iterative Dichotomiser 3 algorithm,ID3是 ID3算法算法的缩写。
which is one of the most effective algorithms这是最有效的算法之一。
used to build a decision tree.用来建立一个决策树。
It uses the concepts of entropy and information gain它使用了熵和信息增益的概念。
in order to build a decision tree.为了建立一个决策树. 。
Now you don't have to know what exactly现在你不必知道具体是什么了。
the ID3 algorithm is.ID3算法是. 。
It's just a concept behind building a decision tree.这只是构建决策树背后的一个概念。
Now the ID3 algorithm has around six defined steps现在 ID3算法大约有六个已定义的步骤。
in order to build a decision tree.为了建立一个决策树。
So the first step is you will select the best attribute.所以第一步是选择最好的属性。
Now what do you mean by the best attribute?你说的最佳属性是什么意思。
So, attribute is nothing but所以，属性就是。
the predictor variable over here.预测变量在这里。
So you'll select the best predictor variable.所以你要选择最好的预测变量。
Let's call it A.我们就叫它 a 吧。
After that, you'll assign this A在那之后，你们要分配这个 a。
作为根节点的决策变量。
基本上，你会给这个预测变量 a 赋值。
at the root node.在根节点上. 。
Next, what you'll do is for each value of A,接下来，你要做的是对 a 的每一个值。
you'll build a descendant of the node.你将构建一个节点的后代. 。
Now these three steps, let's look at it现在我们来看看这三个步骤。
with the previous example.用前面的例子. 。
Now here the best attribute is eat chicken.这里最好的属性是吃鸡肉。
Okay, this is my best attribute variable over here.好的，这是我最好的属性变量。
So I selected that attribute.所以我选择了这个属性。
And what is the next step?下一步是什么。
Step two was assigned that as a decision variable.第二步把它分配为一个决策变量。
So I assigned eat chick as the decision variable所以我把 eat chick 指定为决策变量。
at the root node.在根节点上. 。
Now you might be wondering how do I know现在你可能想知道我是怎么知道的。
which is the best attribute.这是最好的品质。
I'll explain all of that in a while.我过一会儿再解释这一切。
So what we did is we assigned this other root node.我们所做的就是给这个根节点赋值。
After that, step number three says for each value of A,在此之后，第三步说，对于每个值 a，。
build a descendant of the node.构建节点的后代. 。
So for each value of this variable,所以对于这个变量的每个值,。
build a descendant node.构建一个子代节点. 。
所以这个变量可以有两个值，是和否。
So for each of these values,所以对于这些值中的每一个。
I build a descendant node.我构建了一个子代节点。
Step number four, assign classification labels第四步，分配分类标签。
to the leaf node.到叶子节点. 。
To your leaf node, I have assigned我已经为你的叶子节点分配了。
classification one as non-veg, and the other is veg.一类是非蔬菜，另一类是蔬菜。
That is step number four.这是第四步。
Step number five is if data is correctly classified,第五步是如果数据是正确分类的,。
then you stop at that.然后你停在那里。
However, if it is not,然而，如果不是这样的话。
then you keep iterating over the tree,然后你继续在树上迭代。
and keep changing the position of并且不断地改变。
the predictor variables in the tree,树中的预测变量。
or you change the root node also或者你也可以改变根节点。
in order to get the correct output.为了得到正确的输出. 。
So now let me answer this question.现在让我来回答这个问题。
What is the best attribute?最好的属性是什么。
What do you mean by the best attribute你说的最佳属性是什么意思。
or the best predictor variable?还是最好的预测变量。
Now the best attribute is the one现在最好的属性就是那一个。
将数据分成不同的类。
most effectively, or it is basically最有效的方法，否则基本上。
a feature that best splits the data set.一个最能分割数据集的特性。
Now the next question in your head must be how do I decide现在你脑子里的下一个问题一定是我该怎么决定。
which variable or which feature best splits the data.哪个变量或哪个特性能最好地分割数据。
To do this, there are two important measures.要做到这一点，有两个重要的措施。
There's something known as information gain有一种叫做信息增益的东西。
and there's something known as entropy.有一种叫做熵的东西。
Now guys, in order to understand现在，伙计们，为了理解。
information gain and entropy,信息增益和熵。
we look at a simple problem statement.我们看一个简单的问题陈述。
This data represents the speed of a car这个数据代表汽车的速度。
based on certain parameters.基于某些参数..。
So our problem statement here is to study the data set所以我们这里的问题陈述是研究数据集。
and create a decision tree that classifies然后创建一个分类的决策树。
the speed of the car as either slow or fast.汽车的速度不是慢就是快。
So our predictor variables here are road type,所以我们的预测变量是道路类型。
obstruction, and speed limit,障碍物，限速。
and or response variable, or our output variable is speed.或者是响应变量，或者是我们的输出变量是速度。
So we'll be building a decision tree using these variables所以我们将使用这些变量来构建一个决策树。
in order to predict the speed of car.为了预测汽车的速度。
Now like I mentioned earlier,正如我前面提到的。
we must first begin by deciding a variable我们必须首先确定一个变量。
that best splits the data set最好的分割数据集的方法。
并将该特定变量分配给根节点。
and repeat the same thing for other nodes as well.并且对其他节点也重复同样的操作。
So step one, like we discussed earlier,所以第一步，就像我们之前讨论的那样。
is to select the best attribute A.是选择最好的属性 a。
现在，你如何知道哪个变量最好地分离数据。
The variable with the highest information gain信息增益最大的变量。
best derives the data into the desired output classes.最好将数据导入到所需的输出类中。
First of all, we'll calculate two measures.首先，我们要计算两个度量。
We'll calculate the entropy and the information gain.我们将计算熵和信息增益。
Now this is where it ell you what exactly entropy is,现在这里告诉你熵到底是什么。
and what exactly information gain is.信息收益到底是什么。
Now entropy is basically used to measure熵基本上是用来测量的。
the impurity or the uncertainty present in the data.数据中的杂质或不确定性。
It is used to decide how a decision tree can split the data.它用来决定决策树如何分割数据。
Information gain, on the other hand,另一方面，信息获取。
is the most significant measure是最重要的措施。
which is used to build a decision tree.用来建立决策树的。
It indicates how much information a particular variable它表示一个特定变量的信息量。
gives us a bout the final outcome.给我们一个回合的最终结果。
So information gain is important,因此，获取信息是很重要的。
因为它用于选择一个变量。
that best splits the data at each node最好地分割每个节点上的数据。
for a decision tree.对于一个决策树. 。
Now the variable with the highest information gain现在信息增益最大的变量。
将用于在根节点上拆分数据。
Now in our data set, there are are four observations.现在在我们的数据集中，有四个观察值。
So what we're gonna do is we'll start by calculating所以我们要做的就是从计算开始。
the entropy and information gain熵和信息增益。
for each of the predictor variable.对于每个预测变量。
So we're gonna start by calculating the information gain所以我们要从计算信息增益开始。
和熵的道路类型变量. 。
In our data set, you can see that在我们的数据集中，你可以看到。
there are four observations.有四个观察结果。
在道路类型栏中有四个观测值。
which corresponds to the four labels in the speed column.这与速度栏中的四个标签相对应。
So we're gonna begin by calculating the information gain所以我们要从计算信息增益开始。
父节点。
父节点只是关心节点的速度。
This is our output variable, correct?这是我们的输出变量，对吗。
It'll be used to show whether the speed of the car它将用来显示汽车的速度。
is slow or fast.是慢的还是快的。
So to find out the information gain of the因此，要找出信息收益的。
speed of the car variable,汽车变速器的速度。
we'll go through a couple of steps.我们要经过几个台阶。
Now we know that there are four observations现在我们知道有四个观察结果。
in this parent node.在这个父节点中. 。
First, we have slow.首先，我们有缓慢的。
Then again we have slow, fast, and fast.然后我们又有了慢、快、快... ..。
现在，在这四个观察结果中，我们有两类。
So two observations belong to the class slow,所以有两个观察结果属于这个类。
and two observations belong to the class fast.和两个观察结果属于这个类别。
So that's how you calculate P slow and P fast.这就是你计算 p 慢和 p 快的方法。
P slow is nothing by the fractionP 慢并不等于分数慢。
缓慢的结果在父节点，。
和 p 快速是快速结果的一部分。
并且计算 p 的公式很慢。
是父节点中慢结果的数量。
divided by the total number of outcomes.除以结果的总数。
So the number of slow outcomes in the parent node is two,所以父节点中慢结果的数量是2，。
and the total number of outcomes is four.结果的总数是4. 。
We have four observations in total.我们总共有四个观察结果。
So that's how we get P of slow as 0.5.这就是我们如何得到 p 的慢速度为0.5。
同样，对于禁食的 p，你将计算。
快速结果的数量。
divided by the total number of outcomes.除以结果的总数。
So again, two by four, you'll get 0.5.再说一次，二乘四，你会得到0.5..。
The next thing you'll do is you'll calculate接下来你要做的就是计算。
the entropy of this node.这个节点的熵. 。
So to calculate the entropy, this is the formula.所以要计算熵，这是一个公式。
All you have to do is you have to substitute the,你所要做的就是用... ... 代替... ..。
you'll have to substitute the value in this formula.你必须用这个公式中的值来代替。
So P of slow we're substituting as 0.5.所以我们用慢的 p 代替0.5。
Similarly, P of fast as 0.5.同样地，p 的速度为0.5。
Now when you substitute the value,现在当你替换这个值的时候。
you'll get a answer of one.你会得到一个答案。
So the entropy of your parent node is one.所以你的父节点的熵是1。
所以在计算了父节点的熵之后,。
we'll calculate the information gain of the child node.我们将计算子节点的信息增益。
Now guys, remember that if the information gain现在，伙计们，记住，如果信息。
of the road type variable is great than the information gain道路类型变量的信息增益大于道路类型变量。
of all the other predictor variables,在所有其他的预测变量中。
只有这样，根节点才可以通过使用。
the road type variable.道路类型变量. 。
为了计算道路类型变量的信息增益，本文提出了一种新的道路类型变量的信息增益计算方法。
we first need to split the root node我们首先需要分离根节点。
by sing the road type variable.通过 sing the road type variable. 。
We're just doing this in order to check我们这样做只是为了检查一下。
is giving us maximum information about a data.给我们提供了最大限度的数据信息。
Okay, so if you notice that road type has two outcomes,好的，如果你注意到道路类型有两个结果。
it has two values, either steep or flat.它有两种价值观，要么陡峭，要么平坦。
Now go back to our data set.现在回到我们的数据集。
So here what you can notice is所以这里你可以注意到。
whenever the road type is steep,每当道路类型很陡峭时,。
so first what we'll do is we'll check首先我们要检查一下。
the value of speed that we get我们得到的速度值。
when the road type is steep.当道路类型很陡的时候。
So, first, observation.那么，首先，观察。
You see that whenever the road type is steep,你可以看到，每当道路很陡的时候,。
you're getting a speed of slow.你的速度越来越慢了。
Similarly, in the second observation,同样地，在第二个观察中。
when the road type is steep,当道路类型是陡峭的时候。
you'll get a value of slow again.你会再次得到一个慢的值。
If the road type is flat, you'll get an observation of fast.如果道路是平坦的，你就可以观察到它的速度。
And again, if it is steep, there is a value of fast.再说一次，如果是陡峭的，就有一个快速值。
So for three steep values,因此，对于三个陡峭的值,。
we have slow, slow, and fast.我们有慢的，慢的，快的。
And when the road type is flat,当道路是平坦的时候。
we'll get an output of fast.我们将得到一个快速输出. 。
That's exactly what I've done in this decision tree.这正是我在这个决策树中所做的。
So whenever the road type is steep,所以每当道路很陡的时候,。
you'll get slow, slow or fast.你会慢慢地，慢慢地，快快地..。
And whenever the road type is flat,每当道路类型是平坦的时候。
you'll get fast.你会很快的。
Now the entropy of the right-hand side is zero.现在右边的熵为零。
Entropy is nothing but the uncertainty.熵只不过是不确定性而已。
There's no uncertainty over here.这里没有不确定性。
Because as soon as you see that the road type is flat,因为一旦你看到路面是平坦的。
your output is fast.你的产量很快。
So there's no uncertainty.所以没有不确定性。
But when the road type is steep,但是当道路类型很陡峭的时候。
you can have any one of the following outcomes,你可以得到以下任何一种结果。
either your speed will be slow要么你的速度会变慢。
or it can be fast.也可以很快。
So you'll start by calculating the entropy所以你们将从计算熵开始。
。
So the entropy for the right side child node will be zero,所以右边子节点的熵为零。
because there's no uncertainty here.因为这里没有不确定性。
Immediately, if you see that the road type is flat,马上，如果你看到路面是平坦的,。
your speed of the car will be fast.你的车速会很快。
Okay, so there's no uncertainty here,好的，这里没有不确定性。
and therefore your entropy becomes zero.因此你的熵变为零. 。
Now entropy for the left-hand side现在左手边的熵。
is we'll again have to calculate我们还得再计算一次。
p 的分数慢，p 的分数快。
So out of three observations,所以，在三个观察结果中。
在两次观察中，我们发现。
That's why we have two by three over here.这就是为什么我们这里有两三个。
同样的，p 禁食。
we have one P fast我们禁食一天。
除以观察的总数，也就是三。
So out of these three, we have two slows and one fast.因此，在这三种情况中，我们有两种情况是慢的，一种是快的。
当你计算 p 慢而 p 快时,。
you'll get these two values.你会得到这两个值。
And then when you substitute the entropy in this formula,然后当你在这个公式中代入熵时。
对于道路类型变量，熵为0.9。
I hope you all are understanding this.我希望你们都明白这一点。
I'll go through this again.我要再说一遍。
So, basically, here we are calculating所以，基本上，我们在这里计算。
the information gain and entropy for road type variable.道路类型变量的信息增益和熵。
每当你考虑道路类型变量时,。
there are two values, steep and flat.有两种价值观，陡峭的和平坦的。
And whenever the value for road type is steep,每当道路类型的值很陡的时候,。
你会得到这三个结果中的任何一个。
either you'll get slow, slow, or fast.要么慢，要么慢，要么快。
And when the road type is flat,当道路是平坦的时候。
your outcome will be fast.你的结果会很快。
Now because there is no uncertainty现在，因为没有不确定性。
whenever the road type is flat,每当道路类型是平坦的时候。
你总会得到一个快速的结果。
这意味着这里的熵为零。
or the uncertainty value here is zero.或者这里的不确定度值是零。
But here, there is a lot of uncertainty.但是在这里，有很多不确定性。
So whenever your road type is steep,因此，每当你选择的道路是陡峭的,。
your output can either be slow or it can be fast.你的输出可以很慢，也可以很快。
So, finally, you get the Python as 0.9.最后，你得到的 Python 是0.9。
So in order to calculate the information gain所以为了计算信息增益。
道路类型变量. 。
You need to calculate the weighted average.你需要计算加权平均数。
I'll tell you why.我来告诉你为什么..。
为了计算信息增益,。
you need to know the entropy of the parent,你需要知道父系统的熵。
which we calculate as one,我们把它算作一个。
minus the weighted average into the entropy减去加权平均数，得到熵。
of the children.孩子们..。
Okay.好的。
So for this formula, you need to calculate所以对于这个公式，你需要计算。
all of these values.所有这些价值观..。
So, first of all, you need to calculate the entropy首先，你需要计算熵。
of the weighted average.美国加权平均数。
现在父节点的结果总数。
we saw were four.我们看到的是四个人。
The total number of outcomes结果的总数。
在左子节点是3. 。
和右子节点的结果总数。
was one.是其中之一。
Correct?对吗。
In order to verify this with you,为了向你们证实这一点,。
父节点中的结果总数为4. 。
One, two, three, and four.一，二，三，四。
来到子节点，它是路径类型，。
the total number of outcomes on the right-hand side右边的结果总数。
的子节点是1. 。
And the total number of outcomes结果的总数。
on the left-hand side of the child node is three.在子节点的左边是3. 。
That's exactly what I've written over here.这正是我在这里所写的。
Alright, I hope you all understood these three values.好吧，我希望你们都明白这三个价值观。
After that, all you have to do is在那之后，你所要做的就是。
you have to substitute these values in this formula.你必须在这个公式中替换这些值。
So when you do that, you'll get所以当你这样做的时候，你会得到。
the entropy of the children with weighted average加权平均数儿童的熵。
will be around 0.675.大概在0.675左右。
Now just substitute the value in this formula.现在只要用这个公式中的值代替就可以了。
So if you calculate the information gain所以如果你计算信息增益。
路径类型变量。
you'll get a value of 0.325.你会得到一个0.325的值。
Now by using the same method,现在用同样的方法,。
you're going to calculate the information gain你要计算信息收益。
for each of the predictor variable,对于每一个预测变量。
for road type, for obstruction, and for speed limit.道路类型、障碍物及车速限制。
Now when you follow the same method现在，当你按照同样的方法。
and you calculate the information gain,然后计算信息增益。
you'll get these values.你会得到这些数值。
现在，这些信息对道路类型有什么影响。
equal to 0.325 denote?等于0.325表示。
现在道路类型的值0.325表示。
我们得到的信息很少。
从这个道路类型变量. 。
And for obstruction, we literally have至于障碍物，我们实际上有。
information gain of zero.信息增益为零. 。
Similarly, information gained for speed limit is one.同样地，为限速而获得的信息也是1。
This is the highest value we've got for information gain.这是我们获取信息的最高价值。
This means that we'll have to use the speed limit variable这意味着我们必须使用限速变量。
在我们的根节点，以便分割数据集. 。
So guys, don't get confused whichever variable所以，伙计们，不管哪个变量都不要搞混了。
gives you the maximum information gain.给你最大的信息增益。
That variable has to be chosen at the root node.必须在根节点上选择该变量。
这就是为什么我们用根节点作为速度限制。
So if you've maintained the speed limit,所以如果你一直保持车速限制,。
then you're going to go slow.那你就慢慢来。
But if you haven't maintained the speed limit,但是如果你没有保持车速限制的话。
then the speed of your car is going to be fast.那么你的车的速度将会很快。
Your entropy is literally zero,你的熵几乎为零。
and your information is one,你的信息是1。
意味着您可以在根节点上使用这个变量。
为了分割数据集，。
because speed limit gives you the maximum information gain.因为限速能给你最大的信息增益。
So guys, I hope this use case is clear to all of you.那么伙计们，我希望你们都清楚这个用例... ..。
To sum everything up,总而言之，... ..。
I'll just repeat the entire thing to you all once more.我再把这件事全部重复一遍。
So basically, here you were given a problem statement所以基本上，这里给了你一个问题陈述。
为了创建一个决策树。
that classifies the speed of a car as either slow or fast.把汽车的速度分为慢速或快速。
So you were given three predictor variables所以你被给予了三个预测变量。
and this was your output variable.这是你的输出变量。
从熵中获得的信息基本上是两种度量。
用来决定哪个变量。
将被分配给决策树的根节点。
Okay.好的。
So guys, as soon as you look at the data set,所以，伙计们，只要你们看一下数据集,。
if you compare these two columns,如果你比较一下这两列。
that is speed limit and speed,那是限速和速度。
you'll get an output easily.你很容易就能得到输出。
Meaning that if you're maintaining speed limit,意思是如果你保持限速,。
you're going to go slow.你要慢慢来。
But if you aren't maintaining speed limit,但是如果你没有保持车速限制,。
So here itself we can understand the speed limit所以在这里我们可以理解速度极限。
has no uncertainty.没有任何不确定性。
So every time you've maintained your speed limit,所以每次你保持你的限速,。
you will be going slow,你要慢慢来。
and every time your outside or speed limit,每次超速或限速时。
you will be going fast.你会开得很快的。
It's as simple as that.就是这么简单。
So how did you start?那你是怎么开始的呢。
So you started by calculating所以你是从计算开始的。
the entropy of the parent node.父节点的熵。
计算了父节点的熵。
which came down to one.最后只剩下一个了。
Okay.好的。
After that, you calculated the information gain在此之后，你计算信息增益。
of each of the child nodes.每个子节点的。
In order to calculate为了计算出。
the information gain of the child node,子节点的信息增益。
你通过计算熵来统计。
of the right-hand side and the left-hand side右手边和左手边的。
of the decision tree.决策树的一部分。
Okay.好的。
Then you calculate the entropy然后你计算熵。
along with the weighted average.和加权平均数一起。
You substitute these values in the information gain formula,如果在信息增益公式中用这些值代替。
and you get the information gain然后你就得到了信息收益。
for each of the predictor variables.对于每一个预测变量。
So after you get the information gain所以在你得到信息之后。
of each of the predictor variables,每一个预测变量。
you check which variable gives you你检查哪个变量给了你。
the maximum information gain,最大信息增益。
并将该变量分配给根节点。
It's as simple as that.就是这么简单。
So guys, that was all about decision trees.那么，伙计们，这都是关于决策树的问题。
现在让我们看看下一个分类算法。
which is random forest.就是随机森林。
Now first of all, what is a random forest?首先，什么是随机森林。
Random forest basically builds multiple decision trees随机森林基本上建立了多个决策树。
and glues them together to get a more accurate然后把它们粘在一起，得到更精确的结果。
and stable prediction.和稳定的预测。
Now if already have decision trees现在如果已经有了决策树。
and random forest is nothing but随机森林只不过是。
a collection of decision tree,决策树的集合。
why do we have to use a random forest为什么我们要用随机森林。
when we already have decision tree?当我们已经有了决策树的时候。
There are three main reasons why random forest is used.使用随机森林有三个主要原因。
Now even though decision trees are convenient现在即使决策树很方便。
and easily implemented,而且很容易实现。
they are not as accurate as random forest.他们不像随机森林那样精确。
Decision trees work very effectively决策树非常有效。
with the training data,根据训练数据。
backup they're not flexible他们的后援不灵活。
when it comes to classifying anew sample.当涉及到新样品的分类时。
Now this happens because of something known as overfitting.现在发生这种情况是因为一些被称为过分合身的东西。
Now overfitting is a problem现在过度装配是一个问题。
that is seen with decision trees.在决策树中可以看到。
It's something that commonly occurs这种事情经常发生。
when we use decision trees.当我们使用决策树时。
现在，当一个模型研究时，会出现过拟合现象。
a training data to such an extent训练数据达到这样的程度。
that it negatively influences它会带来负面影响。
the performance of the model on a new data.模型在新数据上的表现。
Now this means that the disturbance这就意味着这场骚乱。
in the training data is recorded,在培训数据中记录。
and it is learned as concept by the model.这个模型把它当作概念来学习。
If there's any disturbance如果有任何骚乱。
or any thought of noise in the training data训练数据中的任何噪音。
or any error in the training data,或培训数据中的任何错误。
that is also studied by the model.这也是模型所研究的。
The problem here is that these concepts这里的问题是这些概念。
do not apply to the testing data,不适用于测试数据。
and it negatively impacts the model's ability这对模特的能力产生了负面影响。
to classify new data.把新的数据分类。
So to sum it up,所以总而言之,。
overfitting occurs whenever your model每当你的模特穿上这件衣服时。
learns the training data,学习训练数据。
along with all the disturbance in the training data.连同所有训练数据中的干扰。
So it basically memorized the training data.所以它基本上记住了训练数据。
And whenever a new data will be given to your model,每当你的模型得到新的数据时,。
it will not predict the outcome very accurately.它不能非常准确地预测结果。
now this is a problem seen in decision trees.这是决策树中的一个问题。
Okay.好的。
But in random forest, there's something known as bagging.但是在随机森林里，有一种叫做袋子的东西。
Now the basic idea behind bagging is现在装袋的基本思想是。
to reduce the variations and the predictions为了减少变化和预测。
通过组合多个决策树的结果。
on different samples of the data set.对数据集的不同样本。
So your data set will be divided into different samples,所以你的数据集将被分成不同的样本。
and you'll be building a decision tree然后你要建立一个决策树。
on each of these samples.在这些样品上。
This way, each decision tree will be studying这样，每一个决策树都会被研究。
one subset of your data.你数据的一个子集..。
So this way over fitting will get reduced所以这种过度装配的方式会减少。
因为一个决策树不是学习。
the entire data set.整个数据集。
Now let's focus on random forest.现在我们把注意力集中在随机森林上。
Now in order to understand random forest,现在为了理解随机森林。
we look at a small example.我们看一个小例子。
We can consider this data set.我们可以考虑这个数据集。
在这些数据中，我们有四个预测变量。
We have blood flow, blocked arteries,我们有血液流动，动脉阻塞。
chest pain, and weight.胸痛，体重。
Now these variables are used to predict现在这些变量被用来预测。
whether or not a person has a heart disease.一个人是否患有心脏病。
So we're going to use this data set所以我们要使用这个数据集。
to create a random forest that predicts为了创造一个随机森林。
if a person has a heart disease or not.一个人是否有心脏病。
现在创建随机森林的第一步。
is that you create a bootstrap data set.创建一个引导程序数据集. 。
Now in bootstrapping, all you have to do现在在自力更生方面，你只需要。
is you have to randomly select samples你必须随机抽取样本。
Okay.好的。
And a point to note is that you can select the same sample需要注意的是，你可以选择相同的样本。
more than once.不止一次..。
So if you look at the original data set,所以如果你看一下原始数据集。
we have a abnormal, normal, normal, and abnormal.我们有一个不正常的，正常的，正常的，和不正常的..。
Look at the blood flow section.看看血液流动部分。
Now here I've randomly selected samples,现在我在这里随机挑选了一些样本。
normal, abnormal,正常的，不正常的。
and I've selected one sample twice.我已经选了一个样品两次。
You can do this in a bootstrap data set.你可以在一个引导程序数据集中做到这一点。
Now all I did here is现在我所做的就是。
I created a bootstrap data set.我创建了一个引导程序数据集。
捆绑引导带只不过是一种估计方法。
used to make predictions on a data用来对一个数据进行预测。
by re-sampling the data.通过重新采集数据。
This is a bootstrap data set.这是一个引导程序数据集。
Now even though this seems very simple,虽然这看起来很简单。
in real world problems,在现实世界的问题中。
you'll never get such small data set.你永远也得不到这么小的数据集。
Okay, so bootstrapping好吧，那就自力更生吧。
is actually a little more complex than this.实际上比这个要复杂一点。
Usually in real world problems,通常在现实生活中的问题中。
you'll have a huge data set,你会有一个庞大的数据集。
and bootstrapping that data set is actually并且引导这个数据集实际上是。
a pretty complex problem.一个相当复杂的问题。
I'm here because I'm making you understand我在这里是因为我要让你明白。
how random forest works,随机森林是如何运作的。
so that's why I've considered a small data set.所以这就是为什么我考虑建立一个小型的数据集。
Now you're going to use the bootstrap data set现在您将使用引导程序数据集。
that you created,是你创造的。
and you're going to build decision trees from it.你要用它来建立决策树。
Now one more thing to note in random forest is在随机森林里还有一件事需要注意。
you will not be using your entire data set.你不能使用你的全部数据集。
好的，你只需要使用一些其他变量。
at each node.在每个节点上。
So, for example, we'll only consider two variables例如，我们只考虑两个变量。
at each step.每走一步。
So if you begin at the root node here,所以如果你从根节点开始。
we will randomly select two variables我们将随机选择两个变量。
as candidates for the root node.作为根节点的候选节点。
Okay, let's say that we selected blood flow好吧，假设我们选择了血液流动。
and blocked arteries.动脉阻塞。
在这两个变量中，我们必须选择变量。
that best separates the sample.最能把样品分离开来的东西。
Okay.好的。 So for the sake of this example,因此，为了举出这个例子,。
let's say that blocked arteries假设动脉阻塞。
is the most significant predictor,是最重要的预测指标。
这就是为什么我们要把它分配给根节点。
Now our next step is to repeat the same process现在我们的下一步是重复同样的过程。
对于每个即将到来的分支节点。
Here we'll again select two variables at random这里我们再次随机选择两个变量。
作为每个分支节点的候选节点。
and then choose a variable然后选择一个变量。
这样可以最好地分离样品，对吗。
So let me just repeat this entire process.那么，让我把整个过程重复一遍。
So you know that you start creating a decision tree所以你知道你开始创建一个决策树。
通过选择根节点。
In random forest, you'll randomly select在随机森林中，你可以随机选择。
a couple of variables for each node,每个节点都有一对变量。
and then you'll calculate which variable然后计算哪个变量。
最好在那个节点上分割数据。
So for each node, we'll randomly select所以对于每个节点，我们将随机选择。
two or three variables.两个或三个变量。
除了这两个变量，还有三个变量。
我们来看看哪个变量能最好地分离数据。
Okay, so at each node,好的，在每个节点上。
我们会因为计算信息获得熵. 。
Basically, that's what I mean.基本上，这就是我的意思。
At every node, you'll calculate information gain在每个节点上，您将计算信息增益。
and entropy of two or three variables,和两个或三个变量的熵。
and you'll see which variable你会看到哪个变量。
has the highest information gain,获得的信息最多。
and you'll keep descending downwards.然后继续往下走。
That's how you create a decision tree.这就是创建决策树的方法。
So we just created our first decision tree.所以我们创建了我们的第一个决策树。
Now what you do is you'll go back to step one,现在你要做的是回到第一步。
and you'll repeat the entire process.然后你会重复整个过程。
So each decision tree will predict the output class因此，每个决策树都将预测输出类。
based on the predictor variables根据预测变量。
that you've assigned to each decision tree.你分配给每个决策树的. 。
Now let's say for this decision tree,现在我们来看看这个决策树。
you've assigned blood flow.你已经安排了血液流动。
这里是根节处的动脉阻塞。
这里我们可能有血液在根节处流动等等。
So your output will depend on which predictor variable因此，你的输出将取决于哪个预测变量。
is at the root node.是在根节点上. 。
So each decision tree will predict the output class因此，每个决策树都将预测输出类。
based on the predictor variable根据预测变量。
that you assigned in that tree.你在那棵树上布置的任务。
Now what you do is you'll go back to step one,现在你要做的是回到第一步。
you'll create a new bootstrap data set,您将创建一个新的引导程序数据集。
and then again you'll build a new decision tree.然后再建立一个新的决策树。
And for that decision tree,对于那个决策树,。
你将只考虑变量的一个子集。
and you'll choose the best predictor variable你会选择最好的预测变量。
So you will keep repeating this process.所以你要不断重复这个过程。
So you just keep repeating step two and step one.所以你只要不断重复第二步和第一步。
Okay.好的。 And you'll keep creating multiple decision trees.你会不断地创建多个决策树。
Okay.好的。
So having a variety of decision trees in a random forest在随机森林中有各种各样的决策树。
is what makes it more effective than是什么使得它比。
an individual decision tree.一个单独的决策树。
因此，我们不需要一个单独的决策树，而是。
这是使用所有功能创建的。
you can build a random forest你可以建立一个随机森林。
使用多个决策树。
wherein each decision tree has a random set其中每个决策树都有一个随机集。
。
Now step number four is predicting the outcome现在第四步是预测结果。
of a new data point.一个新的数据点. 。
So now that you've created a random forest,现在你已经创建了一个随机森林。
let's see how it can be used让我们看看它是如何被使用的。
to predict whether a new patient has a heart disease or not.预测一个新病人是否患有心脏病。
Okay, now this diagram basically has a data好了，现在这个图表基本上有一个数据。
about the new patient.关于新来的病人。
Okay, this is the data about the new patient.好的，这是新病人的数据。
He doesn't have blocked arteries.他没有动脉阻塞。
He has chest pain, and his weight is around 185 kgs.他胸痛，体重约185公斤。
Now all you have to do is you have to run this data现在你要做的就是运行这些数据。
down each of the decision trees that you made.把你做的每一个决策树都写下来。
So, the first decision tree shows that所以，第一个决策树表明。
yes, this person has heart disease.是的，这个人有心脏病。
Similarly, you'll run the information of this new patient同样地，你将运行这个新病人的信息。
through every decision tree that you created.通过你创建的每一个决策树。
Then depending on how many votes you get for yes and no,然后根据你得到的赞成票和反对票的多少来决定。
you'll classify that patient你要把那个病人分类。
as either having heart disease or not.有没有心脏病。
All you have to do is you have to run你所要做的就是跑起来。
the information of the new patient新病人的资料。
through all the decision trees that you created通过你创建的所有决策树。
in the previous step,在前一步中,。 and the final output is based on the number of votes最后的结果是根据投票数来决定的。
each of the class is getting.这个班的每个学生都得到了..。
Okay, let's say that three decision trees好吧，假设有三个决策树。
said that yes the patient has heart disease,他说是的，病人有心脏病。
and one decision tree said that no it doesn't have.一个决策树说，不，它没有. 。
So this means you will obviously classify所以这意味着你显然会被分类。
the patient as having a heart disease这个病人患有心脏病。
because three of them voted for yes.因为他们中的三个投了赞成票。
It's based on majority.这是以多数票为基础的。
So guys, I hope the concept behind random forest所以伙计们，我希望随机森林背后的概念。
is understandable.这是可以理解的。
Now the next step is you will evaluate现在下一步是你要评估。
the efficiency of the model.这个模型的效率。
现在，当我们创建引导数据集时。
we left out one entry sample.我们遗漏了一个参赛样本。
This is the entry sample we left out,这是我们漏掉的参赛样本。
because we repeated one sample twice.因为我们把一个样品重复了两次。
如果你记得在引导程序数据集中，。
here we repeated an entry twice,这里我们重复了一个条目两次。
我们错过了其中一个条目。
We missed out on one of the entries.我们漏掉了一个条目。
So what we're gonna do is...所以我们要做的是... ..。
So for evaluating the model,所以为了评估这个模型。
我们将使用我们错过的数据录入。
现在，在一个现实世界的问题上,。
about 1/3 of the original data set is not included大约三分之一的原始数据集不包括在内。
in the bootstrap dataset.在 bootstrap 数据集中. 。
Because there's a huge amount of data因为有大量的数据。
in a real world problem,在现实世界的问题中。
so 1/3 of the original data set所以原始数据集的1/3。
不包括在引导数据集中。
So guys, the sample data set那么，伙计们，样本数据集。
which is not there in your bootstrap data set在你的引导程序数据集中没有。
被称为袋外数据集。
因为基本上这是我们的袋外数据集。
现在是袋外数据集。
is used to check the accuracy of the model.用来检查模型的准确性。
因为模型并没有创建。
it will give us a good understanding这将使我们有一个很好的了解。
of whether the model is effective or not.这种模式是否有效。
现在是袋外数据集。
is nothing but your testing data set.只不过是你的测试数据集。
Remember, in machine learning, there's training记住，在机器学习中，有训练。
and testing data set.测试数据集. 。
So your out-of-bag data set所以你的袋外数据集。
is nothing but your testing data set.只不过是你的测试数据集。
This is used to evaluate the efficiency of your model.这是用来评估你的模型的效率的。
So eventually, you can measure the accuracy所以最终，你可以测量准确度。
of a random forest by the proportion随机森林的比例。
of out-of-bag samples that are correctly classified,包装袋外的样品经过正确的分类。
because the out-of-bag data set因为袋外数据集。
用来评估你的模型的效率。
So you can calculate the accuracy所以你可以计算准确度。
通过了解多少样品。
or was this out-of-bag data set或者是这个袋外数据集。
correctly able to classify it.能够正确地分类。
So guys, that was an explanation about那么，伙计们，这就是一个关于。
how random forest works.随机森林是如何运作的。
To give you an overview,为了给你提供一个概述，。
let me just run you through all the steps that we took.让我把我们走过的每一步都跟你说一遍。
So basically, this was our data set,所以基本上，这就是我们的数据集。
and all we have to do is we have to predict我们要做的就是预测。
whether a patient has heart disease or not.一个病人是否有心脏病。
So, our first step was to create a bootstrap data set.因此，我们的第一步是创建一个引导程序数据集。
引导程序数据集是随机选择的。
根据你的原始数据集进行的观察。
and you can also have duplicate values你也可以有重复的值。
Okay.好的。
The next step is you're going to create a decision tree下一步是创建一个决策树。
通过考虑一组随机的预测变量。
for each decision tree.对于每个决策树。
Okay.好的。
So, the third step is you'll go back to step one,所以，第三步是回到第一步。
create a bootstrap data set.创建一个引导程序数据集。
Again, create a decision tree.再次，创建一个决策树。
So this iteration is performed hundreds of times因此，这个迭代被执行了数百次。
直到你成为多个决策树。
Now that you've created a random forest,既然你已经创建了一个随机森林,。
you'll use this random forest to predict the outcome.你们要用这片随机森林来预测结果。
So if you're given a new data point所以如果给你一个新的数据点。
and you have to classify it你必须把它归类。
into one of the two classes,分成两个班中的一个。
we'll just run this new information我们只是运行这个新信息。
through all the decision trees.通过所有的决策树。
And you'll just take the majority你只要占多数就行了。
。
as your outcome.作为你的结果. 。
现在，为了评估这个模型的效率，我们将。
you'll use the out of the bag sample data set.你将使用袋外取样数据集。
Now the out-of-bag sample is basically the sample现在袋外的样品基本上就是样品了。
that was not included in your bootstrap data set,没有包含在你的引导数据集中。
but this sample is coming但是这个样品来了。
从你们的原始数据集，伙计们. 。
This is not something that you randomly create.这不是你随便创造出来的东西。
这个数据集在你的原始数据集中。
but it was just not mentioned但是没有提到。
So you'll use your out-of-bag sample所以你要用你的袋外样品。
为了计算准确度。
of your random forest.你的随机森林。
So the proportion of out-of-bag samples所以袋外样品的比例。
that are correctly classified will give you the accuracy正确的分类会给你准确性。
of your model.你的模型. 。
So that is all for random forest.这就是所有的随机森林。
So guys, I'll discuss other那么，伙计们，我来讨论一下其他的问题。
classification algorithms with you,分类算法。
and only then I'll show you a demo on只有这样，我才会给你们展示一个演示。
the classification algorithms.分类算法. 。
现在我们的下一个算法被称为朴素贝叶斯算法。
Naive Bayes is, again,朴素贝叶斯又一次成为了。
a supervised classification algorithm,一个监督分类算法。
这是基于贝叶斯定理。
Now the Bayes Theorem basically follows现在贝叶斯定理基本上是这样的。
a probabilistic approach.一种概率的方法。
The main idea behind naive Bayes is that天真贝叶斯背后的主要思想是。
the predictor variables in a machine learning model机器学习模型中的预测变量。
are independent of each other,它们是相互独立的。
meaning that the outcome of a model意思是一个模型的结果。
取决于一组自变量。
that have nothing to do with each other.彼此之间毫无关系的事情。
Now a lot of you might ask why is naive Bayes现在你们很多人可能会问，为什么天真的贝叶斯。
called naive.被称为幼稚。
现在通常，当我告诉任何人为什么天真的贝叶斯,。
they keep asking me why is naive Bayes called naive.他们一直问我为什么天真的贝叶斯被称为天真。
So in real world problems predictor variables所以在现实生活中，问题的预测变量。
aren't always independent of each other.并不总是相互独立的。
There is always some correlation总是有一些相关性。
自变量之间。
现在，因为幼稚的贝叶斯考虑每个预测变量。
独立于模型中的任何其他变量。
it is called naive.这叫天真. 。
This is an assumption that naive Bayes states.这是一个天真的贝叶斯所说的假设。
Now let's understand the math现在让我们来理解一下数学。
背后的朴素贝叶斯算法。
So like I mentioned, the principle behind naive Bayes就像我刚才提到的，天真的贝叶斯背后的原理。
是贝叶斯定理。
which is also known as the Bayes Rule.也被称为贝叶斯法则。
贝叶斯定理用于计算。
the conditional probability,美国条件概率。
which is nothing but the probability of an event occurring只不过是事件发生的可能性。
based on information about the events in the past.根据过去发生的事件的资料。
This is the mathematical equation for the Bayes Theorem.这是贝叶斯定理的数学方程式。
现在，在这个等式中，LHS 什么也不是。
but the conditional probability of event A occurring,但是事件 a 发生的条件概率。
given the event B.鉴于事件的发生。
P of A is nothing but probability of event A occurringP 只不过是事件 a 发生的概率。
p 是事件 b 的概率。
And PB of A is nothing but the conditional probability而 a 的 PB 只不过是条件概率。
of event B occurring, given the event A.事件 b 发生的，鉴于事件 a。
现在让我们试着理解贝叶斯是如何天真地工作的。
Now consider this data set of现在考虑一下这个数据集。
around thousand 500 observations.大约一千五百次观察。
Okay, here we have the following output classes.好的，这里我们有以下输出类。
We have either cat, parrot, or turtle.我们有猫、鹦鹉或乌龟。
These are our output classes,这些是我们的输出类。
and the predictor variables are预测变量是。
swim, wings, green color, and sharp teeth.游泳，翅膀，绿色和尖牙。
Okay.好的。
So, basically, your type is your output variable,所以，基本上，你的类型就是你的输出变量。
and swim, wings, green, and sharp teeth还有游泳，翅膀，绿色和锋利的牙齿。
are your predictor variables.是你的预测变量。
您的输出变量有三个类:。
cat, parrot, and turtle.猫、鹦鹉和乌龟。
Okay.好的。
现在我总结了我在屏幕上显示的这个表格。
The first thing you can see is the class of type cats你首先看到的是类型为 cats 的类。
shows that out of 500 cats,研究表明，在500只猫中。
450 can swim,会游泳的，会游泳的。
meaning that 90% of them can.这意味着他们中的90% 可以..。
And zero number of cats have wings,没有一只猫有翅膀。
and zero number of cats are green in color,没有一只猫的颜色是绿色的。
and 500 out of 500 cats have sharp teeth.500只猫中有500只有锋利的牙齿。
Okay.好的。
现在，说到鹦鹉，它说500只鹦鹉中有50只。
have true value for swim.对游泳有真正的价值。
Now guys, obviously, this does not hold true现在，伙计们，很明显，这是不正确的。
in real world.在现实生活中。 I don't think there are any parrots who can swim,我认为没有会游泳的鹦鹉。
but I've just created this data set但是我刚刚创建了这个数据集。
so that we can understand naive Bayes.这样我们才能理解幼稚的贝叶斯。
So, meaning that 10% of parrots have true value for swim.所以，这意味着10% 的鹦鹉对游泳有真正的了解。
Now all 500 parrots have wings,现在所有的500只鹦鹉都有翅膀了。
and 400 out of 500 parrots are green in color,500只鹦鹉中有400只是绿色的。
and zero parrots have sharp teeth.零鹦鹉有锋利的牙齿。
Coming to the turtle class,来到龟类课堂,。
all 500 turtles can swim.所有的500只海龟都会游泳。
Zero number of turtles have wings.没有一只海龟有翅膀。
And out of 500, hundred turtles are green in color,在500只海龟中，有100只是绿色的。
meaning that 20% of the turtles are green in color.意思是20% 的海龟是绿色的。
And 50 out of 500 turtles have sharp teeth.每500只海龟中就有50只有尖牙。
So that's what we understand from this data set.这就是我们从这些数据中得出的结论。
Now the problem here is现在的问题是。
we are given our observation over here,我们在这里观察。
given some value for swim, wings, green, and sharp teeth.给予游泳、翅膀、绿色和锋利的牙齿一定的价值。
What we need to do is we need to predict我们需要做的是预测。
whether the animal is a cat, parrot, or a turtle,不管动物是猫、鹦鹉还是乌龟。
based on these values.根据这些价值... ..。
So the goal here to predict whether it is a cat,所以这里的目标是预测它是否是一只猫。
parrot, or a turtle鹦鹉，或者乌龟。
基于所有这些定义的参数。
Okay.好的。 Based on the value of swim, wings, green, and sharp teeth,根据游泳、翅膀、绿色和锋利的牙齿的数值,。
我们就能知道这个动物是不是猫了。
or is it a parrot, or is it a turtle.或者是鹦鹉，或者是乌龟。
So, if you look at the observation,所以，如果你看一下观察结果。
变量 swim 和 green 的值为 true。
and the outcome can be anyone of the types.结果可能是任何一种类型的人。
It can either be a cat, it can be a parrot,它可以是一只猫，也可以是一只鹦鹉。
or it can be a turtle.也可以是乌龟。
So in order to check if the animal is a cat,所以为了检查这个动物是不是猫,。
all you have to do is you have to calculate你所要做的就是计算。
the conditional probability at each step.每一步的条件概率。
So here what we're doing is所以我们要做的是。
we need to calculate the probability that我们需要计算一下。
this is a cat,这是一只猫。
given that it can swim and it is green in color.由于它会游泳，而且它的颜色是绿色的。
First, we'll calculate the probability that it can swim,首先，我们要计算它会游泳的概率。
given that it's a cat.既然是只猫..。
And two, the probability that it is green第二，它是绿色的概率。
and the probability of it being green,以及它变绿的概率。
given that it is a cat,如果它是一只猫的话。
and then we'll multiply it然后我们把它乘以。
with the probability of it being a cat有可能是一只猫。
除以游泳和果岭的概率。
Okay.好的。 So, guys, I know you all can calculate the probability.那么，伙计们，我知道你们都会计算概率。
It's quite simple.这很简单。
So once you calculate the probability here,所以一旦你计算出这里的概率。
you'll get a direct value of zero.你会得到一个直接的零值。
Okay, you'll get a value of zero,好的，你会得到一个零的值。
meaning that this animal is definitely not a cat.意思是这个动物肯定不是猫。
同样，如果你这样对待鹦鹉,。
you calculate a conditional probability,你计算一个条件概率,。
you'll get a value of 0.0264你会得到0.0264的值。
除以游泳逗号绿的概率。
We don't know this probability.我们不知道这种可能性。
Similarly, if you check this for the turtle,同样地，如果你检查这只乌龟,。
you'll get a probability of 0.066你会得到0.066的概率。
除以 p 游泳逗号绿。
Okay.好的。
现在对于这些计算，分母是相同的。
The value of the denominator is the same,分母的值是一样的。
and the value of and the probability of it以及它的价值和概率。
being a turtle is greater than that of a parrot.做一只乌龟比做一只鹦鹉要好。
So that's how we can correctly predict所以这就是我们能正确预测的方法。
that the animal is actually a turtle.这个动物实际上是一只乌龟。
So guys, this is how naive Bayes works.伙计们，这就是天真的贝叶斯的工作方式。
You basically calculate你基本上是在计算。
the conditional probability at each step.每一步的条件概率。
Whatever classification needs to be done,无论需要做什么分类,。
必须通过概率来计算。
There's a lot of statistic有很多统计数字。
that comes into naive Bayes.这就是天真的贝叶斯。
And if you all want to learn more about statistics如果你们都想了解更多关于统计学的知识。
and probability,以及概率。
I'll leave a link in the description.我会在描述中留下一个链接。
You all can watch that video as well.你们也可以看那个视频。
There I've explain exactly在这里我已经解释得很清楚了。
what conditional probability is,条件概率是什么。
和贝叶斯定理也得到很好的解释。
So you all can check out that video also.所以你们也可以看看那个视频。
And apart from this, if you all have any doubts除此之外，如果你们还有任何疑问的话。
regarding any of the algorithms,关于任何一个算法。
please leave them in the comment section.请把它们留在评论栏里。
Okay, I'll solve your doubts.好吧，我来解决你的疑虑。
And apart from that, I'll also leave a couple of links除此之外，我还会留下一些链接。
对于描述框中的每个算法。
因为如果你想更深入地了解。
of each of the algorithms,每一个算法。
you can check out that content.你可以看看那些内容。
Since this is a full course video,由于这是一个完整的课程视频,。
I have to cover all the topics,我必须涵盖所有的话题。
and it is hard for me to make you understand我很难让你明白。
in-depth of each topic.每个话题的深度。
So I'll leave a couple of links in the description box.所以我会在描述框中留下一些链接。
You can watch those videos as well.你也可以看那些视频。
Make sure you checkout the probability确保你验证了这个概率。
and statistics video.以及统计视频。
So now let's move on and locate our next algorithm,现在让我们继续下一步，找到下一个算法。
which is the K nearest neighbor algorithm.这是 k 最近邻算法。
现在 KNN，基本上是 k 最近邻的缩写。
也是一种监督分类算法。
that classifies a new data point into the target class将一个新的数据点分类到目标类中。
or the output class, depending on the features或者输出类，这取决于特性。
of its neighboring data points.其邻近的数据点。
That's why it's called K nearest neighbor.这就是为什么它被称为 k 最近的邻居。
So let's try to understand KNN with a small analogy.那么让我们试着用一个小比喻来理解 KNN。
Okay, let's say that we want a machine好吧，假设我们想要一台机器。
to distinguish between the images of cats and dogs.为了区分猫和狗的形象。
So to do this, we must input our data set所以要做到这一点，我们必须输入我们的数据集。
of cat and dog images,猫和狗的照片。
and we have to train our model to detect the animal我们必须训练我们的模型来检测动物。
based on certain features.基于某些特征... ..。
For example, features such as pointy ears例如，有尖耳朵这样的特征。
can be used to identify cats.可以用来鉴别猫的身份。
Similarly, we can identify dogs同样地，我们也能识别狗。
based on their long ears.根据他们的长耳朵。
So after starting the data set所以在启动数据集之后。
during the training phase,在训练阶段。
when a new image is given to the model,当给模型一个新的图像时。
the KNN algorithm will classify itKNN 算法会对它进行分类。
into either cats or dogs,无论是猫还是狗。
depending on the similarity in their features.根据他们相似的特征。
Okay, let's say that a new image has pointy ears,好吧，让我们假设一个新的图像有尖耳朵。
it will classify that image as cat,它将把这张图片归类为猫的图片。
因为它类似于猫的图像。
because it's similar to its neighbors.因为它和它的邻居很相似。
In this manner, the KNN algorithm classifies通过这种方式，KNN 算法进行了分类。
the data point based on how similar they are数据点基于它们之间的相似程度。
to their neighboring data points.到他们的邻近的数据点。
So this is a small example.这是一个小例子。
We'll discuss more about it in the further slides.我们将在以后的幻灯片中进一步讨论这个问题。
Now let me tell you a couple of现在让我告诉你一些。
特点。
So, first of all, we know that所以，首先，我们知道。
it is a supervised learning algorithm.这是一个监督式学习算法。
It uses labeled input data set它使用带标签的输入数据集。
预测数据点的输出。
Then it is also one of the simplest那么它也是最简单的一种。
machine learning algorithms,机器学习算法。
and it can be easily implemented而且很容易实现。
for a varied set of problems.对于各种各样的问题。
另一个特点是，它是非参数的。
meaning that it does not take in any assumptions.意思是它不接受任何假设。
For example, naive Bayes is a parametric model,例如，朴素贝叶斯是一个参数模型。
because it assumes that all the independent variables因为它假设所有的独立变量。
are in no way related to each other.彼此之间毫无关系。
It has assumptions about the model.它对模型有一些假设。
K nearest neighbor has no such assumptions.K 最近的邻居没有这样的假设。
That's why it's considered a non-parametric model.这就是为什么它被认为是一个非参数模型。
另一个特点是它是一个懒惰的算法。
现在，懒算法基本上是任何算法。
that memorizes the training set,用来记忆训练集的。
instead of learning a discriminative function而不是学习判别函数。
from the training data.从训练数据来看。
现在，尽管 KNN 主要是一个分类算法,。
it can also be used for regression cases.它也可以用于回归案例。
So KNN is actually both a classification所以 KNN 实际上既是一种分类。
and a regression algorithm.和一个回归算法. 。
But mostly, you'll see that it'll be used但最主要的是，你会看到它会被使用。
on the four classification problems.关于四个分类问题。
The most important feature about关于... 的最重要的特征是。
a K nearest neighbor is that离 k 最近的邻居是。
it's based on feature similarity它是基于特征相似度的。
with its neighboring data points.与其相邻的数据点。
You'll understand this你会明白的。
in the example that I'm gonna tell you.在我要讲的例子中。
现在，在这幅图中，我们有两类数据。
We have class A which is squares我们有 a 类，也就是方形。
and class B which are triangles.B 类是三角形。
Now the problem statement is to assign现在问题陈述是分配。
the new input data point新的输入数据点。
to one of the two classes两个班级中的一个。
使用 KNN 算法。
So the first step in the KNN algorithm所以 KNN 算法的第一步。
定义 k 的值。
But what is the K in the KNN algorithm stand for?但是 KNN 算法中的 k 代表什么呢。
Now the K stands for the number of nearest neighbors,现在，k 代表最近的邻居的数目。
这就是为什么它的名字是 k 最近的邻居... ..。
现在，在这幅图中，我把 k 的值定义为3..。
This means that the algorithm这意味着算法。
will consider the three neighbors会考虑这三个邻居。
that are closest to the new data point最接近新数据点的地方。
为了决定新数据点的类别。
So the closest between the data point所以数据点之间的最近距离。
是用度量计算的。
such as Euclidean distance and Manhattan distance,比如欧几里得度量和曼哈顿距离。
which I'll be explaining in a while.我过一会儿再解释。
So our K is equal to three.所以我们的 k 等于3。
The neighbors include two squares and one triangle.邻居包括两个正方形和一个三角形。
So, if I were to classify the new data point所以，如果我对新的数据点进行分类。
based on K equal to three,以 k 等于3为基础。
then it should be assigned to class A, correct?那么它应该被分配到 a 班，对吗。
It should be assigned to squares.它应该被分配到平方。
But what if the K value is set to seven.但是如果 k 值设置为7呢。
Here I'm basically telling my algorithm在这里，我基本上是在告诉我的算法。
to look for the seven nearest neighbors寻找最近的七个邻居。
并将新的数据点分类。
into the class it is most similar to.进入班级后，它与... 最为相似。
So our K equal to seven.所以我们的 k 等于7。
The neighbors include three squares and four triangles.相邻的有三个正方形和四个三角形。
So if I were to classify the new data point所以如果我对新的数据点进行分类。
based on K equal to seven,以 k 等于7为基础。
then it would be assigned to class B,那么它就会被分配到 b 班。
since majority of its neighbors are from class B.因为它的大多数邻居都是 b 班的。
Now this is where a lot of us get confused.这就是我们很多人感到困惑的地方。
那么我们如何知道哪个 k 值最合适呢。
for K nearest neighbor.对于 k 最近的邻居。
Now there are a couple methods现在有几种方法。
used to calculate the K value.用来计算 k 值。
One of them is known as the elbow method.其中一种方法叫做肘法。
We'll be discussing the elbow method我们将讨论肘法。
in the upcoming slides.在接下来的幻灯片中。
So for now let me just show you所以现在让我向你们展示一下。
KNN 背后所涉及的措施。
Okay, there's very simple math好的，这是一个非常简单的数学题。
后面的 k 最近邻算法..。
So I'll be discussing the Euclidean distance with you.所以我要和你们讨论欧几里得度量。
Now in this figure, we have to measure the distance现在在这个数字中，我们必须测量距离。
在 p1和 p2之间使用欧几里得度量。
I'm sure a lot of you我相信你们很多人。
already know what Euclidean distance is.已经知道欧几里得度量是什么了。
It is something that we learned in eighth or 10th grade.这是我们在八年级或十年级学到的东西。
I'm not sure.我不确定... ..。
So all you're doing is you're extracting X one.所以你所做的一切就是在提取 x-1。
So the formula is basically x two minus x one所以公式基本上是 x2-x1。
the whole square整个广场。
加上 y 2减去 y 1整个平方。
and the root of that is the Euclidean distance.这一切的根源在于欧几里得度量。
It's as simple as that.就是这么简单。
So Euclidean distance is used所以欧几里得度量被使用了。
作为检查数据点的接近程度的一种措施。
So basically, KNN uses the Euclidean distance所以基本上，KNN 使用的是欧几里得度量。
检查新数据点的接近程度。
with its neighbors.和它的邻居们一起。
So guys, it's as simple as that.伙计们，就这么简单。
KNN 使用简单的措施。
in order to solve very complex problems.为了解决非常复杂的问题。
Okay, and this is one of the reasons why好吧，这就是原因之一。
KNN is such a commonly used algorithm.KNN 就是这样一种常用的算法。
Coming to support vector machine.来到支持向量机。
Now, this is our last algorithm现在，这是我们最后的算法。
under classification algorithms.根据分类算法. 。
现在，伙计们，不要因为这个名字而变得多疑。
Support vector machine actually实际上是支持向量机。
是监督式学习最简单的算法之一。
好的，它基本上是用来分类数据的。
into different classes.分成不同的班级。
It's a classification algorithm.这是一种分类算法。
现在不像大多数算法,。
支持向量机利用了一种叫做超平面的东西。
which acts like a decision boundary它的作用就像一个决策边界。
between the separate classes.在不同的班级之间。
Okay.好的。
现在支持向量机可以用来生成多个。
separating hyperplane,分离超平面。
这样，数据就被分割成若干部分。
而且每个段只包含一种数据。
因此，支持向量机的一些特征包括:。
it is a supervised learning algorithm,这是一个监督式学习算法。
这意味着它将研究一个标记的训练数据。
另一个特点是。
a regression and a classification algorithm.回归和分类算法. 。
尽管支持向量机主要用于分类,。
有一种叫做支持向量回归因子的东西。
That is useful regression problems.那是很有用的回归问题。
现在，支持向量机也可以用于非线性数据的分类。
by using kernel tricks.通过使用内核技巧. 。
非线性数据基本上是数据。
that cannot be separated不能分开的。
通过使用单一的线性线. 。
I'll be talking more about this我以后还会继续讲这个问题。
in the upcoming slides.在接下来的幻灯片中。
Now let's move on and discuss how SVM works.现在让我们继续讨论支持向量机是如何工作的。
Now again, in order to make you understand再说一遍，为了使你们明白。
how support vector machine works,支持向量机是如何工作的。
你看一个小场景..。
For a second, pretend that you own a farm有那么一秒钟，假装你拥有一个农场。
and you have a problem.你有麻烦了。
You need to set up a fence你需要设置一个篱笆。
为了保护你的兔子不受狼群的伤害。
Okay, now, you need to decide好了，现在你得决定了。
你想在哪里建你的篱笆。
So one way to solve the problem is by using所以解决这个问题的一个方法是使用。
support vector machines.支持向量机。
So if I do that and if I try to draw a decision boundary所以如果我这样做，如果我试图画一个决策边界。
between the rabbits and the wolves,在兔子和狼之间。
it looks something like this.看起来像这样。
Now you can clearly build a fence along this line.现在你可以清楚地沿着这条线筑起一道篱笆了。
So in simple terms, this is exactly how所以简单来说，这就是。
你的支持向量机工作。
It draws a decision boundary,它画了一个决策边界。
which is nothing but a hyperplane那只不过是一个超平面。
between any two classes in order to separate them把任何两个类别分开，以便把它们分开。
or classify them.或者把它们分类。
Now I know that you're thinking how do you know现在我知道你在想你是怎么知道的。
where to draw a hyperplane.在哪里画超平面. 。
The basic principle behind SVM支持向量机背后的基本原理。
is to draw a hyperplane就是画一个超平面。
that best separates the two classes.最好的区分这两个阶级的方法。
In our case, the two classes在我们的例子中，这两个班。
are the rabbits and the wolves.是兔子和狼。
Now before we move any further,现在在我们进一步行动之前。
let's discuss the different terminologies我们来讨论一下不同的术语。
that are there in support vector machine.那些在支持向量机里的。
So that is basically a hyperplane.那么这基本上就是一个超平面。
It is a decision boundary that best separates这是一个最好的决策边界。
the two classes.这两个班. 。
现在，支持向量，支持向量到底是什么。
So when you start with the support vector machine,所以当你开始研究支持向量机的时候。
you start by drawing a random hyperplane.你先画一个随机的超平面。
And then you check the distance然后你检查距离。
between the hyperplane and the closest data point在超平面和最近的数据点之间。
from each of the class.每个班级的学生。
These closest data points to the hyperplane这些最接近的数据指向超平面。
are known as support vectors.被称为支持向量。
Now these two data points现在这两个数据点。
are the closest to your hyperplane.最接近你的超平面。
So these are known as support vectors,所以这些被称为支持向量。
and that's where the name comes from,这就是这个名字的由来。
support vector machines.支持向量机。
Now the hyperplane is drawn现在画出超平面。
based on these support vectors.基于这些支持向量。
And optimum hyperplane will be最佳超平面是。
the one which has a maximum distance有最大距离的那个。
from each of the support vectors,从每一个支持载体，。
meaning that the distance between the hyperplane意思是超平面之间的距离。
and the support vectors has to be maximum.支持向量必须是最大的。
因此，总之，支持向量机被用来对数据进行分类。
by using a hyperplane,通过使用超平面,。
such that the distance between the hyperplane使得超平面之间的距离。
和支持向量是最大的. 。
Now this distance is nothing but the margin.现在这个距离只不过是差距。
Now let's try to solve a problem.现在让我们试着解决一个问题。
Let's say that I input a new data point假设我输入了一个新的数据点。
and I want to draw a hyperplane我想画一个超平面。
such that it best separates these two classes.这样才能最好地区分这两个阶级。
So what do I do?那我该怎么办。
我先画一个超平面。
and then I check the distance between the hyperplane然后我检查超平面之间的距离。
and the support vectors.支持向量机。
So, basically here, I'm trying to check所以，基本上在这里，我试着检查一下。
如果这个超平面的余量是最大的..。
But what if I drew the hyperplane like this?但是，如果我把超平面画成这样呢。
The margin for this hyperplane is clearly being more这个超平面的边界显然更大。
than the previous one.比上一次的要好。
So this is my optimal hyperplane.这就是我的最佳超平面。
This is exactly how you understand这正是你所理解的。
which hyperplane needs to be chosen,需要选择哪个超平面。
because you can draw multiple hyperplanes.因为你可以画出多个超平面。
Now, the best hyperplane is the one现在，最好的超平面是。
that has a maximum module.有一个最大的模块。
So, this is my optimal hyperplane.这就是我的最佳超平面。
Now so far it was quite easy.到目前为止，一切都很容易。
我们的数据是线性可分的。
which means that you could draw a straight line也就是说你可以画一条直线。
to separate the two classes.把这两个班分开。
But what will you do if the data looks like this?但是，如果数据是这样的，你会怎么做呢。
You possibly cannot draw a hyperplane like this.你不可能画出这样的超平面。
It doesn't separate the two classes.这并没有把这两个班分开。
We can clearly see rabbits and wolves我们可以清楚地看到兔子和狼。
in both of the classes.两个班的学生都是。
现在这正是非线性支持向量机。
comes into the picture.出现在画面中。
Okay, this is what the kernel trick is all about.好了，这就是内核的把戏。
现在，kernel 基本上是可以使用的东西。
将数据转换为另一维度。
that has a clear dividing margin between classes of data.在各类数据之间有明显的分界线。
So, basically the kernel function所以，基本上内核函数。
offers the user the option of transforming为用户提供了转换的选择。
将非线性空间转化为线性空间。
Until this point, if you notice that直到现在，如果你注意到。
我们在二维空间中绘制数据。
We had x and y-axis.我们有 x 轴和 y 轴。
一个简单的技巧是把两个变量转换成。
x and y, into a new feature space,X 和 y，进入一个新的功能空间。
这涉及到一个新的变量 z。
So, basically, what we're doing所以，基本上，我们正在做的。
is we're visualizing the data我们正在将数据可视化。
on a three dimensional space.在一个三维空间里。
所以当你把二维空间转换成三维空间,。
you can clearly see a dividing margin你可以清楚地看到一个分界线。
between the two classes of data.在这两类数据之间。
You can clearly draw a line in the middle你可以清楚地在中间划一条线。
that separates these two data sets.把这两个数据集分离开来。
So guys, this sums up the whole idea behind所以，伙计们，这就概括了背后的整个想法。
support vector machines.支持向量机。
Support vector machines are very easy to understand.支持向量机很容易理解。
Now, this was all for our这一切都是为了我们。
supervised learning algorithms.监督式学习算法。
Now, before I move on to unsupervised learning algorithms,现在，在我开始讨论非监督式学习算法之前，我们先来看看。
I'll be running a demo.我要演示一下。
We'll be running a demo我们要做一个演示。
为了理解所有的分类算法。
that we studied so far.到目前为止我们所学的. 。
Earlier in the session, we ran a demo在本次会议的早些时候，我们进行了一次演示。
为回归算法. 。
Now we'll run for the classification algorithms.现在我们来运行分类算法。
So, enough of theory.那么，理论讲得差不多了。
Let's open up Python,让我们打开 Python,。
and let's start looking at how让我们来看看。
这些分类算法工作。
Now, here what we'll be doing现在，我们要做的是。
is we'll implement multiple classification algorithms我们将实现多种分类算法。
by using the scikit-learn.通过使用 scikit-learn. 。
Okay, it's one of the most popular好的，这是最受欢迎的。
Python 的机器学习工具。
Now we'll be using a simple data set现在我们将使用一个简单的数据集。
用于训练分类器来区分。
between the different types of fruits.不同种类的水果之间的区别。
The purpose of this demo is to implement这个演示的目的是实现。
multiple classification algorithms多重分类算法。
for the same set of problem.对于同样的一组问题。
So as usual, you start by importing所以像往常一样，你开始进口。
all your libraries in Python.你所有的库都是 Python 语言。
再说一遍，伙计们，如果你们不懂 Python,。
check the description box,选中描述框。
I'll leave a link there.我会在那里留一个链接。
You can go through that video as well.你也可以看看那个视频。
接下来，我们要读取水果的数据。
in the form of table.以桌子的形式。
You stored it in a variable called fruits.你把它储存在一个叫做水果的变量里。
现在，如果你想看数据的前几行,。
让我们在我们的数据集中打印最初的几个观察结果。
So, this is our data set.所以，这就是我们的数据集。
These are the fruit labels.这些是水果标签。
So we have around four fruits in our data set.所以我们的数据集中大约有四种水果。
We have apple, we have mandarin,我们有苹果，我们有普通话。
orange, and lemon.橘子和柠檬。
Okay.好的。
现在，fruit 的标签上只有 fruit 的标签。
of apple, which is one.苹果，也就是一个。
Mandarin has two.普通话有两个... ..。
同样地，橙色被标记为三。
And lemon is labeled as four.柠檬的标签是四个。
Then a fruit subtype is basically那么水果亚类基本上就是。
the family of fruit it belongs to.它属于水果科。
质量是水果的质量。
width, height, and color score.宽度、高度和颜色得分。
These are all our predictor variables.这些都是我们的预测变量。
我们必须辨别水果的种类。
depending on these predictor variables.根据这些预测变量。
So, first, we saw a couple of observations over here.首先，我们在这里看到了一些观察结果。
接下来，如果你想看到你的数据集的形状，。
this is what it looks like.看起来就是这样。
大约有59个观察结果。
seven predictor variables,7个预测变量。
which is one, two, three, four, five, six, and seven.也就是一，二，三，四，五，六，七。
We have seven variables in total.我们总共有七个变量。
Sorry, not predictor variables.对不起，这不是预测变量。
This seven denotes both your predictor这七个代表你的预言者。
and your target variable.和你的目标变量. 。
Next, I'm just showing you the four fruits that we have接下来，我将向你们展示我们的四种水果。
in our data set,在我们的数据集中。
which is apple, mandarin, orange, and lemon.苹果，柑橘，和柠檬。
Next, I'm just grouping fruits by their names.接下来，我就按水果的名字来分类。
Okay.好的。 So we have 19 apples in our data set.所以我们的数据集中有19个苹果。
We have 16 lemons.我们有16个柠檬。
We have only five mandarins,我们只有五位官员。
and we have 19 oranges.我们有19个橙子。
Even though the number of mandarin samples is low,虽然普通话样本的数量很少，但是。
we'll have to work with it,我们将不得不与之合作。
because right now I'm just trying to make you因为现在我只是想让你。
understand the classification algorithms.理解分类算法. 。
The main aim for me behind doing these demos我做这些演示的主要目的。
is so that you understand是为了让你明白。
how classification algorithms work.分类算法是如何工作的。
Now what you can do is you can also plot a graph现在你可以做的是，你也可以绘制一个图表。
为了观察这些水果的出现频率。
Okay, I'll show you what the plot looks like.好吧，我给你看看剧情是怎样的。
The number of apples and oranges is the same.苹果和桔子的数目是一样的。
We have I think around 19 apples and oranges.我们大概有19个苹果和桔子。
And similarly, this is the count for lemons.同样地，这也是柠檬的数量。
Okay.好的。
So this is a small visualization.所以这是一个小的可视化图像。
伙计们，形象化实际上非常重要。
when it comes to machine learning,当涉及到机器学习的时候。
because you can see most of the relations因为你可以看到大部分的关系。
and correlations by plotting graphs.通过绘制图表得出相关性。
You can't see those correlations你看不到这些相关性。
by just running code and all of that.通过运行代码和所有这些. 。
只有当你在图表上标出不同的变量时，。
you'll understand how they are related.你会明白他们之间的关系。
One of the main task in machine learning机器学习的主要任务之一。
is to visualize data.就是将数据可视化。
It ensures that you understand这可以确保你明白。
the correlation between data.数据之间的相关性。
Next, what we're gonna do is we'll graph接下来，我们要做的是绘图。
something known as a box plot.一种叫做盒子情节的东西。
Okay, a box plot basically helps you understand好的，一个方框图基本上可以帮助你理解。
the distribution of your data.你数据的分布情况。
Let me run the box plot,让我来计算一下盒子的地图。
and I'll show you what exactly I mean.我来告诉你我到底是什么意思。
So this is our box plot.所以这就是我们的盒子地图。
So, box plot will basically give you所以，盒子图基本上会给你。
a clearer idea of the distribution更清楚地了解分布情况。
您的输入变量. 。
It is mainly used in exploratory data analysis,它主要用于探索性数据分析。
and it represents the distribution of the data它代表了数据的分布。
and its variability.和它的可变性。
Now, the box plot contains现在，这个方框图包含了。
upper quartile and lower quartile.上四分位数和下四分位数。
So the box plot basically spanned your interquartile range所以盒子的情节基本上跨越了你的四分差。
or something known as IQR.或者被称为 IQR 的东西。
IQR is nothing but your third quartileIQR 只不过是你的第三个四分位数。
subtracted from your first quartile.从你的第一个四分位数中减去..。
Now again, this involves statistics and probability.再说一遍，这涉及到统计学和概率论。
So I'll be leaving a link in the description box.所以我会在描述框中留下一个链接。
You can go through that video.你可以看看那段视频。
我已经解释了统计概率、 IQR、。
range, and all of that in there.范围，所有这些都在这里。
So, one of the main reasons why box plots are used所以，使用盒子情节的主要原因之一。
is to detect any sort of outliers in the data.是检测数据中的任何异常值。
Since the box plot spans the IQR,因为盒子图跨越了 IQR，所以。
it detects the data point它检测数据点。
that lie outside the average range.在平均范围之外. 。
So if you see in the colored space,所以如果你在彩色空间中看到。
大部分数据分布在 IQR 周围。
whereas here the data are not that well distributed.然而这里的数据分布不是很均匀。
Height also is not very well distributed,身高的分布也不是很均匀。
but color space is pretty well distributed.但是色彩空间的分布相当均匀。
This is what the box plot shows you.这就是盒子里的情节告诉你的。
So guys, this involves a lot of math.所以，伙计们，这牵涉到很多数学问题。
ALl of these, each and every function in machine learning所有这些，机器学习中的每一个功能。
involves a lot of math.需要很多数学知识。
So you know it's necessary to have a good understanding所以你知道有必要好好了解一下。
统计学，概率，以及所有这些。
Now, next, what we'll do is we'll plot a histogram.现在，下一步，我们要做的是绘制一个直方图。
Histogram will basically show you直方图基本上可以告诉你。
the frequency of occurrence.发生的频率. 。
Let me just plot this, and then we'll try and understand.让我把这个画出来，然后我们试着理解... ..。
So here you can understand a few correlations.所以在这里你可以理解一些相互关系。
好的，这些属性中有一些是相关的。
For example, mass and width,例如，质量和宽度。
他们以某种方式在同样的范围内相互关联。
So this suggests a high correlation所以这表明两者之间有很高的相关性。
and a predictable relationship.和一个可预测的关系。
Like if you look at the graphs, they're quite similar.如果你看一下图表，你会发现它们非常相似。
So for each of the predictor variables,所以对于每一个预测变量。
I've drawn a histogram.我画了一个直方图。
For each of that input data, we've drawn a histogram.对于每个输入数据，我们都绘制了一个直方图。
Now guys, again, like i said,现在，伙计们，就像我说的。
plotting graphs is very important绘制图表非常重要。
because you understand a lot of correlations因为你知道很多相关性。
that you cannot understand你无法理解。
by just looking at your data,通过查看你的数据。
or just running operations on your data.或者只是在你的数据上运行操作。
Repeat, or just running code on your data.重复，或者只是在数据上运行代码。
Okay.好的。
Now, next, what we're doing here is we're just现在，接下来，我们要做的是。
dividing the data set into target and predictor variables.将数据集划分为目标变量和预测变量。
So, basically, I've created an array of feature names所以，基本上，我已经创建了一个功能名称数组。
which has your predictor variables.这里有你的预测变量。
It has mass, width, height, color space.它有质量、宽度、高度和色彩空间。
And you have assigned that as X,你们把它指定为 x。
since this is your input,既然这是你的意见。
and y is your output which is your fruit label.Y 是你的产出，也就是你的水果标签。
That'll show whether it is an apple,那会显示出它是否是一个苹果。
orange, lemon, and so on.橘子、柠檬等等。
Now, the next step that we'll perform over here现在，我们要在这里进行的下一步。
is pretty evident.很明显. 。
又一次，这是数据拼接。
So data splicing, by now,所以到目前为止，数据拼接。
I'm sure all of you know what it is.我相信你们都知道那是什么。
It is splitting your data into training and testing data.它将你的数据分解成培训和测试数据。
So that's what we've done over here.这就是我们在这里所做的。
Next, we're importing something known as the MinMaxScaler.接下来，我们要进口一种叫做 MinMaxScaler 的东西。
Scaling or normalizing your data缩放或规范化您的数据。
is very important in machine learning.在机器学习中是非常重要的。
Now, I'm seeing this because your raw data现在，我看到这个是因为你的原始数据。
can be very biased.可能会有很大的偏见。
So it's very important to normalize your data.所以规范化你的数据非常重要。
Now when I say normalize your data,现在，当我说使你的数据正常化时,。
so if you look at the value of mass所以如果你看质量的值。
and if you look at the value of height and color,如果你看一下高度和颜色的值,。
you see that mass is ranging in hundreds and double digits,你可以看到质量的范围有几百到两位数。
whereas height is in single digit,而身高只有一位数。
and color score is not even in single digits.颜色分数甚至不是一个数字。
So, if some of your variables have a very high range,所以，如果你的一些变量有一个非常高的范围,。
you know they have a very high scale,你知道他们有很高的等级。
like they're in two digits or three digits,好像它们是两位数或三位数。
whereas other variables are single digits and lesser,然而其他的变量都是个位数或者更少。
then your output is going to be very biased.那么你的输出将会非常有偏差。
It's obvious that it's gonna be very biased.很明显，这将是非常有偏见的。
That's why you have to scale your data这就是为什么你必须缩放你的数据。
in such a way that all of these values以这样一种方式，所有这些价值。
will have a similar range.将会有类似的范围。
So that's exactly what the scaler function does.这就是定标器函数的作用。
Okay.好的。
Now since we have already divided our data既然我们已经把数据分开了。
into training and testing data,转化为培训和测试数据。
our next step is to build the model.我们的下一步是建造模型。
So, first, we're gonna be using所以，首先，我们将使用。
the logistic regression algorithm.Logit模型算法。
I've already discussed logistic regression with you all.我已经和你们大家讨论过 Logit模型了。
It's a classification algorithm,这是一种分类算法。
which is basically used to predict the outcome基本上是用来预测结果的。
。
So we already have the logistic regression class in Python.所以我们已经有了 Python 中的 Logit模型类。
All you have to do is you have to你所要做的就是你必须这样做。
give an instance for this function,给出这个函数的一个实例。
which is logreg over here.这里是登记号。
And I'm fitting this instance with a training data set,我用一组训练数据来拟合这个例子。
meaning that I'm running the algorithm意思是我正在运行这个算法。
with the training data set.用训练数据集. 。
Once you do that, you can calculate一旦你这样做了，你就可以计算了。
the accuracy by using this function.通过使用这个函数来提高精度. 。
So here I'm calculate the accuracy所以我在这里计算准确度。
on the training data set在训练数据集上。
and on the testing data set.在测试数据集上. 。
Okay, so let's look at the output of this.好的，让我们看看这个的输出。
Now guys, ignore this future warning.现在，伙计们，忽略这个未来的警告。
Warnings are ignored in Python.在 Python 中，警告被忽略。
Now, accuracy of the logistic regression classifier现在，Logit模型分类器的准确性。
on the training data set is around 70%.在培训数据集中大约有70% 。
It was pretty good on the training data set.在训练数据集上表现得相当不错。
But when it comes to classifying on the test data set,但是，当涉及到测试数据集的分类时,。
it's only 40%,只有百分之四十。
which is not that good for a classifier.这对于分类器来说不是很好。
Now again, this can depend on the problem statement,再说一次，这取决于问题陈述。
for which problem statement对于哪个问题陈述。
is logistic regression more suitable.Logit模型更适合... ..。
Next, we'll do the same thing using the decision tree.接下来，我们将使用决策树做同样的事情。
So again, we just call the decision tree function,所以，我们再次调用决策树函数。
and we'll fit it with the training data set,我们将把它与训练数据集进行匹配。
and we'll calculate the accuracy我们会计算准确度。
of the decision tree on the training,关于训练的决策树。
and the testing data set.以及测试数据集。
So if you do that for a decision tree所以如果你对一个决策树这样做。
on the training data set,在培训数据集上,。
you get 100% accuracy.你的准确率是100% 。
But on the testing data set,但是在测试数据集上。
you have around 87% of accuracy.你有大约87% 的准确率。
This is something that I discussed with you all earlier,这是我早些时候和你们大家讨论过的事情。
that this is decision trees are very good这是决策树，非常好。
with training data set,通过训练数据集，我们可以发现。
because of a process known as overfitting.因为有一种称为过拟合的过程。
But when it comes to classifying但是说到分类。
the outcome on the testing data set,测试数据集的结果。
the accuracy reduces.准确度降低了. 。
Now, this is very good compared to logistic regression.现在，与 Logit模型相比，这是非常好的... ..。
对于这个问题陈述，决策树。
works better that logistic regression.这样做的 Logit模型更好。
Coming to KNN classifier.来到 KNN 分类器... ..。
Again, all you have to do is you have to再说一次，你所要做的就是你必须。
调用 k 邻居分类器，这个函数..。
And you have to fit this with the training data set.你必须把这个和培训数据集相匹配。
If you calculate the accuracy for a KNN classifier,如果你计算一个 KNN 分类器的准确度,。
we get a good accuracy actually.我们实际上得到了很好的准确度。
On the training data set,关于训练数据集,。
we get an accuracy of 95%.我们得到了95% 的准确率。
And on the testing data set, it's 100%.在测试数据集上，是100% 。
That is really good, because our testing data set那真是太好了，因为我们的测试数据集。
actually achieved more of an accuracy实际上达到了更高的准确度。
than on a training data set.比训练数据集上的要多。
Now all of this depends on the value of K现在这一切都取决于 k 的值。
that you've chosen for KNN.你为 KNN 选择的... ..。
Now, I mentioned that you use the elbow method现在，我提到你使用肘部的方法。
来选择 k 最近邻中的 k 值。
I'll be discussing the elbow method in the next section.我将在下一节讨论肘方法。
So, don't worry if you haven't understood that yet.所以，如果你还不明白，不要担心。
Now, we're also using a naive Bayes classifier.现在，我们也在使用朴素贝叶斯分类器。
Here we're using a Gaussian naive Bayes classifier.这里我们使用的是高斯朴素贝叶斯分类器。
Gaussian is basically a type of naive Bayes classifier.高斯基本上是朴素贝叶斯分类器的一种。
I'm not going to go into depth of this,我不打算深入讨论这个问题。
because it'll just extend our session too much more longer.因为这样只会延长我们的会议时间。
Okay.好的。
And if you want to know more about this,如果你想知道更多关于这个的信息,。
I'll leave a link in the description box.我会在描述框中留下一个链接。
You can read all about the caution naive Bayes classifier.你可以阅读所有关于朴素贝叶斯分类器的资料。
Now, the math behind this is the same.现在，这背后的数学原理是一样的。
It uses naive Bayes, it uses the Bayes Theorem itself.它使用朴素的贝叶斯定理，它使用贝叶斯定理本身。
Now again, we're gonna call this class,现在，我们再一次把这门课叫做。
and then we're going to run our data,然后我们要运行我们的数据。
training data on it.关于它的训练数据。
So using the naive Bayes classifier,因此，利用朴素贝叶斯分类器。
we're getting an accuracy of 0.86我们得到的精确度是0.86。
on the training data set.在培训数据集上。
在测试数据集中，我们得到了67% 的准确率。
Okay.好的。
Now let's do the same thing with support vector machines.现在让我们用支持向量机来做同样的事情。
Importing the support vector classifier.导入支持向量分类器。
And we are fitting the training data into the algorithm.我们正在将训练数据拟合到算法中。
We're getting an accuracy of around 61%我们得到的准确率约为61% 。
on the training data set and 33% on the testing data set.在培训数据集中，有33% 的学生在测试数据集中。
Now guys, this accuracy and all现在，伙计们，这个准确度和所有的。
depends also on the problem statement.也取决于问题陈述。
It depends on the type of data这取决于数据的类型。
that support vector machines get.支持向量机得到的数据。
Usually, SVM is very good on large data sets.通常情况下，支持向量机对大型数据集非常有效。
Now since we have a very small data set over here,既然我们这里的数据集很小,。
it's sort of obvious by the accuracy, so less.准确性很明显，所以不太..。
So guys, these were a couple of classification algorithms伙计们，这是两个分类算法。
that I showed you here.我在这里给你看过了。
Now, because our KNN classifier现在，因为我们的 KNN 分类器。
classified our data set more accurately更准确地对我们的数据集进行了分类。
我们来看看 KNN 分类器的预测意义。
Okay好的。
Now we're storing all our predicted values现在我们把所有的预测值都存了起来。
in the predict variable.在预测变量中。
now in order to show you the accuracy现在为了向你们展示。
我们要去一个叫混淆矩阵的地方。
So, a confusion matrix is a table所以，混淆矩阵就是一张桌子。
that is often used to describe通常用来描述。
the performance of a classification model.分类模式的表现。
So, confusion matrix actually所以，混淆矩阵实际上。
represents a tabular representation表示一个表格。
实际值与预测值的比较。
So when you draw a confusion matrix所以当你画混淆矩阵的时候。
实际值与预测值的比较。
为 KNN 分类器。
this is what the confusion matrix looks like.这就是混淆矩阵的样子。
Now, we have four rows over here.现在，我们这里有四排。
If you see, we have four rows.如果你看到了，我们有四排。
The first row represents apples,第一行代表苹果，第二行代表苹果。
second, mandarin, third represents lemons,第二个，满大人，第三个代表柠檬。
and fourth, oranges.第四，橙子。
So this four value corresponds to zero comma zero,所以这四个值对应于零逗号零。
意味着它能够正确地分类。
all the four apples.所有的四个苹果。
Okay.好的。
This one value represents one comma one,这个值代表一个逗号。
meaning that our classifier correctly classified意思是我们的分类器正确地分类了。
这是一个普通的国家。
这个矩阵是根据实际值绘制的。
versus predicted values.相对于预测值. 。
Now, if you look at the summary of the confusion matrix,现在，如果你看一下混淆矩阵的摘要,。
我们会得到一些被称为精确召回的东西。
f1-score and support.F1得分和支持。
精度基本上就是比率。
正确预测的正面观测值。
预测的总的正面观察。
因此，正确预测的正面观察结果是四个。
and there are total of four apples一共有四个苹果。
in the testing data set.在测试数据集中. 。
So that's where I get a precision of one.所以这就是我得到一个精确度的原因。
Okay.好的。
Recall on the other hand另一方面，回想一下。
是正确预测正面观测值的比率。
to all the observations in the class.课堂上所有的观察结果。
再说一次，我们正确地把四个苹果分类了。
and there are a total of four apples.一共有四个苹果。
F1-score is nothing but the weighted averageF1比分不过是加权平均数。
of your precision and your recall.你的准确度和召回率。
Okay, and your support basically denotes好吧，你的支持基本上意味着。
the number of data points数据点的数量。
that were correctly classified.被正确地分类了。
所以，在我们的 KNN 算法中，由于我们得到了100% 的准确率，。
all our data points were correctly classified.我们所有的数据点都被正确地分类了。
So, 15 out of 15 were correctly classified所以，15个中有15个被正确分类了。
because we have 100% accuracy.因为我们有100% 的准确率。
So that's how you read a confusion matrix.这就是你读混淆矩阵的方法。
Okay, you have four important measures,好的，你有四个重要的衡量标准。
precision, recall, f1-score, and support.精确度，召回率，f1分数和支持度。
F1-score is just the ratio or the weighted averageF1得分只是比率或者加权平均数。
of your precision and your recall.你的准确度和召回率。
因此，精度基本上是预测正确的。
积极的观察结果与预测的总数相比。
positive observations.正面的观察. 。
回忆率是预测值的比率。
积极的观察你所有的观察。
So guys, that was it for the demo伙计们，演示到此结束。
of classification algorithms,分类算法。
we discuss regression algorithms我们讨论回归算法。
and we discussed classification algorithms.我们讨论了分类算法。
Now it's time to talk about unsupervised现在是讨论无人监督的时候了。
learning algorithms.学习算法. 。
Under unsupervised learning algorithms在非监督式学习算法下。
可以尝试解决聚类问题。
这里最重要的聚类算法是。
known as K-means clustering.被称为 K平均算法。
因此，我们将讨论 k- 均值算法。
and also show you a demo where we'll be executing还有一个演示，我们要在哪里执行。
the clustering algorithm,聚类算法。
and you're seeing how it implemented to solve a problem.你可以看到它是如何用来解决问题的。
现在，k- 均值算法的主要目的。
是将类似的元素或数据点分组到一个集群中。
So it is basically the process by which所以这基本上是一个过程。
objects are classified物品是分类的。
interest a predefined number of groups,利息是一个预先确定的组的数量,。
so that they are much dissimilar as possible使它们尽可能地不同。
from one group to another group,从一个群体到另一个群体。
but as much similar as possible within each group.但是在每一组中尽可能的相似。
现在我的意思是，假设你试图聚集在一起。
this population into four different groups,这个种群分为四个不同的群体。
such that each group has people within每个群体都有自己的成员。
a specified range of age.规定的年龄范围. 。
Let's say group one is of people between the age 18 and 22.我们假设第一组是18到22岁之间的人。
Similarly, group two is between 23 and 35.同样地，第二组介于23和35之间。
Group three is 36 and 39 or something like that.第三组是36岁或39岁之类的人。
So let's say you're trying to cluster假设你正在尝试聚集。
people into different groups based on their age.根据年龄把人分成不同的组。
So for such problems, you can make use所以对于这样的问题，你可以利用。
of the K-means clustering algorithm.K平均算法算法。
聚类算法的主要应用之一。
is seen in targeted marketing.在有针对性的营销中可以看到。
I don't know how many of you are aware我不知道你们有多少人知道。
of targeted marketing.有针对性的市场营销。
Targeted marketing is all about marketing a specific product目标市场营销就是营销一种特定的产品。
to a specific audience.对特定的观众。
Let's say you're trying to sell fancy clothes假设你想卖花俏的衣服。
or a fancy set of bags and all of that.或者一套漂亮的包什么的。
And the perfect audience for such product这种产品的完美受众。
would be teenagers.都是青少年。
It would be people around the age of 16 to 21 or 18.应该是年龄在16到21岁或18岁的人。
So that is what target marketing is all about.所以这就是目标营销的意义所在。
Your product is marketed to a specific audience你们的产品是面向特定的客户销售的。
that might be interested in it.可能对它感兴趣的人。
That is what targeted marketing is.这就是有针对性的营销。
因此，k 意味着聚类主要用于目标市场营销。
A lot of eCommerce websites like Amazon, Flipkart, eBay.许多电子商务网站，如亚马逊、 Flipkart、 eBay... ..。
All of these make use of clustering algorithms所有这些都利用了聚类算法。
in order to target the right audience.为了瞄准正确的观众。
Now let's see how the K-means clustering works.现在让我们来看看 K平均算法是如何运作的。
现在 k 的 k 表示星团的数量。
Let's say I give you a data set containing 20 points,假设我给你一个包含20个点的数据集。
and you want to cluster this data set into four clusters.你想把这个数据集合分成四个集群。
That means your K will be equal to four.那就是说你的 k 等于4。
So K basically stands for the number of clusters所以 k 基本上代表了星团的数量。
in your data set,在你的数据集中。
或者你想要形成的集群的数量。
You start by defining the number K.你从定义数字 k 开始。
现在对于每一个这样的星团,。
you're going to choose a centroid.你要选择一个质心..。
So for every cluster,所以对于每个星系团来说。
there are four cluster in our data set.在我们的数据集中有四个星团。
对于每一个这样的集群,。
you'll randomly select one of the data points你会随机选择一个数据点。
as a centroid.作为质心. 。
Now what you'll do is you'll start现在你要做的就是开始。
computing the distance from that centroid计算到质心的距离。
该集群中的每个其他点。
As you keep computing the centroid当你继续计算质心的时候。
and the distance between the centroid和质心之间的距离。
and other data points in that cluster,以及该集群中的其他数据点。
your centroid keep shifting,你的质心一直在移动。
因为你想得到那个星团的平均值。
无论何时，只要你想得到集群的平均值,。
the centroid keeps shifting,质心一直在移动。
因为质心不断收敛，不断移动。
让我们试着理解 k 均值是如何工作的。
Let's say that this data set, this is given to us.假设这个数据集是给我们的。
Let's say if you're given random points like these假设你得到了这样的随机点。
and you're asked to us K-means algorithm on this.我们要求你用 K-means 算法来计算这个..。
So your first step will be所以你的第一步是。
to decide the number of clusters you want to create.来决定你想创建的星团的数量。
So let's say I wanna create three different clusters.所以我们假设我想创建三个不同的集群。
So my K value will be equal to three.所以我的 k 值等于3。
The next step will be to provide下一步将是提供。
centroids of all the clusters.所有星团的质心。
What you'll do is initially you'll randomly pick首先你要做的是随机选择。
three data points as your centroids三个数据点作为质心。
for your three different clusters.你的三个不同的集群. 。
所以基本上，这个红色表示一个星系团的形心。
Blue 表示另一个星系团的重心。
这个绿点表示质心。
for another cluster.对于另一个群集来说。
现在 k 平均值是什么。
the algorithm will calculate算法会计算出。
the Euclidean distance of the points from each centroid每个质心点的欧几里得度量。
and assign the points to the closest cluster.然后把这些点分配给最近的星团。
Now since we had three centroids here,既然我们这里有三个质心,。
now what you're gonna do is现在你要做的是。
you're going to calculate the distance你要计算距离。
from each and every data point从每一个数据点。
to all the centroids,所有的质心。
and you're going to check which data point你要检查哪个数据点。
is closest to which centroid.最接近哪个质心. 。
So let's say your data point A那么让我们说说你的数据点 a。
is closest to the blue centroid.最接近蓝色质心。
So you're going to assign the data point A所以你要分配数据点 a。
to the blue cluster.到蓝色星团。
So based on the distance那么根据距离。
between the centroid and the cluster,在质心和星团之间。
you're going to form three different clusters.你们要组成三个不同的星团。
现在再来计算质心。
and you're going to form a new cluster你们会形成一个新的星团。
which is from better clusters,这是来自更好的集群。
因为你在重新计算所有的质心..。
Basically, your centroids represent基本上，你的质心代表。
the mean of each of your cluster.每个星团的平均值。
So you need to make sure所以你需要确保。
that your mean is actually the centroid of each cluster.你的平均值实际上是每个星团的质心。
So you'll keep recomputing this centroids所以你要继续重新计算这些质心。
直到你的质心位置不变为止。
That means that your centroid is actually the main这意味着你的质心实际上是主要的。
or the average of that particular cluster.或者该特定群体的平均值。
So that's how K-means works.这就是 K-means 的工作原理。
It's very simple.这很简单。
All you have to do is you have to start你所要做的就是从头开始。
通过定义 k 值..。
After that, you have to randomly在那之后，你必须随机选择。
pick the number of case centroids.选择案例重心的数目。
Then you're going to calculate the average distance然后你要计算平均距离。
来自质心的每个数据点。
and you're going to assign a data point然后你要分配一个数据点。
到它最接近的质心。
That's how K-means works.这就是 K-means 的工作原理。
It's a very simple process.这是一个非常简单的过程。
All you have to do is us have to keep iterating,你要做的就是我们不断地重复。
and you have to recompute the centroid value你必须重新计算质心值。
直到质心值不变。
直到你得到一个固定的质心值. 。
现在，伙计们，再说一次，在 K-means 中,。
you make use of distance measures like Euclidean.你可以利用欧几里得几何这样的距离度量方法。
I've already discussed what Euclidean is all about.我已经讨论过欧几里得是什么了。
因此，为了总结 K-means 是如何工作的,。
you start by picking the number of clusters.你从选择集群的数量开始. 。
Then you pick a centroid.然后你选择一个质心。
After that, you calculate the distance在那之后，你计算距离。
Then you group the data points into specific clusters然后将数据点分组到特定的集群中。
based on their distance.根据他们的距离。
You have to keep computing the centroid你必须继续计算质心。
直到每个数据点被分配到最近的星系团，。
so that's how K-means works.这就是 K-means 的工作原理。
Now let's look at the elbow method.现在让我们看看肘法。
为了找出答案，基本上采用肘部法。
对于一个特定的问题，最佳 k 值。
So the elbow method is quite simple actually.所以肘部的方法其实很简单。
You start off by computing the sum of squared errors你从计算误差的平方和开始。
对于 k 的某些值。
Now sum of squared error is basically现在平方误差之和基本上是。
the sum of the squared distance平方距离的总和。
between each member of the cluster and its centroid.集群的每个成员和它的形心之间的距离。
So you basically calculate the sum of squared errors所以你基本上是在计算误差的平方和。
For example, you can consider K value例如，你可以考虑 k 值。
Consider all these values,考虑到所有这些值。
计算这些值的平方误差之和。
Now if you plot your K value现在，如果你画出你的 k 值。
against your sum of squared errors,与你的平方误差的总和相比，你的平方误差是多少。
你会看到误差随着 k 值的增大而减小。
This is because the number of clusters increase.这是因为星团的数量增加了。
如果集群数量增加,。
it means that the distortion gets smaller.这意味着失真变小了。
The distortion keeps decreasing失真度不断减小。
as the number of clusters increase.随着集群数量的增加。
That's because the more clusters you have,那是因为星系团越多。
the closer each centroid will be with its data points.每个质心与其数据点的距离越近。
So as you keep increasing the number of clusters,因此，随着集群数量的不断增加,。
your distortion will also decrease.你的失真也会减少。
所以肘形法的思想是选择 k。
at which the distortion decreases abruptly.失真突然减小的地方。
So if you look at this graph at K equal to four,所以如果你看这个 k = 4的图表。
the distortion is abruptly decreasing.失真突然减小了. 。
这就是你如何求 k 的值。
当你的失真突然下降时,。
这是最佳 k 值。
you should be choosing for your problem statement.你应该选择你的问题陈述。
So let me repeat the idea behind the elbow method.那么，让我重复一下肘部法背后的思想。
You're just going to graph the number of clusters you have你只需要用图表来表示你所拥有的星团的数量。
与误差的平方和. 。
This graph will basically give you the distortion.这个图基本上可以给出失真的程度。
Now the distortion obviously going to decrease现在失真明显地减小了。
如果你增加集群的数量,。
and there is gonna be one point in this graph这个曲线图中会有一个点。
其中失真减小得非常突然。
现在，为了这一点，你需要找出 k 的值。
and that'll be your most optimal K value.这将是你最理想的 k 值。
That's how you choose your K-means K value这就是你选择 K-means k 值的方法。
and your KNN K value as well.还有你的 KNN k 值。
So guys, this is how the elbow method is.那么，伙计们，这就是肘部的方法。
It's very simple and it can be easily implemented.它非常简单，而且很容易实现。
Now we're gonna look at a small demo现在我们来看一个小型演示。
其中包括 K-means..。
This is actually a very interesting demo.这实际上是一个非常有趣的演示。
Now guys, one interesting application现在，伙计们，一个有趣的应用。
聚类是在彩色压缩与图像. 。
For example, imagine you have an image例如，想象你有一幅图像。
with millions of colors in it.里面有成千上万种颜色。
In most images, a large number of colors will be unused,在大多数图像中，大量的颜色将不被使用。
and many of the pixels in the image以及图像中的许多像素。
will have similar or even identical colors.将会有相似甚至相同的颜色。
Now having too many colors in your image现在你的图像有太多的颜色了。
使图像处理和图像分析非常困难。
So this is one area where K-means is applied very often.因此，这是 k 均值法应用非常频繁的一个领域。
It's applied in image segmentation, image analysis,它应用于图像分割、图像分析、。
image compression, and so on.图像压缩等等... ..。
So what we're gonna do in this demo那么我们在这个演示中要做的是。
is we are going to use an image我们要使用一个图像。
从 scikit-learn 数据集..。
Okay, it is a prebuilt image,好的，这是一个预先制作好的图像。
and you will require to install the pillow package for this.你需要为此安装一个枕头包。
We're going to use an image我们将使用一个图像。
form the scikit-learn data set module.形成 scikit-learn 数据集模块。
So we'll begin by importing the libraries as usual,所以我们将像往常一样开始导入库。
and we'll be loading our image as china.我们将加载我们的中国形象。
The image is china.jpg,图片来源: china.jpg。
and we'll be loading this in a variable called china.我们把这个加载到一个叫做 china 的变量中。
So if you wanna look at the shape of our image,所以如果你想看看我们的图像的形状。
you can run this command.你可以运行这个命令. 。
So we're gonna get a three-dimensional value.所以我们要得到一个三维的值。
So we're getting 427 comma 640 comma three.所以我们得到了427逗号640逗号3。
Now this is basically a three dimensional array这基本上是一个三维数组。
of size, height, width, and RGB.大小，高度，宽度和 RGB. 。
It contains red, blue, green contributions,它包含了红色、蓝色、绿色的贡献。
从0到255. 。
So, your pixel values range between zero and 255,所以，你的像素值在0到255之间。
and I think zero stands for your black,我认为0代表你的黑色。
and 255 represents white if I'm not wrong.如果我没错的话，255代表白色。
基本上，这就是这个数组形状所表示的. 。
Now one way we can view this set of pixels现在我们可以用一种方法来查看这组像素。
is as a cloud of points in a three dimensional color space.就像是三维色彩空间中的点云。
So what we'll do is we will reshape the data所以我们要做的是重塑数据。
and rescale the color,然后重新调整颜色。
so that they lie between zero and one.使它们介于0和1之间。
So the output of this will be a two dimensional array now.所以它的输出是一个二维数组。
So basically, we can visualize these pixels所以基本上，我们可以把这些像素可视化。
in this color space.在这个色彩空间里. 。
Now what we're gonna do is we're gonna try现在我们要做的就是试一试。
and plot our pixels.然后绘制我们的像素。
We have a really huge data set我们有一个非常庞大的数据集。
which contains around 16 million possible colors.它包含了大约1600万种可能的颜色。
So this denotes a very, very large data set.所以这表示一个非常非常大的数据集。
So, let me show you what it looks like.那么，让我给你看看它是什么样子的。
We have red against green and red against blue.我们有红色对绿色，红色对蓝色。
These are our RGB value,这些是我们的 RGB 值。
and we can have around 16 million possible我们可以有大约1600万种可能。
combination of colors.颜色的组合. 。
The data set is way too large or us to compute.数据集太大了，我们无法计算。
So what we'll do is we will reduce these 16 million colors所以我们要做的就是减少这1600万种颜色。
to just 16 colors.只有16种颜色。
We can do that by using K-means clustering,我们可以通过使用 K平均算法来做到这一点。
因为我们可以把相似的颜色聚成相似的组。
So this is exactly where we'll be importing K-means.所以这就是我们要进口 k 值的地方。
Now, one thing to note here is现在，有一件事要注意。
因为我们正在处理一个非常庞大的数据集。
we will use the MinibatchKMeans.我们将使用迷你电梯。
This operates on subsets of the data这对数据的子集起作用。
to compute the results more quickly and more accurately,为了更快、更准确地计算出结果，我们必须使用。
just like the K-means algorithm,就像 K-means 算法一样。
因为我告诉过你这个数据集真的很庞大。
Even though this is a single image,虽然这是一张单独的图片，但是。
the number of pixel combinations can come up to 16 million,像素组合的数量可以达到1600万。
which is a lot.这是一个很大的数目。
Now each pixel is considered as a data point现在，每个像素都被视为一个数据点。
when you've taken image into consideration.当你把形象考虑进去的时候。
When you have data points and data values,当您有数据点和数据值时,。
that's different.那不一样。
当你开始一个图像的图像分类。
or image segmentation,或者图像分割。
each and every pixel is considered.每个像素都被考虑在内。
So, basically, you're building matrices所以，基本上，你是在构建矩阵。
of all of these pixel values.所有这些像素值的。
So having 16 million pixels is a very huge data set.因此，拥有1600万像素是一个非常庞大的数据集。
So, for that reason, we'll be using the MinibatchKMeans.所以，基于这个原因，我们将使用迷你电池/发动机。
It's very similar to K-means.它与 k 的平均值非常相似。
The only difference is that it'll operate唯一的区别是它会工作。
。
因为数据集太大了，它会对子集起作用。
所以，基本上，我们使用的是 k 均值。
in order to cluster these 16 million为了把这1600万人聚集在一起。
color combinations into just 16 colors.只有16种颜色的色彩组合。
So basically, we're gonna form 16 clusters所以基本上，我们要组成16个集群。
in this data set.在这个数据集中. 。
Now, the result is the recoloring of the original pixel现在，结果就是对原始像素的重新着色。
where every pixel is assigned the color每个像素都被分配了颜色。
of its closest cluster center.最近的星系团中心。
Let's say that there are a couple of colors假设有几种颜色。
which are very close to green.非常接近绿色。
So we're going to cluster all of these similar colors所以我们要把所有这些相似的颜色都聚集起来。
into one cluster.集中到一个星团里。
We'll keep doing this until we get 16 clusters.我们将继续这样做，直到我们得到16个集群。
So, obviously, to do this, we'll be using所以，很明显，为了做到这一点，我们将使用。
聚类方法，k- 均值..。
Let me show you what the output looks like.让我给你看看输出结果是什么样的。
So, basically, this was the original image所以，基本上，这就是原始图像。
from the scikit data set,从 scikit 的数据集中，我们可以看到。
and this is the 16-color segmented image.这是16色分割图像。
Basically, we have only 16 colors here.基本上，我们这里只有16种颜色。
Here we can have around 16 million colors.这里我们可以有大约一千六百万种颜色。
Here there are only 16 colors.这里只有16种颜色。
If you can't also, you can only see particular colors.如果你也看不到，你只能看到特定的颜色。
Now obviously there's a lot of distortion over here,很明显，这里有很大的失真。
but this is how you study an image.但是这就是研究一个形象的方法。
Remove all the extra contrast that is there in an image.删除图像中所有额外的对比度。
You try to reduce the pixel你试着降低像素值。
to a smaller set of data as possible.尽可能少的数据集。
The more varied pixels you have,你拥有的像素越多，像素就越多。
the harder it is going to be for you你的日子就越难过。
to study the image for analysis.研究图像进行分析。
Now, obviously, there are some details现在，很明显，有一些细节。
which are lost in this.迷失在这里的东西。
But overall, the image is still recognizable.但是总的来说，图像还是可以辨认的。
So here, basically, we've compressed this所以这里，基本上，我们压缩了这个。
压缩因子大约为100万,。
because each cluster will have around因为每个星团都有大约。
one million data points in it,100万个数据点。
or pixel values in it, or pixels in it.或者像素值，或者像素值。
Now this is an interesting application of K-means.这是 k 均值的一个有趣的应用。
There are actually better ways实际上还有更好的办法。
you can compress information on image.你可以压缩图像上的信息。
So, basically, I showed you this example所以，基本上，我给你们展示了这个例子。
because I want you to understand因为我想让你明白。
k 均值算法的威力。
You can cluster a data set that is this huge你可以把一个如此庞大的数据集聚起来。
into just 16 colors.只有16种颜色。
Initially, there were 16 million,最初，这个数字是1600万。
and now you can cluster it to 16 colors.现在你可以把它分成16种颜色。
所以，伙计们，k 均值扮演了非常重要的角色。
计算机视觉图像处理。
object detection, and so on.目标检测等等... ..。
It's a very important algorithm这是一个非常重要的算法。
when it comes to detecting objects.当涉及到探测物体时。
So in self-driving cars and all所以在自动驾驶汽车和其他汽车中。
can make use of such algorithms.可以利用这样的算法。
So guys, that was all about unsupervised learning所以，伙计们，这一切都是为了非监督式学习。
and supervised learning.还有监督式学习。
Now it's the last type of machine learning,现在，它是机器学习的最后一种类型。
which is reinforcement learning.这是强化学习。
Now this is actually这实际上是。
机器学习的一个非常有趣的部分。
and it is quite difference from supervised and unsupervised.而且它与有人监督和无人监督有很大的区别。
So we'll be discussing all the concepts所以我们将讨论所有的概念。
that are involved in reinforcement learning.参与强化学习的人员。
And also reinforcement learning还有强化学习。
is a little more advanced.更先进一点。
When I say advanced, I mean that it's been used我说先进，意思是已经使用过了。
in applications such as self-driving cars在自动驾驶汽车等应用中。
and is also a part of他也是。
a lot of deep learning applications,许多深度学习应用程序。
such as AlphaGo and so on.例如阿尔法围棋等等。
So, reinforcement learning那么，强化学习。
has a different concept to it itself.它本身有一个不同的概念。
So we'll be discussing all the concepts under it.所以我们将讨论它下面的所有概念。
So just to brush up your information所以只是温习一下你的信息。
about reinforcement learning,关于强化学习。
reinforcement learning is a part of machine learning强化学习是机器学习的一部分。
where an agent is put in an unknown environment,特工被安置在未知的环境中。
and he learns how to behave in this environment他学会了如何在这种环境中表现。
by performing certain actions and observing the rewards通过执行某些行动和观察回报。
which it gets from these actions.从这些行动中得到的好处。
Reinforcement learning is all about taking强化学习是关于采取行动。
an appropriate action in order to maximize the reward为了最大限度地获得报酬而采取的适当行动。
in a particular situation.在特定的情况下。
Now let's understand reinforcement learning现在让我们来了解一下强化学习。
with an analogy.用一个类比. 。
Let's consider a scenario让我们考虑一个场景。
wherein a baby is learning how to walk.婴儿在学走路的过程中。
This scenario can go about in two different ways.这种情况可以通过两种不同的方式发生。
The first is baby starts walking第一个是婴儿开始走路。
and it makes it to the candy.然后就到了糖果店。
And since the candy is the end goal,既然糖果是最终的目标，那么。
the baby is very happy and it's positive.婴儿非常快乐，而且是阳性的。
Meaning, the baby is happy意思是，孩子很快乐。
and it received a positive reward.它得到了一个正面的奖励。
Now, the second way this can go in现在，第二种方法。
is that the baby starts walking,孩子开始走路了。
but it falls due to some hurdle between.但是由于两者之间的一些障碍. 。
That's really cute.那真的很可爱。
So the baby gets hurt and it doesn't get to the candy.所以婴儿受伤了，没有接触到糖果。
It's negative because the baby is sad是阴性的，因为宝宝很伤心。
and it receives a negative reward.它会得到一个负的奖励。
So just like how we humans learn from our mistakes就像我们人类如何从错误中吸取教训一样。
by trial and error,通过反复试验和错误。
reinforcement learning is also similar.强化学习也是类似的。
Here we have an agent,我们这里有一位代理人。
and in this case, the agent is the baby,在这种情况下，代理人就是婴儿。
and the reward is the candy奖励是糖果。
with many hurdles in between.中间有许多障碍。
The agent is supposed to find代理人应该找到。
the best possible path to reach the reward.到达奖励的最佳路径。
That is the main goal of reinforcement learning.这就是强化学习的主要目标。
Now the reinforcement learning process现在，强化学习的过程。
has two important components.有两个重要的组成部分。
It has something known as an agent它有一种被称为“代理人”的东西。
and something known as an environment.还有一种叫环境的东西。
Now the environment is现在的环境。
the setting that the agent is acting on,代理人所处的环境。
and the agent represents the这个代理人代表了。
reinforcement learning algorithm.强化学习算法. 。
The whole reinforcement learning is basically the agent.整个强化学习基本上就是代理人。
The environment is the setting环境就是背景。
in which you place the agent,你把代理人放在哪里。
and it is the setting这就是故事的背景。
在这种情况下，病原体会采取各种行动。
The reinforcement learning process强化学习过程。
starts when the environment sends a state to the agent.当环境向代理发送一个状态时开始。
现在代理人根据它的观察,。
it takes an action in response to that state.它采取一种行动来回应那种状态。
Now, in turn, the environment will send the next state现在，反过来，环境又会传送下一个状态。
and the respective reward back to the agent.然后把相应的报酬返还给特工。
Now the agent will update its knowledge现在代理人将更新他们的知识。
with the reward returned by the environment用环境归还的奖励。
to evaluate its last actions.评估其最后的行动。
The loop continues until the environment这个循环一直持续到环境。
sends a terminal state发送一个终端状态。
which means that the agent has accomplished这意味着特工已经完成了。
all of its task.所有的任务。
To understand this better,为了更好地理解这一点,。
let's suppose that our agent is playing Counter Strike.让我们假设我们的经纪人在玩反恐精英游戏。
The reinforcement learning process强化学习过程。
can be broken down into a couple of steps.可以分成几个步骤。
The first step is the reinforcement learning agent,第一步是强化学习。
which is basically the player,基本上就是玩家。
he collects a state, S naught, from the environment.他从环境中收集了一种状态，s 零。
So whenever you're playing Counter Strike,所以当你在玩反恐精英游戏的时候。
you start off with stage zero or stage one.你从第一阶段开始。
You start off from the first level.你从第一层开始。
Now based on this state, S naught,现在根据这个状态，s 零。
the reinforcement learning agent强化学习特工。
will take an action, A naught.将会采取行动，一无所获。
So guys, action can be anything that causes a result.所以，伙计们，行动可以是任何能够产生结果的事情。
Now if the agent moves left or right in the game,现在如果代理人在游戏中向左或向右移动,。
that is also considered as an action.这也被认为是一种行为。
So initially, the action will be random,所以，最初的动作是随机的。
because the agent has no clue about the environment.因为探员对环境一无所知。
Let's suppose that you're playing Counter Strike让我们假设你在玩反恐精英游戏。
for the first time.第一次... ..。
You have no idea about how to play it,你根本不知道怎么弹。
so you'll just start randomly.所以你会随机开始。
You'll just go with whatever,随便你怎么说都行。
whichever action you think is right.无论你认为哪个行动是正确的。
Now the environment is now in a stage one.现在的环境已经进入了第一阶段。
After passing stage zero,在通过零级后。
the environment will go into stage one.环境将进入第一阶段。
Once the environment updates the stage to stage on,一旦环境更新了舞台，舞台就会更新。
the reinforcement learning agent强化学习特工。
will get a reward R one from the environment.将从环境中得到一个奖励。
This reward can be anything like additional points这个奖励可以是任何额外的积分。
or you'll get additional weapons否则你会得到更多的武器。
when you're playing Counter Strike.当你在玩反恐精英游戏的时候。
Now this reinforcement learning loop will go on现在，这种强化学习循环将继续下去。
直到代理人死亡或到达目的地。
并持续输出。
a sequence of state action and rewards.一系列的国家行为和奖励。
This exactly how reinforcement learning works.这就是强化学习的工作方式。
It starts with the agent being put in an environment,它开始于把代理放在一个环境中。
and the agent will randomly take然后探员会随机抽取。
国家的一些行动。
After taking an action, depending on his action,采取行动之后，取决于他的行动。
he'll either get a reward他要么得到奖励。
and move on to state number one,然后进入第一个州。
or he will either die and go back to the same state.要么他死了，回到同一个州去。
So this will keep happening所以这种情况还会继续发生。
直到代理人到达最后阶段。
or he dies or reaches his destination.要么死，要么到达目的地。
That's exactly how reinforcement learning works.这就是强化学习的工作方式。
Now reinforcement learning is the logic现在强化学习就是逻辑。
behind a lot of games these days.这些天有很多比赛. 。
It's being implemented in various games, such as Dota.它被应用在各种游戏中，比如 Dota. 。
A lot of you who play Dota might know this.你们许多玩 Dota 的人可能知道这个。
Now let's talk about a couple of现在我们来谈谈几个。
reinforcement learning definitions or terminologies.强化学习的定义或术语。
So, first, we have something known as the agent.那么，首先，我们有一种叫做“代理人”的东西。
Like I mentioned, an agent就像我说的，一个代理人。
is the reinforcement learning algorithm是强化学习算法。
that learns from trial and error.从反复试验中学习的人。
An agent is the one that takes actions like,代理人就是采取如下行动的人。
for example, a solider in Counter Strike例如，《反恐精英》中的一个士兵。
navigating through the game,在游戏中导航。
going right, left, and all of that.向右，向左，所有这一切。
Is the agent taking some action?代理人采取什么行动了吗。
The environment is because the world环境是因为世界。
through which the agent moves.经纪人通过这里移动。
Now the environment, basically,现在的环境，基本上。
takes the agent's current state and action as input,以代理人的当前状态和行为作为输入，。
and returns the agent's reward然后归还特工的赏金。
and its next state as the output.下一个状态作为输出. 。
Next, we have something known as action.接下来，我们有一个叫做“行动”的东西。
All the possible steps that an agent can take代理人可以采取的所有可能的步骤。
is considered as an action.被认为是一种行为。
Next, we have something known as state.接下来，我们有一个叫国家的东西。
Now the current condition returned by the environment现在环境又恢复了目前的状况。
is known as a state.被称为一个国家。
Reward is an instant return from the environment奖励是从环境中得到的即时回报。
to apprise the last action通知最后的行动。
of the reinforcement learning agent.强化学习的代理人。
All of these terms are pretty understandable.所有这些术语都很容易理解。
Next, we have something known as policy.接下来，我们有了一个叫做政策的东西。
现在，策略是代理使用的方法。
to determine the next action决定下一步行动。
based on the current state.根据目前的情况。
政策基本上就是方法。
with which you go around in the environment.你在环境中随身携带的东西。
Next, we have something known as value.接下来，我们有一个叫做“价值”的东西。
Now, the expected long-term return with a discount,现在，带有折扣的预期长期回报率。
相对于短期奖励，r。
is known as value.被称为价值. 。
Now, terms like discount and value,现在，像折扣和价值这样的条件。
I'll be discussing in the upcoming slides.我将在接下来的幻灯片中讨论... ..。
Action-value 也非常类似于。
except it takes an extra parameter除了它需要一个额外的参数。
known as the current action.被称为当前行动。
Don't worry about action and Q value.不要担心行动和 q 值。
We'll talk about all of this in the upcoming slides.我们将在接下来的幻灯片中讨论这一切。
So make yourself familiar with these terms,所以，让你自己熟悉这些术语。
因为这次会议我们将看到他们中的许多人。
So, before we move any further,所以，在我们进一步行动之前。
let's discuss a couple of more让我们再讨论几个问题。
reinforcement learning concepts.强化学习的概念。
Now we have something known as the reward maximization.现在我们有了所谓的报酬最大化。
So if you haven't realized it already,所以，如果你还没有意识到这一点的话。
the basic aim of reinforcement learning agent强化学习的基本目的。
is to maximize the report.是最大限度地扩大报告的篇幅。
How does this happen?这是怎么回事。
Let's try to understand this in a little more detail.让我们试着更详细地了解一下这个问题。
所以，基本上代理人的工作基于理论。
of reward maximization.最大化报酬的最大化。
Now that's exactly why the agent must be trained这就是特工必须接受训练的原因。
in such a way that he takes the best action,以这样一种方式，他采取了最好的行动。
so that the reward is maximal.这样奖励才是最大的。
Now let me explain a reward maximization现在让我来解释一下奖励最大化。
with a small example.用一个小例子. 。
Now in this figure, you can see there is a fox,现在在这个图中，你可以看到一只狐狸。
there is some meat, and there is a tiger.有一些肉，有一只老虎。
Our reinforcement learning agent is the fox.我们的强化学习是狐狸。
His end goal is to eat the maximum amount of meat他的最终目标是吃尽可能多的肉。
before being eaten by the tiger.在被老虎吃掉之前..。
Now because the fox is a very clever guy,现在，因为狐狸是一个非常聪明的家伙,。
他吃身边的肉。
rather than the meat which is close to the tiger,而不是靠近老虎的肉。
因为他离老虎越近。
the higher are his chances of getting killed.他被杀的几率越大。
That's pretty obvious.那是很明显的。
Even if the reward near the tiger are bigger meat chunks,即使靠近老虎的奖励是更大的肉块，但是，如果老虎不吃肉的话，那么它们就会死掉。
that'll be discounted.那要打折扣。
This is exactly what discount is.这正是折扣的含义。
We just discussed it in the previous slide.我们在上一张幻灯片中已经讨论过了。
This is done because of the uncertainty factor这样做是因为不确定因素。
that the tiger might actually kill the fox.老虎可能真的会杀死狐狸。
Now the next thing to understand is how discounting接下来要理解的是折现率。
of a reward works.奖赏的工作. 。
Now, in order to understand discounting,现在，为了理解折现。
我们定义了一个折现率。
The value of gamma is between zero and one.伽马值介于0和1之间。
And the smaller the gamma,伽玛射线越小。
the larger the discount and so on.折扣越大等等。
Now don't worry about these concepts,现在不用担心这些概念了。
gamma and all of that.伽玛什么的。
We'll be seeing that in our practical demo today.我们将在今天的实际演示中看到这一点。
So let's move on and discuss another concept那么，让我们继续讨论另一个概念。
被称为勘探和开发的权衡。
Now guys, before that, I hope all of you understood现在，伙计们，在此之前，我希望你们都明白。
reward maximization.报酬最大化。
Basically, the main aim behind reinforcement learning基本上，强化学习的主要目的。
is to maximize the rewards that an agent can get.就是最大化代理人可以得到的报酬。
Now, one of the most important concepts现在，最重要的概念之一。
in reinforcement learning is在强化学习，这是一个很好的例子。
the exploration and exploitation trade-off.勘探和开发的权衡。
现在，探索，就像名字所暗示的那样,。
it's about exploring and capturing这是关于探索和捕捉。
more information about an environment.更多关于环境的信息。
On the other hand, exploitation is about另一方面，剥削是关于。
利用已知的已开发信息。
to heighten your reward.为了提高你的奖励。
Now consider the same example现在考虑同样的例子。
that we saw previously.我们之前看到的。
So here the fox eats only the meat chunks所以在这里，狐狸只吃肉块。
which are close to him.离他很近的人。
He doesn't eat the bigger meat chunks他不吃大块的肉。
which are at the top,在最上面的是... ..。
even though the bigger meat chunks尽管大块的肉。
would get him more reward.会给他更多的报酬。
So if the fox only focuses on the closest reward,因此，如果狐狸只关注最接近的奖赏，那么，它就会把注意力集中在最接近的奖赏上。
he will never reach the big chunks of meat.他永远也够不到大块的肉。
This process is known as exploitation.这个过程被称为剥削。
But if the fox decide to explore a bit,但是如果狐狸决定探索一下,。
it can find the bigger reward,它可以找到更大的报酬。
which is the big chunk of meat.这是一大块肉。
This is known as exploration.这就是所谓的探险。
So this is the difference between exploitation这就是剥削和剥削的区别。
and exploration.还有探险。
It's always best if the agent explores the environment,探员探索环境总是最好的。
试图找到一种方法。
the maximum number of rewards.奖励的最大数量。
Now let's discuss another important concept现在我们来讨论另一个重要的概念。
in reinforcement learning,186:29.35强化学习。
这被称为马尔可夫决策过程。
基本上，绘制地图的数学方法。
a solution in reinforcement learning强化学习的解决方案。
is called Markov's decision process.被称为马尔科夫决策过程。
It's the mathematics behind reinforcement learning.这就是强化学习背后的数学原理。
Now, in a way, the purpose of reinforcement learning在某种程度上，现在，强化学习的目的。
is to solve a Markov's decision process.是解决马尔可夫的决策过程。
Now in order to get a solution,现在为了得到一个解决方案,。
there are a set of parameters有一系列的参数。
in a Markov's decision process.在马尔科夫的决策过程中。
There's a set of actions A,有一系列的动作。
there's a set of states S,有一系列的州 s。
a reward R, policy pi, and value V.奖励 r、策略 pi 和价值 v。
Also, this image represents此外，这张图片代表了。
how a reinforcement learning works.强化学习是如何工作的。
There's an agent.有个代理人... ..。
The agent take some action on the environment.代理人对环境采取了一些行动。
The environment, in turn, will reward the agent,反过来，环境也会奖赏特工。
and it will give him the next state.这会让他进入下一个州。
That's how reinforcement learning works这就是强化学习的工作方式。
so to sum everything up,所以总结一下。
what happens in Markov's decision process在马尔科夫的决策过程中发生了什么。
and reinforcement learning is而强化学习是。
the agent has to take an action A代理人必须采取行动。
to transition from the start state从开始状态过渡到开始状态。
to the end state S.到达最终状态。
While doing so, the agent will receive some reward R这样做的同时，代理人会得到一些报酬。
for each action he takes.他做的每一个动作。
Now the series of action that are taken by the agent现在代理人采取的一系列行动。
define the policy and the rewards collected定义政策和收取的奖励。
to find the value.为了找到这个值. 。
The main goal here is to maximize the rewards这里的主要目标是使回报最大化。
by choosing the optimum policy.通过选择最佳政策. 。
So you're gonna choose the best possible approach所以你要选择最好的方法。
in order to maximize the rewards.为了得到最大的回报。
That's the main aim of Markov's decision process.那是马尔科夫决策过程的主要目的。
To understand Markov's decision process,为了理解马尔科夫的决策过程,。
let's look at a small example.让我们看一个小例子。
I'm sure all of you already know我相信你们都知道。
about the shortest path problem.关于最短路问题。
We all had such problems and concepts in math我们在数学中都遇到过这样的问题和概念。
to find the shortest path.找到最短的路径。
Now consider this representation over here, this figure.现在考虑一下这里的这个表示，这个数字... ..。
Here, our goal is to find the shortest path在这里，我们的目标是找到最短的路径。
between two nodes.在两个节点之间。
Let's say we're trying to find假设我们正在寻找。
the shortest path between node A and node D.节点 a 和节点 d 之间的最短路径。
Now each edge, as you can see,现在，如你所见，每一条边。
has a number linked with it.有一个与之相关的数字。
This number denotes the cost to traverse这个数字表示穿越的费用。
through that edge.穿过那个边缘. 。
So we need to choose a policy to travel from A to D所以我们需要选择一种从 a 地到 d 地的旅行保险。
in such a way that our cost is minimum.以使我们的成本最低的方式。
So in this problem, the set of states are所以在这个问题中，一组状态是。
用节点 a，b，c，d 表示。
The action is to traverse from one node to the other.操作是从一个节点遍历到另一个节点。
For example, if you're going from to A C,例如，如果你要从 a 到 c。
there is an action.有一个动作。
C to B is an action.从 c 到 b 是一个动作。
B to D is another action.从 b 到 d 是另一个动作。
The reward is the cost represented by each edge.回报是每一条边所代表的成本。
Policy is the path taken to reach the destination.政策是到达目的地所走的路线。
So we need to make sure that we choose a policy因此，我们需要确保选择一项政策。
in such a way that our cost is minimal.以这样一种方式，我们的成本是最低的。
你可以从节点 a 开始。
and you can take baby steps to reach your destination.你可以一步一步地到达目的地。
Initially, only the next possible node is visible to you.最初，您只能看到下一个可能的节点。
So from A, you can either go to B所以从 a 开始，你可以选择 b。
or you can go to C.或者你可以去 c。
So if you follow the greedy approach所以如果你采取贪婪的方法。
and take the most optimum step,选择最佳的步骤。
which is choosing A to C,也就是选择 a 到 c,。
instead of choosing A to B to C.而不是选择 a 到 b 到 c。
Now you're at node C现在你到了 c 节点。
然后遍历到节点 d。
Again, you must choose your path very wisely.再说一次，你必须明智地选择你的道路。
So if you traverse from A to C,所以如果你从 a 到 c 遍历。
and C to B, and B to D,从 c 到 b，从 b 到 d。
your cost is the lest.你的花费是最少的. 。
But if you traverse from A to C to D,但是如果你从 a 到 c 再到 d。
your cost will actually increase.你的成本实际上会增加。
Now you need to choose a policy现在你需要选择一份保险单。
that will minimize your cost over here.这样可以把你在这儿的花费降到最低。
So let's say, for example, the agent那么我们假设，比如说，代理人。
chose A to C to D.选择 a，c，d。
It came to node C, and then it directly chose D.它来到结点 c，然后直接选择 d。
Now the policy followed by our agent in this problem现在我们代理人在这个问题上遵循的政策是。
is exploitation type,是剥削型的。
因为我们没有研究其他的音符。
We just selected three nodes and we traversed through them.我们只是选择了三个节点，然后遍历它们。
And the policy we followed is not actually我们所遵循的政策实际上并不是。
an optimal policy.一个最佳的政策。
We must always explore more我们必须不断探索。
找出最佳的政策。
即使其他节点没有给我们更多的奖励。
or is actually increasing our cost,或者实际上增加了我们的成本。
we still have to explore and find out我们仍然需要探索和发现。
如果那些路真的更好..。
That policy is actually better.那个政策实际上更好。
The method that we implemented here我们在这里实施的方法。
被称为政策性学习。
Now the aim here is to find the best policy现在的目标是找到最好的政策。
among all the possible policies.在所有可能的政策中。
So guys, apart from policy-based,所以，伙计们，除了以政策为基础,。
we also have value-based approach我们也有基于价值的方法。
和基于行动的方法. 。
Value based emphasizes on maximizing the rewards.价值的基础强调使报酬最大化。
And in action base, we emphasize在行动基地，我们强调。
on each action taken by the agent.代理人采取的每一个行动。
Now a point to note is that需要注意的是。
all of these learning approaches have a simple end goal.所有这些学习方法都有一个简单的最终目标。
The end goal is to effectively guide the agent最终目标是有效地引导代理人。
through the environment,通过环境。
and acquire the most number of rewards.获得最多的奖励。
So this was very simple to understand所以这很容易理解。
Markov's decision process,马尔科夫的决策过程。
exploitation and exploration trade-off,开发和勘探的权衡。
and we also discussed我们还讨论了。
the different reinforcement learning definitions.不同的强化学习定义。
I hope all of this was understandable.我希望这一切都是可以理解的。
Now let's move on and understand现在让我们继续，理解一下。
一种被称为 q 学习算法的算法。
所以，伙计们，q 学习是最重要的算法之一。
in reinforcement learning.191:17.70强化学习。
And we'll discuss this algorithm我们将讨论这个算法。
with the help of a small example.在一个小例子的帮助下。
We'll study this example,我们将研究这个例子。
，然后我们将使用 Python、。
and we'll see how it works.我们来看看它是如何工作的. 。
So this is how our demonstration looks for now.这就是我们现在的示范效果。
Now the problem statement is to place an agent现在的问题是安排一个代理人。
in any one of the rooms numbered在任何一个编号的房间里。
And the goal is for the agent目标是为了经纪人。
to reach outside the building,到达建筑物外面。
which is room number five.哪个房间是五号房。
So, basically, this zero, one, two, three, four所以，基本上，这个0,1,2,3,4。
represents the building,代表这座建筑物。
and five represents a room which is outside the building.五代表建筑物外面的一个房间。
Now all these rooms are connected by those.现在所有这些房间都是由这些。
Now these gaps that you see between the rooms现在你们看到房间之间的这些间隙。
are basically those,基本上就是那些。
and each room is numbered from zero to four.每个房间都从0到4编号。
The outside of the building建筑物的外面。
can be taught of as a big room可以说是一个大房间。
which is room number five.哪个房间是五号房。
Now if you've noticed this diagram,现在，如果你注意到这个图表,。
the door number one and door number four一号门和四号门。
lead directly to room number five.直接去五号房。
From one, you can directly go to five,从一开始，你可以直接转到五。
and from four, also, you can directly go to five.还有，从四开始，你可以直接转到五。
But if you want to go to five from room number two,但是如果你想从二号房间到五号房间。
then you'll first have to go to room number three,那你得先去三号房。
room number one, and then room number five.一号房间，然后是五号房间。
So these are indirect links.所以这些都是间接的联系。
Direct links are from room number one and room number four.直达电话是从一号房和四号房打来的。
So I hope all of you are clear with the problem statement.所以我希望你们都清楚这个问题陈述。
You're basically going to have你基本上会有一个。
a reinforcement learning agent,一个强化学习特工。
and than agent has to traverse through all the rooms然后探员必须穿过所有的房间。
in such a way that he reaches room number five.以这样的方式，他到了五号房间。
To solve this problem,为了解决这个问题。
first, what we'll do is we'll represent the rooms首先，我们要代表房间。
on a graph.在一张图表上。
Now each room is denoted as anode,现在每个房间都用阳极来表示。
and the links that are connecting these nodes are the doors.连接这些节点的链路是门。
Alright, so we have node one to five,好的，我们有一到五个节点。
and the links between each of these nodes以及每个节点之间的链接。
represent the doors.代表大门。
So, for example, if you look at this graph over here,那么，举个例子，如果你看看这个图表。
you can see that there is a direct connection你可以看到这两者之间有着直接的联系。
from one to five,从一点到五点。
meaning that you can directly go from room number one意思是你可以直接从一号房间。
to your goal, which is room number five.你的目标是5号房间。
So if you want to go from room number three to five,所以如果你想从3号房间到5号房间。
you can either go to room number one,你可以去一号房间。
and then go to five,然后转到5。
or you can go from room number three to four,或者你可以从3号房间到4号房间。
and then to five.然后是五点。
So guys, remember, end goal is to reach room number five.所以，伙计们，记住，最终目标是到达五号房间。
Now to set the room number five as the goal state,现在把五号房间设定为目标状态。
what we'll do is we'll associate a reward value我们要做的是将奖励价值。
to each door.每扇门都有。
The doors that lead immediately to the goal直接通向球门的门。
will have an instant reward of 100.将立即得到100英镑的奖励。
So, basically, one to five will have a reward of hundred,所以，基本上，一到五个人会得到一百美元的奖励。
and four to five will also have a reward of hundred.四到五个人也会得到一百元的奖赏。
Now other doors that are not directly现在其他不是直接的门。
connected to the target room连接到目标房间。
will have a zero reward,将得到零报酬。
because they do not directly lead us to that goal.因为它们不能直接引导我们达到那个目标。
So let's say you placed the agent in room number three.假设你把特工安排在三号房间。
So to go from room number three to one,所以从三号房间到一号房间。
the agent will get a reward of zero.那个特工将得到零的奖励。
And to go from one to five,从一点到五点。
the agent will get a reward of hundred.代理人将得到一百美元的赏金。
Now because the doors are two-way,现在因为门是双向的。
the two arrows are assigned to each room.两个箭头分配给每个房间。
You can see an arrow going towards the room你可以看到一支箭正向房间方向飞去。
and one coming from the room.还有一个从房间里传出来。
So each arrow contains an instant reward所以每支箭都有一个即时奖励。
as shown in this figure.如图所示。
Now of course room number five现在当然是五号房间。
will loop back to itself with a reward of hundred,将返回到它自己，并得到一百美元的奖励。
and all other direct connections to the goal room以及所有其他与球门室的直接联系。
will carry a reward of hundred.将会得到一百元的奖赏。
现在在 q 学习中，目标是达到状态。
with the highest reward.以最高的奖赏。
So that if the agent arrives at the goal,因此，如果代理人到达目的地,。
it will remain there forever.它将永远留在那里。
So I hope all of you are clear with this diagram.所以我希望你们都清楚这个图表... ..。
Now, the terminologies in Q-learning现在，q 学习中的术语。
include two terms, state and action.包括国家和行动两个术语。
Okay, your room basically represents the state.好的，你的房间基本上代表了这个州。
So if you're in state two,所以如果你在第二个州。
it basically means that you're in room number two.这基本上意味着你在二号房间。
Now the action is basically the moment of the agent现在行动基本上就是代理人的时刻。
from one room to the other room.从一个房间到另一个房间。
Let's say you're going from room number two假设你从二号房间出发。
to room number three.3号房间。
That is basically an action.那基本上是一种行动。
Now let's consider some more example.现在让我们再考虑一些例子。
Let's say you place the agent in room number two假设你把特工安排在二号房间。
and he has to get to the goal.他必须到达球门。
So your initial state will be state number two所以你的初始状态是第二个状态。
or room number two.或者二号房间。
Then from room number two, you'll go to room number three,然后从二号房间，你会到三号房间。
which is state three.这是第三个州。
Then from state three, you can either go back to state two那么从第三个状态开始，你可以回到第二个状态。
or go to state one or state four.或者去一个州或者四个州。
If you go to state four, from there you can directly go to如果你去第四个州，从那里你可以直接去。
your goal room, which is five.你的目标房间，也就是五号。
This is how the agent is going to traverse.这就是代理程序将要如何遍历的方式。
Now in order to depict the rewards that you're going to get,现在为了描述你将要得到的回报，。
we're going to create a matrix known as the reward matrix.我们要创建一个称为奖励矩阵的矩阵。
Okay, this is represented by R好的，这是用 r 表示的。
or also known as the R matrix.也被称为 r 矩阵。
现在这个表中的负一表示空值。
That is basically where there isn't a link这基本上是没有联系的地方。
两个节点之间用 -1表示。
Now there is no link between zero and zero.现在零和零之间没有联系了。
That's why it's minus one.这就是为什么它是负一。
Now if you look at this diagram,现在如果你看看这个图表。
there is no direct link from zero to one.从0到1没有直接的联系。
That's why I've put minus one over here as well.这就是为什么我在这里也加上了负一。
But if you look at zero comma four,但是如果你看一下0逗号4,。
we have a value of zero over here,这里的值是0。
which means that you can traverse from zero to four,这意味着你可以从0到4遍历。
but your reward is going to be zero,但是你的奖励将是零。
because four is not your goal state.因为四不是你的目标状态。
However, if you look at the matrix,然而，如果你看一下矩阵。
look at one comma five.看看一个逗号5. 。
In one comma five, we have a reward value of hundred.用一个逗号五，我们得到的奖励值是一百。
This is because you can directly go这是因为你可以直接去。
from room number one to five,从一号房到五号房。
and five is the end goal.五是最终目标。
That's why we've assigned a reward of hundred.这就是为什么我们分配了一百元赏金的原因。
Similarly, for four comma five,同样地，对于四个逗号5,。
we have a reward of hundred.我们有一百元的奖赏。
And for five comma five,五个逗号五个。
we have a reward of hundred.我们有一百元的奖赏。
0基本上代表其他的链接。
but they are zero because they do not lead to the end goal.但是他们是零，因为他们没有达到最终目标。
So I hope you all understood the reward matrix.所以我希望你们都明白奖励矩阵。
It's very simple.这很简单。
Now before we move any further,现在在我们进一步行动之前。
we'll be creating another matrix我们要创造另一个矩阵。
known as the equitable Q matrix.被称为公平 q 矩阵。
Now the Q matrix basically represents the memory现在 q 矩阵基本上代表了内存。
of what the agent has learned through experience.代理人从经验中学到的东西。
The rules of the Q matrixQ 矩阵的规则。
will represent the current state of the agent.将代表代理人的现状。
The columns will represent the next possible actions这些栏目将代表下一步可能采取的行动。
leading to the next state,通往下一个州的通道。
和 q 矩阵的计算公式。
is this formula, right?这是公式，对吗。
这里我们有 q 状态逗号动作。
R state comma action,R 州逗号动作。
which is nothing but the reward matrix.除了奖励矩阵什么都没有。
Then we have a parameter known as the Gamma parameter,然后我们有一个参数叫做伽马参数。
which I'll explain shortly.我稍后会解释。
And then we are multiplying this with a maximum然后我们把这个乘以最大值。
的 q 下一个状态逗号所有动作。
Now don't worry if you haven't understood this formula.如果你没有理解这个公式，不要担心。
I'll explain this with a small example.我将用一个小例子来解释这个问题。
现在，让我们来了解一下 Gamma 参数是什么。
So, basically, the value of Gamma所以，基本上，伽马值。
will be between zero and one.将介于0和1之间。
If Gamma is closer to zero,如果伽马接近于零,。
it means that the agent will tend to consider这意味着经纪人会倾向于考虑。
only immediate rewards.只有即时的回报。
Now, if the Gamma is closer to one,现在，如果伽马射线更接近于一。
it means that the agent will consider future rewards这意味着经纪人会考虑未来的报酬。
with greater weight.重量越大。
Now what exactly I'm trying to say is现在我想说的是。
if Gamma is closer to one,如果伽马接近于1，那么我们就会发现。
then we'll be performing something known as exploitation.然后我们将进行一些被称为“剥削”的活动。
I hope you all remember what exploitation我希望你们都记得。
and exploration trade-off is.而探险的交易是..。
So, if your gamma is closer to zero,所以，如果你的伽马接近于零,。
it means that the agent这意味着经纪人。
is not going to explore the environment.是不会去探索环境的。
Instead, it'll just choose a couple of states,相反，它只会选择几个州。
and it'll just traverse through those states.它会穿过这些州。
But if your gamma parameter is closer to one,但是如果你的伽马参数更接近于1,。
it means that the agent will traverse这意味着探测器会穿过。
through all possible states,通过所有可能的州。
meaning that it'll perform exploration,这意味着它将进行探索。
not exploitation.不是剥削. 。
So the closer your gamma parameter is to one,所以你的伽马参数越接近1。
the more your agent will explore.你的经纪人探索得越多。
This is exactly what Gamma parameter is.这正是 Gamma 参数的意思。
If you want to get the best policy,如果你想得到最好的保险单,。
选择一个伽马参数总是很实际的。
which is closer to one.哪一个更接近... ..。
We want the agent to explore the environment我们希望代理人探索环境。
as much as possible越多越好。
so that it can get the best policy and the maximum rewards.为了得到最好的政策和最大的回报。
I hope this is clear.我希望这是清楚的。
Now let me just tell you现在让我告诉你。
what a Q-learning algorithm is step by step.Q 学习算法是什么。
So you begin the Q-learning algorithm所以你开始 q 学习算法。
通过设置 Gamma 参数。
and the environment rewards in matrix R.和环境奖励在矩阵 r。
Okay, so, first, you'll have set these two values.好的，首先，你要设置这两个值。
We've already calculated the reward matrix.我们已经计算出了报酬矩阵。
We need to set the Gamma parameter.我们需要设置伽马参数。
Next, you'll initialize the matrix Q to zero.接下来，你将把矩阵 q 初始化为零。
Now why do you do this?你为什么要这样做。
Now, if you remember, I said that现在，如果你还记得的话，我说过。
q 矩阵基本上是代理人的记忆。
Initially, obviously,最初，很明显。
the agent has no memory of the environment.这个特工对周围的环境没有记忆。
It's new to the environment这对环境来说是新鲜事。
and you're placing it randomly anywhere.然后你随便把它放在哪里。
So it has zero memory.所以它没有记忆。
这就是为什么你要把矩阵 q 初始化为零。
After that, you'll select a random initial state,在此之后，您将选择一个随机的初始状态。
and you place your agent in that initial state.你把你的代理人放在最初的状态. 。
Then you'll set this initial state as your current state.然后你将这个初始状态设置为你的当前状态。
Now from the current state, you'll select some action从现在的状态来看，你要选择一些动作。
that will lead you to the next state.那会把你带到下一个州。
Then you'll basically get the maximum Q value然后你基本上得到了最大的 q 值。
for this next state,下一个州。
based on all the possible actions that we take.根据我们所采取的一切可能的行动。
Then you'll keep computing the skew value然后继续计算歪斜值。
until you reach the goals state.直到你达到目标状态。
Now that might be a little bit confusing,这可能有点令人困惑。
so let's look at this entire thing with a small example.那么让我们用一个小例子来看整个事情。
Let's say that first, you're gonna begin让我们先假设，你要开始了。
with setting your Gamma parameter.设置你的伽马参数。
So I'm setting my Gamma parameter to 0.8所以我把伽马参数设置为0.8。
which is pretty close to one.这个数字非常接近1. 。
This means that our agent will explore the environment这意味着我们的代理人将探索环境。
as much as possible.2. 尽可能多地..。
And also, I'm setting the initial state as room one.还有，我把初始状态设置为一号房间。
Meaning, I'm in state one or I'm in room one.意思是，我在一号州或者我在一号房间。
So basically, your agent is going to be in room number one.所以基本上，你的经纪人会在一号房间。
The next step is to initialize the Q matrix as zero matrix.下一步是将 q 矩阵初始化为零矩阵。
So this is a Q matrix.这是一个 q 矩阵。
You can see that everything is set to zero,你可以看到一切都被设置为零。
because the agent has no memory at all.因为那个特工一点记忆都没有。
He hasn't traversed to any node,他没有穿过任何节点。
so he has no memory.所以他没有记忆。
Now since the agent is in room one既然代理人在一号房间。
he can either go to room number three他要么去三号房。
or he can go to room number five.或者他可以去五号房。
Let's randomly select room number five.让我们随机选择五号房间。
So, from room number five,那么，在五号房间。
你要计算最大 q 值。
for the next state based on all possible actions.根据所有可能的行动为下一个州做准备。
So all the possible actions from room number five所以五号房间所有可能的行动。
is one, four, and five.是一，四，五。
所以，基本上，从 q 开始的遍历。
that's why I put one comma five over here,这就是为什么我在这里放了一个逗号。
state comma action.状态逗号动作。
Your reward matrix will have R one comma five.你的奖励矩阵将包含 r 1逗号5。
Now R one comma five is basically hundred.现在 r 1逗号5基本上等于100。
That's why I put hundred over here.这就是为什么我在这里放了100英镑。
Now your comma parameter is 0.8.现在你的逗号参数是0.8。
So, guys, what I'm doing here那么，伙计们，我在这里干什么。
我只是用这个公式中的值代替... ..。
So let me just repeat this whole thing.那么，让我再重复一遍整个事情。
Q state comma action.Q 状态逗号动作。
So you're in state number one, correct?那么你是在第一个州，对吗。
And your action is you're going to room number five.你的行动是去五号房间。
So your Q state comma action is one comma five.所以你的 q 状态逗号动作是一个逗号。
Again, your reward matrix R one comma five is hundred.再说一遍，你的奖励矩阵 r 1逗号5等于100。
So here's you're gonna put hundred,所以这里你要放100美元。
plus your Gamma parameter.加上你的伽马参数。
Your Gamma parameter is 0.8.你的伽马参数是0.8。
Then you're going to calculate the maximum Q value然后你要计算最大 q 值。
for the next state based on all possible actions.根据所有可能的行动为下一个州做准备。
So let's look at the next state.那么，让我们来看看下一个州。
From room number five, you can go to either one.从五号房间，你可以到任何一个房间。
You can go to four or you can go to five.你可以去四楼，也可以去五楼。
So your actions are five comma one, five comma four,所以你的行为是五个逗号一，五个逗号四。
and five comma five.还有五个逗号。
That's exactly what I mentioned over here.那正是我在这里提到的。
q 五逗号一，q 五逗号四，和 q 五逗号五..。
You're basically putting all the next possible actions你基本上把所有可能的下一步行动。
from state number five.5号州的。
From here, you'll calculate the maximum从这里开始，你将计算出最大值。
Q value that you're getting for each of these.每种方法的 q 值。
Now your Q value is zero,现在你的 q 值是0，。
because, initially, your Q matrix is set to zero.因为一开始，你的 q 矩阵被设置为零。
So you're going to get zero for Q five comma one,所以你得到的 q5逗号1等于零。
five comma four, and five comma five.五个逗号四个，五个逗号五个。
So that's why you'll get 0.8 and zero,这就是为什么你会得到0.8和0。
and hence your Q one comma five becomes hundred.因此，你的 q 从一个逗号变成了一百个。
This hundred comes from R one comma five.这个100来自 r 1逗号5。
I hope all of you understood this.我希望你们都明白这一点。
So next, what you'll do is you'll update那么接下来，你要做的就是更新。
this one comma five value in your Q matrix,你的 q 矩阵中的这个逗号五个值。
因为你只计算了 q 1逗号5..。
So I've updated it over here.所以我在这里更新了一下。
Now for the next episode,现在是下一集。
we'll start with a randomly chosen initial state.我们从一个随机选择的初始状态开始。
Again, let's say that we randomly chose state number three.再说一次，假设我们随机选择了第三个州。
Now from room number three,现在从三号房间开始。
you can either go to room number one, two or four.你可以去一号房，二号房或四号房。
Let's randomly select room number one.让我们随机选择一号房间。
Now, from room number five,现在，从五号房间开始。
you'll calculate the maximum Q value你会计算出最大 q 值。
for the next possible actions.为下一步可能采取的行动做准备。
So let's calculate the Q formula for this.让我们计算一下这个的 q 公式。
So your Q state comma action becomes three comma one,所以你的 q 状态逗号动作变成了三个逗号。
because you're in state number three因为你在第三个州。
and your action is you're going to room number one.你的行动是去一号房间。
So your R three comma one,所以你的 r 三逗号是一,。
let's see what R three comma one is.让我们看看 r 3逗号1是多少。
R three comma one is zero.三个逗号一等于零。
So you're going to put zero over here,所以你要在这里写零。
加上你的伽马参数，即0.8。
and then you're going to check the next possible actions然后你要检查下一步可能的行动。
from room number one,在一号房间。
and you're going to choose the maximum value你要选择最大值。
from these two.这两个人..。
So Q one comma three and Q one comma five所以 q 是一个逗号三，q 是一个逗号五。
denote your next possible actions from room number one.表示你在一号房间可能采取的下一步行动。
So Q one comma three is zero,所以1个逗号3等于0。
but Q one comma five is hundred.但是一个逗号五等于一百。
So we just calculated this hundred in the previous step.所以我们只是在前一步计算了这一百。
So, out of zero and hundred,所以，从零到一百,。
hundred is your maximum value,100是你的最大值。
so you're going to choose hundred.所以你要选100。
Now 0.8 into hundred is nothing but 80.现在0.8到100不过是80。
So again, your Q matrix gets updated.所以，你的 q 矩阵又被更新了。
You see an 80 over here.你看这里是80度。
So, basically what you're doing is as you're taking actions,所以，基本上你所做的就是你所采取的行动。
you're updating your Q value,你正在更新你的 q 值。
you're just calculating the Q value at every step,你只是在计算每一步的 q 值。
you're putting it in your Q matrix你把它放在你的 q 矩阵里了。
so that your agent remembers that,这样你的经纪人才会记得。
okay, when I went from room number one to room number five,好的，当我从一号房间走到五号房间时。
I had a Q value of hundred.我的 q 值是100。
Similarly, three to one gave me a Q value of 80.类似地，三比一给出的 q 值是80。
So basically, this Q matrix represents所以基本上，这个 q 矩阵表示。
the memory of your agent.关于你经纪人的记忆。
I hope all of you are clear with this.我希望你们都清楚这一点。
So basically, what we're gonna do所以基本上，我们要做的就是。
is we're gonna keep iterating through this loop我们要在这个循环中不断迭代。
until we've gone through all possible states直到我们穿过所有可能的州。
and reach the goal state, which is five.达到目标状态，也就是五个。
Also, our main aim here is to find the most optimum policy此外，我们这里的主要目标是找到最优的政策。
to get to room number five.去五号房间。
Now let's implement the exact same thing using Python.现在让我们用 Python 来实现完全相同的东西。
So that was a lot of theory.所以那是很多的理论。
Now let's understand how this is done practically.现在让我们来了解一下这是如何在实践中做到的。
Alright, so we begin by importing your library.好吧，我们从导入你的库开始... ..。
We're gonna be using the NumPy library over here.我们要用那边的 NumPy 图书馆。
After that, we'll import the R matrix.在此之后，我们将导入 r 矩阵。
We've already created the R matrix.我们已经创建了 r 矩阵。
This is the exact matrix that I showed you这是我给你看过的精确矩阵。
a couple of minutes ago.几分钟前..。
So I've created a matrix called R所以我创建了一个矩阵，叫做 r。
and I've basically stored all the rewards in it.我基本上把所有的奖励都存在里面了。
If you want to see the R matrix, let me print it.如果你想看 r 矩阵，让我打印出来。
So, basically, this is your R matrix.所以，基本上，这就是你的 r 矩阵。
If you remember, node one to five,如果你还记得，节点1到5。
you have a reward of hundred.你有一百元的奖赏。
Node four to five, you have a reward of hundred,节点四到五，你有一百元的奖励。
and five to five, you have a reward of hundred,五比五，你有一百元的奖赏。
because all of these nodes directly lead us to the reward.因为所有这些节点都直接把我们引向奖赏。
Correct?对吗。
Next, what we're doing is we're creating a Q matrix接下来，我们要创建一个 q 矩阵。
which is basically a six into six matrix.基本上就是六进六矩阵。
Which represents all the states, zero to five.它代表所有的州，从0到5。
And this matrix is basically zero.这个矩阵基本上是零。
After, that we're setting the Gamma parameter.在那之后，我们要设置伽马参数。
Now guys, you can play around with this code,现在，伙计们，你们可以玩这个代码了。
and you know you can change the comma parameter你知道你可以改变逗号参数。
到0.7或0.9。
and see how much more the agent will explore看看这个探员还能探索多久。
or whether you perform exploitation.或者你是否进行剥削。
Here I've set the Gamma parameter 0.8这里我把伽马参数设置为0.8。
which is a pretty good number.这是一个相当不错的数字。
Now what I'm doing is I'm setting the initial state as one.现在我要做的是把初始状态设置为一个。
You can randomly choose this state你可以随机选择这个州。
according to your needs.根据你的需要。
I've set the initial state as one.我已经把初始状态设置为一个。
Now, this function will basically give me现在，这个函数基本上可以给我。
all the available actions from my initial state.从最初状态开始的所有可用操作。
Since I've set my initial state as one,既然我已经把我的初始状态设置为一个，。
It'll give me all the possible actions.它会告诉我所有可能的行动。
Here what I'm doing is since my initial state is one,这里我要做的是，因为我的初始状态是。
I'm checking in my row number one,我在登记我的第一排。
which value is equal to zero or greater than zero.哪个值等于零或大于零。
Those denote my available actions.那些表示我可以采取的行动。
So look at our row number one.看看我们的第一排。
Here we have one zero and we have a hundred over here.这里有一个零，这里有一百个。
This is one comma four and this is one comma five.这是一个逗号四，这是一个逗号五。
So if you look at the row number one,所以如果你看第一行。
因为我已经将初始状态选为一个，所以。
we'll consider row number one.我们考虑第一排. 。
Okay, what I'm doing is in row number one,好的，我要做的是在第一排。
I have two numbers which are either equal to zero我有两个等于零的数字。
or greater than zero.或大于零. 。
These denote my possible actions.这些表示我可能采取的行动。
One comma three has the value of zero一个逗号三的值是零。
and one comma five has the value of hundred,一个逗号5的值是100。
which means that the agent也就是说那个特工。
can either go to room number three要么去三号房。
or it can go to room number five.或者可以去五号房。
What I'm trying to say is from room number one,我想说的是在一号房间。
you can basically go to room number three你基本上可以去三号房。
or room number five.或者5号房间。
This is exactly what I've coded over here.这正是我在这里编写的代码。
If you remember the reward matrix,如果你还记得奖励矩阵,。
from one you can traverse to only room number three directly从一个房间直接走到三号房间。
and room number five directly.直接去五号房。
Okay, that's exactly what I've mentioned好的，这正是我所提到的。
in my code over here.在我的代码里。
So this will basically give me the available actions所以这基本上给我提供了可用的行动。
from my current state.从我现在的状态来看。
Now once I've moved to me next state,现在，一旦我搬到了下一个州,。
I need to check the available actions from that state.我需要检查来自那个州的可用动作。
What I'm doing over here is basically this.我在这里所做的基本上是这样的。
If you're remember,如果你还记得的话。
from room number one, we can go to three and five, correct?从1号房，我们可以去3号和5号房，对吗。
And from three and five,从三点和五点开始。
I'll randomly select the state.我将随机选择一个州。
And from that state, I need to find out从那个状态，我需要找出答案。
all possible actions.所有可能的行动。
That's exactly what I've done over here.这正是我在这里所做的。
Okay.好的。
Now this will randomly choose an action for me现在这个可以为我随机选择一个动作。
from all my available actions.从我所有的行动来看。
Next, we need to update our Q matrix,下一步，我们需要更新我们的 q 矩阵。
depending on the actions that we took,根据我们采取的行动。
if you remember.如果你还记得..。
So that's exactly what this update function is four.所以这个更新函数就是4. 。
Now guys, this entire is for calculating the Q value.现在，伙计们，这个全部是用来计算 q 值的... ..。
I hope all of you remember the formula,我希望你们都记住这个公式。
这是 q 状态逗号的动作。
r 状态逗号动作加上 γ 到最大值。
Max value will basically give me the maximum value最大值基本上就是给我的最大值。
out of the all possible actions.在所有可能的行动中。
I'm basically computing this formula.我基本上是在计算这个公式。
Now this will just update the Q matrix.现在这只是更新 q 矩阵。
到了训练阶段,。
我们要做的是设定一个范围。
Here I've set a range of 10,000,这里我设定的范围是10000。
meaning that my agent will perform 10,000 iterations.这意味着我的代理将执行10000次迭代。
You can set this depending on your own needs,你可以根据自己的需要来设置。
and 10,000 iteration is a pretty huge number.1万次迭代是一个相当大的数字。
So, basically, my agent is going to go through所以，基本上，我的经纪人要通过。
10,000 possible iterations10,000个可能的迭代。
in order to find the best policy.为了找到最好的政策。
Now this is the exact same thing that we did earlier.这和我们之前做的一模一样。
We're setting the current state,我们正在设定目前的状态。
and then we're choosing the available action然后我们选择可用的操作。
from the current state.从目前的状态来看。
The from there, we'll choose an action at random.从那里，我们将随机选择一个动作。
这里我们计算一个 q 值。
and we'll update the Q value in the matrix.我们将更新矩阵中的 q 值。
Alright.好吧。
And here I'm doing nothing,我在这里什么也没做。
but I'm printing the trained Q matrix.但是我正在打印受过训练的 q 矩阵。
This was the training phase.这是训练阶段。
现在基本上是测试阶段。
you're going to randomly choose a current state.你要随机选择一个当前状态。
You're gonna choose a current state,你要选择一个当前的状态。
and you're going to keep looping你会一直循环下去。
through this entire code,通过这整个密码。
直到你达到目标状态，也就是五号房间。
That's exactly what I'm doing in this whole thing.这正是我在整个事件中所要做的。
Also, in the end, I'm printing the selected part.还有，最后，我要把选定的部分打印出来。
That is basically the policy that the agent took这基本上就是那个代理人的政策。
to reach room number five.去五号房间。
Now if I set the current state as one,现在，如果我将当前状态设置为一，则。
it should give me the best policy它应该能给我最好的政策。
to reach to room number five from room number one.从一号房间到五号房间。
Alright, let's run this code,好吧，让我们来运行这个代码。
and let's see if it's giving us that.让我们看看它是否给我们提供了..。
Now before that happens, I want you to check and tell me在那之前，我要你检查一下，然后告诉我。
which is the best possible way这是最好的办法。
to get from room number one to room number five.从一号房间到五号房间。
It's obviously directly like this.很明显是这样的。
One to five is the best policy to get from room number one从一号房间买一到五是最好的办法。
to room number five.5号房间。
So we should get an output of one comma five.所以我们应该得到一个逗号为5的输出。
That's exactly what we're getting这正是我们得到的结果。
这是一个包含所有 q 值的 q 矩阵。
在这里，我们得到了选定的路径. 。
So if your current state is one,所以如果你现在的状态是1。
your best policy is to go from one to five.你最好的策略是从一级降到五级。
Now, if you want to change your current state,现在，如果你想改变你现在的状态,。
let's say we set the current state to two.假设我们把当前状态设置为2. 。
And before we run the code,在我们运行代码之前。
let's see which is the best possible way让我们看看哪种方法最好。
to get to room number five from room number two.从二号房到五号房。
From room number two, you can go to three,从二号房，你可以去三号房。
then you can go to one, and then you can go to five.然后你可以去一个，然后你可以去五个。
This will give you a reward of hundred,这将给你一百元的奖赏。
or you can go to room number three,或者你可以去三号房。
then go to four, and then go to five.那就去四楼，然后去五楼。
This will also give you a reward of hundred.这也会给你一百元的奖赏。
Our path should be something like that.我们的道路应该是这样的。
Let's save it and let's run the file.让我们保存它，然后运行这个文件。
So, basically, from stage two,所以，基本上，从第二阶段开始。
you're going to say three, then to four,你先说三，然后再说四。
and then to five.然后是5点。
This is our best possible path这是我们最好的选择。
from two to room number five.从2号房到5号房。
So, guys, this is exactly how所以，伙计们，这就是。
the Q learning algorithm works,Q 学习算法是有效的。
and this was a simple implementation这是一个简单的实现。
of the entire example that I just told you.我刚才告诉你们的整个例子。
Now if any of you still have doubts现在如果你们还有什么疑问的话。
regarding Q learning or reinforcement learning,关于 q 学习或者强化学习的问题。
make sure you comment them in the comment section,一定要在评论部分给他们留言。
and I'll try to answer all of your doubts.我会尽力回答你所有的疑问。
No we're done with machine learning.不，我们已经完成了机器学习。
We've completed the whole machine learning model.我们已经完成了整个机器学习模型。
We've understood reinforcement learning,我们已经了解了强化学习。
supervised learning, unsupervised learning, and so on.监督式学习、非监督式学习等等。
Before I'll get to deep learning,在我开始深入学习之前。
I want to clear a very common misconception.我想澄清一个非常普遍的误解。
A lot of people get confused很多人都会感到困惑。
between AI machine learning and deep learning,在人工智能机器学习和深度学习之间。
because, you know, artificial intelligence,因为，你知道，人工智能。
machine learning and deep learning机器学习和深度学习。
are very common applications.是非常常见的应用。
For example, Siri is an application例如，Siri 是一个应用程序。
of artificial intelligence,人工智能领域。
machine learning, and deep learning.机器学习和深度学习。
So how are these three connected?那么这三者是如何联系在一起的呢。
Are they the same thing or how exactly它们是一样的还是完全一样。
是人工智能和智能之间的关系。
machine learning, and deep learning?机器学习和深度学习。
This is what I'll be discussing.这就是我将要讨论的问题。
now artificial intelligence is basically the science现在人工智能基本上就是科学。
of getting machines to mimic the behavior of human beings.使机器模仿人类的行为。
But when it comes to machine learning,但是当涉及到机器学习的时候。
machine learning is a subset of artificial intelligence机器学习是人工智能的一个子集。
that focuses on getting machines to make decisions专注于让机器做出决定。
by feeding them data.通过给他们提供数据。
That's exactly what machine learning is.这就是机器学习的真正含义。
It is a subset of artificial intelligence.它是人工智能的一个子集。
Deep learning, on the other hand,另一方面，深度学习。
is a subset of machine learning是机器学习的一个子集。
that uses the concept of neural networks使用了神经网络的概念。
to solve complex problems.为了解决复杂的问题。
So, to sum it up, artificial intelligence,所以，总而言之，人工智能。
machine learning, and deep learning,机器学习和深度学习。
are interconnected fields.是相互连接的领域。
Machine learning and deep learning机器学习和深度学习。
aids artificial intelligence艾滋病人工智能。
by providing a set of algorithms and neural networks通过提供一套算法和神经网络。
to solve data-driven problems.解决数据驱动的问题。
That's how AI, machine learning, and deep learning这就是人工智能、机器学习和深度学习。
are related.是有关系的。
I hope all of you have cleared your misconceptions我希望你们都澄清了自己的误解。
and doubts about AI, ML, and deep learning.对人工智能、机器学习和深度学习的怀疑。
Now let's look at our next topic,现在我们来看下一个话题。
which is limitations of machine learning.这就是机器学习的局限性。
现在第一个限制是机器学习。
is not capable enough to handle high dimensional data.不足以处理高维数据。
This is where the input and the output is very large.这就是投入和产出非常大的地方。
So handling and processing such type of data所以处理这种类型的数据。
becomes very complex变得非常复杂。
and it takes up a lot of resources.它占用了大量的资源。
This is also sometimes known as the curse of dimensionality.这有时也被称为维数灾难。
So, to understand this in simpler terms,所以，要用更简单的术语来理解这个问题,。
看这张幻灯片上的图片。
Consider a line of hundred yards考虑一条一百码的直线。
and let's say that you dropped a coin somewhere on the line.假设你在路上掉了一枚硬币。
Now it's quite convenient for you to find the coin现在你很容易就能找到那枚硬币。
by simply walking along the line.只要沿着这条线走就行了。
This is very simple because this line is considered这很简单，因为这一行被认为是。
作为单维实体。
Now next, you consider that you have现在接下来，你认为你已经。
一百码的广场。
and let's say you dropped a coin somewhere in between.假设你在两者之间丢了一枚硬币。
Now it's quite evident that you're going to take more time现在很明显你需要更多的时间。
to find the coin within that square在那个方块里找到那枚硬币。
与以前的情况相比。
The square is, let's say, a two dimensional entity.这个正方形，比方说，是一个二维的实体。
Let's take it a step ahead and let's consider a cube.让我们先行一步，考虑一个立方体。
Okay, let's say there's a cube of 500 yards好吧，假设有一个500码的立方体。
and you have dropped a coin somewhere in between this cube.你把一枚硬币掉在了这个立方体之间的某个地方。
Now it becomes even more difficult现在更加困难了。
for you to find the coin this time,这次你要找到那枚硬币。
because this is a three dimensional entity.因为这是一个三维实体。
So, as your dimension increases,所以，随着你的尺寸增加,。
the problem becomes more complex.问题变得更复杂了。
So if you observe that the complexity所以如果你观察到复杂性。
is increasing the increase in your dimensions,正在增加你的尺寸。
and in real life, the high dimensional data在现实生活中，高维数据。
that we're talking about has thousands of dimensions我们现在谈论的这个问题有数千个维度。
that makes it very complex to handle and process.这使得它处理起来非常复杂。
and a high dimensional data以及高维数据。
can easily be found in used cases like image processing,在像图像处理这样的用例中很容易找到。
natural language processing, image translation, and so on.自然语言处理，图像翻译等等。
现在 k 的意思是本身。
we saw that we had 16 million possible colors.我们看到有1600万种可能的颜色。
That is a lot of data.那是很多的数据。
So this is why machine learning is restricted.这就是为什么机器学习受到限制的原因。
It cannot be used in the process of image recognition它不能用于图像识别过程。
因为图像识别和图像有很多像素。
and they have a lot of high dimensional data.他们拥有大量的高维数据。
That's why machine learning becomes very restrictive这就是为什么机器学习变得非常受限制的原因。
when it comes to such uses cases.当涉及到这种用途的情况时。
Now the second major challenge is to tell the computer现在第二个主要的挑战是告诉计算机。
what are the features it should look for它应该寻找什么样的特征。
that will play an important role这将起到重要的作用。
in predicted the outcome and in getting a good accuracy.在预测结果和获得良好准确性方面。
现在这个过程被称为特征提取。
现在，向算法提供原始数据很少有效。
and this is the reason why feature extraction这就是特征提取的原因。
是机器学习工作流程的关键部分。
Now the challenge for the programmer here increases现在程序员面临的挑战增加了。
because the effectiveness of the algorithm因为算法的有效性。
depends on how insightful the programmer is.这取决于程序员的洞察力有多强。
As a programmer,作为一个程序员,。
you have to tell the machine that these are the features.你必须告诉机器这些是... 的特点。
And depending on these features,根据这些功能,。
you have to predict the outcome.你必须预测结果。
That's how machine learning works.这就是机器学习的工作原理。
So far, in all our demos,到目前为止，在我们所有的民意调查中。
我们看到我们提供了预测变量。
we were providing input variables我们提供了输入变量。
这将帮助我们预测结果。
我们试图找出变量之间的相关性。
我们试图找出变量。
that is very important in predicting the output variable.这对于预测输出变量非常重要。
So this becomes a challenge for the programmer.所以这对程序员来说是一个挑战。
That's why it's very difficult to apply这就是为什么申请很难的原因。
复杂问题的机器学习模型。
like object recognition, handwriting recognition,比如物体识别，手写识别识别。
natural language processing, and so on.自然语言处理等等。
Now all these problems现在所有这些问题。
and all these limitations in machine learning以及机器学习的所有这些局限。
led to the introduction of deep learning.导致了深度学习的引入。
Now we're gonna discuss about deep learning.现在我们来讨论深度学习。
Now deep learning is one of the only methods现在深度学习是唯一的方法之一。
by which we can overcome the challenges这样我们才能克服挑战。
This is because deep learning models这是因为深度学习模型。
are capable of learning to focus能够学会集中注意力。
on the right features by themselves,在正确的特征上，它们自己。
which requires very little guidance from the programmer.这对程序员的指导要求很少。
Basically, deep learning mimics the way our brain functions.基本上，深度学习模仿我们大脑的运作方式。
That is it learns from experience.那就是它从经验中学习。
So in deep learning, what happens is所以在深度学习中。
feature extraction happens automatically.特征提取是自动进行的。
You need very little guidance by the programmer.你只需要程序员很少的指导。
So deep learning will learn the model,所以深度学习将学习这个模型。
and it will understand which feature or which variable它会知道哪个特性或者哪个变量。
is important in predicting the outcome.预测结果很重要。
Let's say you have millions of predictor variables假设你有数以百万计的预测变量。
对于一个特定的问题陈述。
How are you going to sit down and你准备怎么坐下来。
understand the significance明白其中的意义。
of each of these predictor variables这些预测变量中的每一个。
it's going to be almost impossible这几乎是不可能的。
to sit down with so many features.坐下来看看这么多功能。
That's why we have deep learning.这就是为什么我们要进行深度学习。
只要有高维数据。
or whenever the data is really large或者当数据非常大的时候。
and it has a lot of features它有很多功能。
and a lot of predictor variables, we use deep learning.和许多预测变量，我们使用深度学习。
Deep learning will extract features on its own深度学习可以自己提取特性。
and understand which features are important了解哪些特征是重要的。
in predicting your output.在预测你的产出方面。
So that's the main idea behind deep learning.这就是深度学习背后的主要思想。
Let me give you a small example also.我也给你们举个小例子。
Suppose we want to make a system假设我们想要建立一个系统。
that can recognize the face of different people可以识别不同人的脸。
in an image.在一张图片中. 。
Okay, so, basically, we're creating a system好的，那么，基本上，我们正在创建一个系统。
that can identify the faces of different people in in image.可以在图像中辨认出不同人的面孔。
如果我们用。
典型的机器学习算法。
we'll have to define facial features like eyes,我们必须定义面部特征，比如眼睛。
nose, ears, et cetera.鼻子，耳朵，等等。
Okay, and then the system will identify好的，然后系统会识别出。
which features are more important for which person.哪些特征对哪个人来说更重要。
现在，如果你考虑用深度学习作为同样的例子,。
deep learning will automatically find out the features深度学习会自动发现这些特性。
which are important for classification,这对于分类很重要。
because it uses the concept of neural networks,因为它使用了神经网络的概念。
whereas in machine learning we have to然而在机器学习中，我们必须。
manually define these features on our own.我们自己手动定义这些特性。
That's the main difference between deep learning这就是深度学习和深度学习的主要区别。
and machine learning.和机器学习。
Now the next question is how does deep learning work?现在，下一个问题是深度学习是如何工作的。
Now when people started coming up with deep learning,现在，当人们开始提出深度学习的概念时。
their main aim was to re-engineer the human brain.他们的主要目标是重新设计人类的大脑。
Okay, deep learning studies the basic unit of a brain深度学习研究的是大脑的基本单位。
called the brain cell or a neuron.被称为脑细胞或神经元。
All of you biology students你们这些生物系的学生。
will know what I'm talking about.会知道我在说什么的。
So, basically, deep learning is inspired所以，基本上，深度学习是受到启发的。
from our brain structure.从我们的大脑结构。
Okay, in our brains, we have something known as neurons,好吧，在我们的大脑中，我们有一种叫做神经元的东西。
and these neurons are replicated in deep learning这些神经元在深度学习中被复制。
as artificial neurons,作为人造神经元。
也被称为感知器。
现在，在我们理解人工神经网络。
or artificial neurons work,或者人造神经元工作。
let's understand how these biological neurons work,让我们来了解一下这些生物神经元是如何工作的。
because I'm not sure how many of you因为我不知道你们当中有多少人。
are bio students over here.这里的学生都是生物系学生。
So let's understand the functionality of biological neurons那么，让我们来了解一下生物神经元的功能。
and how we can mimic this functionality以及我们如何模仿这个功能。
in a perceptron or in an artificial neuron.在感知器或人工神经元里。
So, guys, if you loo at this image,所以，伙计们，如果你们仔细看这张图片。
this is basically an image of a biological neuron.这基本上是一个生物神经元的图像。
If you focus on the structure of the biological neuron,如果你把注意力集中在生物神经元的结构上,。
它有一些已知的树突。
These dendrites are basically used to receive inputs.这些树突基本上是用来接收输入的。
现在基本上可以在细胞体内找到输入信号。
and it's passed on the next biological neuron.它会传递给下一个生物神经元。
So, through dendrites, you're going to receive signals所以，通过树突，你会接收到信号。
from other neurons, basically, input.从其他神经元，基本上，输入。
Then the cell body will sum up all these inputs,然后细胞体将所有这些输入加起来。
and the axon will transmit this input to other neurons.轴突会把这种信息传递给其他神经元。
The axon will fire up through some threshold,轴突会通过某个阈值激活。
and it will get passed onto the next neuron.它会传递到下一个神经元。
So similar to this, a perceptron or an artificial neuron类似于这个，一个感知器或者一个人工神经元。
receives multiple inputs,接收到多个输入信号。
并应用各种变换和函数。
and provides us an output.为我们提供了一个输出. 。
These multiple inputs are nothing but your input variables这些多重输入只不过是你的输入变量。
or your predictor variables.或者你的预测变量。
You're feeding input data to an artificial neuron你把输入的数据传送给人工神经元。
or to a perceptron,或者对于感知器来说。
and this perceptron will apply这个感知器可以应用。
various functions and transformations,各种各样的函数和变换。
and it will give you an output.它会给你一个输出. 。
Now just like our brain consists of现在就像我们的大脑由。
multiple connected neurons called neural networks,多个连接的神经元被称为神经网络。
我们还建造了。
a network of artificial neurons人造神经元网络。
called artificial neural networks.叫做人工神经网络。
So that's the basic concept behind deep learning.这就是深度学习背后的基本概念。
To sum it up, what exactly is deep learning?总而言之，什么是深度学习。
Now deep learning is a collection of现在深度学习是一个。
统计机器学习技术。
用于学习基于概念的特性层次结构。
of artificial neural networks.人工神经网络。
So the main idea behind deep learning所以深度学习背后的主要思想。
is artificial neural networks是人工神经网络。
which work exactly like how our brain works.它们的工作原理和我们的大脑一模一样。
Now in this diagram, you can see that现在在这个图表中，你可以看到。
there are a couple of layers.有好几层..。
The first layer is known as the input layer.第一层被称为输入层。
This is where you'll receive all the inputs.这里是你收到所有输入信息的地方。
The last layer is known as the output layer最后一层称为输出层。
which provides your desired output.可以提供你想要的输出。
Now, all the layers which are there between your input layer现在，在你的输入层之间的所有层。
and your output layer are known as the hidden layers.你的输出层被称为隐藏层。
Now, they can be any number of hidden layers,现在，它们可以是任意数量的隐藏层。
thanks to all the resources that we have these days.感谢我们这些天所有的资源。
So you can have hundreds of hidden layers in between.所以你可以在中间有几百个隐藏层。
Now, the number of hidden layers现在，隐藏层的数量。
and the number of perceptrons in each of these layers以及每层中的感知器的数量。
will entirely depend on the problem完全取决于问题本身。
or on the use case that you're trying to solve.或者在你试图解决的用例上。
So this is basically how deep learning works.这基本上就是深度学习的工作原理。
So let's look at the example that we saw earlier.那么让我们看看我们之前看到的例子。
Here what we want to do is we want to perform在这里，我们想做的是我们想要表演。
image recognition using deep networks.使用深层网络进行图像识别。
First, what we're gonna do is we are going to pass首先，我们要做的是通过。
这种高维数据输入层. 。
为了调整输入数据的维数，。
the input layer will contain输入层将包含。
multiple sub layers of perceptrons多个感知器子层。
so that it consume the entire input.因此，它消耗了整个输入. 。
Okay, so you'll have multiple sub layers of perceptrons.好的，那么你会有多个感知器子层。
Now, the output received from the input layer现在，从输入层接收的输出。
will contain patterns and will only be able to identify将包含模式，并且只能识别。
the edges of the images, based on the contrast levels.根据对比度，图像的边缘。
This output will then be fed to hidden layer number one然后，这个输出将被反馈到第一个隐藏层。
where it'll be able to identify facial features在那里它可以识别面部特征。
like your eyes, nose, ears, and all of that.比如你的眼睛，鼻子，耳朵等等。
Now from here, the output will be fed从现在开始，输出将被输入。
to hidden layer number two,到第二隐藏层。
where it will be able to form entire faces在那里它可以形成整个的面孔。
it'll go deeper into face recognition,它会进一步进行面部识别。
and this output of the hidden layer这个隐藏层的输出。
will be sent to the output layer将被发送到输出层。
or any other hidden layer that is there或者其他任何隐藏层。
before the output layer.在输出层之前. 。
Now, finally, the output layer will perform classification,最后，输出层将执行分类。
based on the result that you'd get根据你得到的结果。
from your previous layers.从你以前的图层. 。
So, this is exactly how deep learning works.所以，这就是深度学习的工作原理。
This is a small analogy that I use这是我用的一个小比喻。
to make you understand what deep learning is.为了让你明白什么是深度学习。
Now let's understand what a single layer perceptron is.现在让我们来了解一下什么是单层感知器。
So like I said, perceptron is basically所以就像我说的，感知器基本上。
an artificial neuron.人工神经元。
For something known as single layer用于一种叫单层的东西。
and multiple layer perceptron,和多层感知器。
we'll first focus on single layer perceptron.我们将首先关注单层感知器。
在我解释感知器到底是什么之前，。
you should known that perceptrons are linear classifiers.你应该知道感知器是线性量词。
A single layer perceptron一个单层感知器。
是一个线性或二进制分类器。
It is used mainly in supervised learning,它主要用于监督式学习。
，这有助于对给定的输入数据进行分类。
into separate classes.分成不同的班级。
So this diagram basically represents a perceptron.所以这个图基本上代表了一个感知器。
A perceptron has multiple inputs.感知器有多个输入。
It has a set of inputs labeled X one, X two,它有一组标记为 x1，x2，的输入。
until X n.直到 x n。
Now each of these input is given a specific weight.现在每一个输入都被赋予一个特定的权重。
Okay, so W one represents the weight of input X one.好的，那么 w 表示输入 x 的重量。
W two represents the weight of input X two, and so on.W 表示输入 x 的权重，如此类推。
Now how you assign these weights现在你如何分配这些权重。
is a different thing altogether.完全是另外一回事。
But for now, you need to know that each input但是现在，你需要知道每一个输入。
is assigned a particular weightage.被分配一个特定的重量级。
现在感知器所做的是计算一些函数。
on these weighted inputs, and it will give you the output.在这些加权投入上，它会给出输出。
So, basically, these weighted inputs所以，基本上，这些加权投入。
go through something known as summation.经历一个被称为求和的过程。
Okay, summation is nothing but the product好的，求和只不过是乘积。
你的每一个输入与其各自的重量。
Now after the summation is done,现在求和完毕后,。
this passed onto transfer function.这个传递到了传递函数上。
A transfer function is nothing but an activation function.传递函数只不过是一个激活函数。
I'll be discussing more about this in a minute.我一会儿再详细讨论这个问题。
The activation function.激活函数。
And from the activation function,来自激活函数的消息。
you'll get the outputs Y one, Y two, and so on.你会得到输出 y 1，y 2，等等。
So guys, you need to understand four important parts所以，伙计们，你们需要理解四个重要的部分。
in a perceptron.在感知器里。
So, firstly, you have the input values.所以，首先，你有输入值。
You have X one, X two, X three.你有 x 一，x 二，x 三。
You have something known as weights and bias,你有称为重量和偏差的东西。
and then you have something known as the net sum然后你就得到了所谓的净和。
and finally the activation function.最后是激活函数。
Now, all the inputs X现在，所有的输入 x。
are multiplied with the respective weights.与各自的重量相乘. 。
So, X one will be multiplied with W one.所以，x 一将与 w 一相乘... ..。
This is known as the summation.这就是所谓的求和。
After this, you'll add all the multiplied values,在这之后，你要把所有的乘数加起来。
and we'll call them as the weighted sum.我们称之为加权和。
这是用求和函数完成的。
Now we'll apply the weighted sum现在我们将应用加权和。
to a correct activation function.正确的激活函数。
Now, a lot of people have a confusion现在，很多人都有困惑。
about activation function.关于激活函数。
Activation function is also known as the transfer function.激活函数也被称为传递函数。
Now, in order to understand activation function,现在，为了了解激活函数。
this word stems from the way neurons这个词来源于神经元。
in a human brain work.在人类的大脑工作中。
The neuron becomes activate神经元变得活跃起来。
only after a certain potential is reached.只有在达到一定的潜力之后。
That threshold is known as the activation protection.这个临界值被称为激活保护。
Therefore, mathematically,因此，从数学上来说。
it can be represented by a function它可以用一个函数来表示。
that reaches saturation after a threshold.在一个临界点之后达到饱和。
Okay, we have a lot of activation functions好的，我们有很多激活函数。
like signum, sigmoid, tan, hedge, and so on.例如: signum，sigmoid，tan，hedge，等等。
You can think of activation function你可以想想激活函数。
as a function that maps the input作为一个映射输入的函数。
to the respective output.相应的产出. 。
现在我也谈到了重量和偏差。
现在我们为什么要给每个输入赋权呢。
What weights do is they show a strength砝码的作用是显示它们的力量。
of a particular input,一个特定的输入,。
或者一个特定的输入有多重要。
is for predicting the final output.是用来预测最终产量的。
So, basically, the weightage of an input所以，基本上，一个输入的权重。
表示投入的重要性。
现在，我们的偏见基本上让我们。
to shift the activation function转移激活函数。
in order to get a precise output.为了得到精确的输出. 。
So that was all about perceptrons.那么这就是所有关于感知器的问题了。
Now in order to make you understand perceptrons better,现在为了使你更好地理解感知器,。
let's look at a small analogy.让我们来看一个小比喻。
Suppose that you wanna go to a party假设你想去参加一个聚会。
happening near your hose.发生在你的水管附近。
Now your decision will depend on a set of factors.现在你的决定将取决于一系列因素。
First is how is the weather.首先是天气怎么样。
Second probably is your wife, or your girlfriend,第二个可能是你的妻子，或者你的女朋友。
or your boyfriend going with you.或者你的男朋友和你一起去。
And third, is there any public transport available?第三，有没有公共交通工具。
Let's say these are the three factors假设这是三个因素。
that you're going to consider before you go to a party.你去参加聚会之前要考虑的问题。
So, depending on these predictor variables所以，这取决于这些预测变量。
or these features,或者这些功能。
you're going to decide whether you're going to stay at home你要决定是否留在家里。
or go and party.或者去参加派对。
Now, how is the weather is going to be your first input.现在，天气如何将是你的第一个输入。
We'll represent this with a value X one.我们用一个值 x1来表示这个。
Is your wife going with you is another input X two.你的妻子和你一起去吗。
Any public transport is available有任何公共交通工具。
is your another input X three.是你的另一个输入 x 3. 。
现在，x1将有两个值，一和零。
One represents that the weather is good.一个代表天气好。
Zero represents weather is bad.零代表天气不好。
Similarly, one represents that your wife is going,同样地，一个表示你的妻子要去。
and zero represents that your wife is not going.零代表你的妻子不会去。
And in X three, again, one represents that在 x 3中，1代表这个。
there is public transport,有公共交通工具。
and zero represents that there is no public transport.零代表没有公共交通工具。
Now your output will either be one or zero.现在你的输出要么是一，要么是零。
One means you are going to the party,一个意味着你要去参加聚会，一个意味着你要去参加聚会。
and zero means you will be sitting at home.零意味着你将会坐在家里。
Now in order to understand weightage,现在为了明白重量,。
let's say that the most important factor for you这么说吧，对你来说最重要的因素。
is your weather.你的天气怎么样。
If the weather is good,如果天气好的话。
it means that you will 100% go to the party.意思是你要百分之百地去参加聚会。
Now if you weather is not good,现在，如果你的天气不好,。
you've decided that you'll sit at home.你已经决定了要坐在家里。
So the maximum weightage is for your weather variable.所以最大重量是你的天气变量。
So if your weather is really good,所以，如果你的天气真的很好,。
you will go to the party.你要去参加聚会。
It is a very important factor in order to understand为了理解，这是一个非常重要的因素。
whether you're going to sit at home你要不要坐在家里。
or you're going to go to the party.要不然你就去参加聚会。
So, basically, if X one equal to one,所以，基本上，如果 x 一等于一,。
your output will be one.你的产量将是1. 。
Meaning that if your weather is good,意思是说，如果你的天气好的话。
you'll go to the party.你会去参加聚会的。
Now let's randomly assign weights to each of our input.现在让我们随机地为每个输入分配权重。
W one is the weight associated with input X one.W 一是与输入 x 一相关的权重。
W two is the weight with X twoW 2是重量乘以 x 2。
and W three is the weight associated with X three.W 3是与 x 3相关的重量。
Let's say that your W one is six,让我们假设你的 w 是6。
your W two is two, and W three is two.你的 w 2是2，w 3是2。
Now by using the activation function,现在，通过使用激活函数。
you're going to set a threshold of five.你要设定一个5的门槛。
Now this means that it will fire现在这意味着它会开火。
when the weather is good当天气好的时候。
and won't fire if the weather is bad,如果天气不好，它不会开火。
irrespective of the other inputs.不管其他投入如何。
Now here, because your weightage is six,现在在这里，因为你的重量是六,。
so, basically, if you consider your first input所以，基本上，如果你考虑你的第一个投入。
which has a weightage of six,它的重量是6。
that means you're 100% going to go.那就是说你100% 会去..。
Let's say you're considering only the second input.假设你只考虑第二个输入。
This means that you're not going to go,这意味着你不打算去了。
because your weightage is two and your threshold is five.因为你的体重是2磅，门槛是5磅。
So if your weightage is below your threshold,所以，如果你的体重低于你的门槛,。
it means that you're not going to go.意思是你不去了。
Now let's consider another scenario现在让我们考虑另一种情况。
where our threshold is three.我们的门槛是三。
This means that it'll fire这意味着它会开火。
when either X one is high当任何一个 x 的值很高时。
or the other two inputs are high.或者另外两个输入值很高。
Now W two is associated with your wife is going or not.现在 w 2和你妻子去不去有关系。
Let's say the weather is bad假设天气不好。
and you have no public transportation,而且你没有公共交通工具。
意味着你的 x1和 x3等于0。
and only your x two is one.只有你的 x 2是1. 。
Now if your x two is one,现在，如果你的 x 2是1,。
your weightage is going to be two.你的重量是2. 。
If your weightage is two,如果你的重量是2,。
you will not go because the threshold value is set to three.你不能去，因为临界值设置为3。
The threshold value is set in such a way that阈值的设置方式是这样的:。
如果 x2和 x3结合在一起,。
only then you'll go,只有这样你才会去。
or only if x one is true, then you'll go.或者只有当 x 1为真时，你才会离开。
So you're assigning threshold in such a way that所以你设定阈值的方法是。
you will go for sure if the weather is good.如果天气好的话，你一定会去的。
This is how you assign threshold.这是如何分配阈值的。
This is nothing but your activation function.这不过是你的激活函数。
So guys, I hope all of you understood,所以，伙计们，我希望你们都能明白。
the most amount of weightage最大重量。
与非常重要的输入有关。
in predicting your output.在预测你的产量方面。
This is exactly how a perceptron works.这就是感知器的工作原理。
Now let's look at the limitations of a perceptron.现在让我们来看看感知器的局限性。
Now in a perceptron, there are no hidden layers.在感知器中，没有隐藏层。
There's only an input layer,只有一个输入层。
and there is an output layer.有一个输出层。
We have no hidden layers in between.我们之间没有隐藏的层次。
And because of this, you cannot classify正因为如此，你不能分类。
non-linearly separable data points.非线性可分数据点。
Okay, if you have data, like in this figure,好的，如果你有数据，就像这个数字。
how will you separate this.你怎么把这个分开。
You cannot use a perceptron to do this.你不能用感知器来做这件事。
Alright, so complex problems that involve好吧，这么复杂的问题。
a lot of parameters cannot be solved很多参数都无法解决。
by a single layer perceptron.被一个单层感知器。
That's why we need something known as这就是为什么我们需要一种叫做。
multiple layer perceptron.多层感知器。
So now we'll discuss something known as所以现在我们来讨论一下。
multilayer perceptron.多层感知机。
A multilayer perceptron has the same structure多层感知机有相同的结构。
of a single layer perceptron,一个单层感知器。
but with one or more hidden layer.但是有一个或多个隐藏层。
Okay, and that's why it's consider as a deep neural network.好的，这就是为什么它被认为是一个深层神经网络。
So in a single layer perceptron,所以在单层感知器中。
we had only input layer, output layer.我们只有输入层，输出层。
We didn't have any hidden layer.我们没有任何隐藏层。
现在，当涉及到多层感知器，。
there are hidden layers in between,中间有很多隐藏的层次。
and then there is the output layer.然后是输出层。
It was in this similar manner, like I said,正如我所说的，情况也是如此。
first, you'll have the input X one, X two, X three,首先，输入 x1，x2，x3，。
and so on.等等. 。
And each of these inputs will be assigned some weight.每一个输入都会被赋予一定的权重。
W one, W two, W three, and so on.一、二、三等等。
Then you'll calculate the weighted summation然后你们计算加权和。
of each of these inputs and their weights.这些输入和它们的重量。
After that, you'll send them to the transformation在那之后，你会把他们送到变形中心。
or the activation function,或者是激活函数。
and you'll finally get the output.你最终会得到输出. 。
Now, the only thing is that you'll have multiple现在，唯一的问题是你会有多个。
hidden layers in between,中间的隐藏层。
one or more than one hidden layers.一个或多个隐藏层。
So, guys, this is how a multilayer perceptron works.那么，伙计们，这就是多层感知机的工作原理。
It works on the concept of feed forward neural networks.它的工作原理是前馈神经网络的概念。
前馈意味着每个级别的每个节点。
或者每一层都连接到其他每一个节点。
So that's what feed forward networks are.这就是前馈网络的作用。
Now when it comes to assigning weights,现在说到权重的分配,。
what we do is we randomly assign weights.我们要做的是随机分配权重。
Initially we have input X one, X two, X three.最初我们有输入 x1，x2，x3..。
我们随机分配一些重量 w1，w2，w3，。
and so on.等等. 。
Now it's always necessary that whatever weights现在总是有必要把任何重物。
we assign to our input,我们分配给我们的输入。
those weights are actually correct,这些砝码实际上是正确的。
meaning that those weights are company significant意味着这些重量是公司的重要部分。
in predicting your output.在预测你的产量方面。
So how a multilayer perceptron works is那么多层感知机是如何工作的呢。
a set of inputs are passed to the first hidden layer.一组输入被传递到第一个隐藏层。
Now the activations from that layer are passed现在该层的激活被传递了。
through the next layer.穿过下一层。
And from that layer, it's passed to the next hidden layer,然后从这一层传递到下一个隐藏层。
until you reach the output layer.直到你到达输出层。
从输出层，您将形成两个类，。
class one and class two.一班和二班。
基本上，你会把你的输入分为。
one of the two classes.两个班级中的一个。
So that's how a multilayer perceptron works.这就是多层感知机的工作原理。
A very important concept the multiple layer perceptron多层感知器是一个非常重要的概念。
is back propagation.是反向传播。
Now what is back propagation.现在什么是反向传播。
反向传播算法。
a supervised learning method for multilayer perceptrons.多层感知器的监督式学习方法。
Okay, now why do we need back propagation?好了，现在我们为什么需要反向传播。
所以，当我们设计一个神经网络时。
in the beginning, we initialize weights在一开始，我们初始化重量。
与一些随机值，或任何变量的事实. 。
Now, obviously, we need to make sure that these weights现在，很明显，我们需要确保这些重量。
actually are correct,实际上是正确的。
意思是这些砝码显示了。
These weights have to fit our model这些砝码必须适合我们的型号。
in such a way that our output is very precise.使我们的输出非常精确。
So let's say that we randomly selected假设我们是随机选择的。
some weights in the beginning,在开始的时候有些重量。
but our model output is much more different但是我们的模型产量却有很大的不同。
than our actual output,比我们的实际产量还要多。
meaning that our error value is very huge.意思是我们的错误值非常大。
So how will you reduce this error.那么你将如何减少这个错误呢。
Basically, what you need to do is基本上，你需要做的是。
we need to somehow explain to the model我们需要设法向模型解释。
that we need to change the weight我们需要改变重量。
in such a way that the error becomes minimum.以使误差最小的方式。
So the main thing is the weight and your error所以最主要的是重量和你的错误。
is very highly related.2. 他们之间的关系非常密切。
The weightage that you give to each input你给予每个输入的权重。
will show how much error is there in your output,将显示您的输出中有多少错误。
because the most significant variables因为最重要的变量。
will have the highest weightage.将会有最高的重量。
And if the weightage is not correct,如果重量不正确,。
then your output is also not correct.那么你的输出也是不正确的。
Now, back propagation is a way to update your weights现在，反向传播是一种更新权重的方法。
in such a way that your outcome is precise以这样的方式，你的结果是精确的。
and your error is reduced.这样你的错误就减少了。
So, in short back propagation is used to train所以，简而言之，反向传播是用来训练的。
a multilayer perceptron.一个多层感知机。
It's basically use to update your weights它基本上是用来更新你的体重的。
in such a way that your output is more precise,使你的输出更加精确。
and that your error is reduced.这样你的错误就减少了。
So training a neural network is all about back propagation.所以训练一个神经网络就是训练反向传播。
So the most common deep learning algorithm所以最常见的深度学习算法。
for supervised training of the multilayer perceptron监督训练多层感知机。
is known as back propagation.被称为反向传播。
因此，在计算投入的加权和之后。
and passing them through the activation function,然后把它们通过激活函数。
we propagate backwards and update the weights我们向后传播并更新权重。
to reduce the error.为了减少误差。
It's as simple as that.就是这么简单。
So in the beginning, you're going to assign some weights所以在开始的时候，你要分配一些权重。
to each of your input.你们每个人的输入。
Now these inputs will go through the activation function现在这些投入将通过激活函数。
and it'll go through all the hidden layers它会穿过所有的隐藏层。
and give us an output.给我们一个输出结果。
Now when you get the output,现在，当你得到输出时。
the output is not very precise,输出不是很精确。
or it is not the desired output.否则它不是理想的输出. 。
So what you'll do is you'll propagate backwards,所以你要做的就是向后传播。
and you start updating your weights然后你开始更新你的重量。
in such a way that your error以这样的方式，你的错误。
is as minimum as possible.尽可能地减少... ..。
So, I'm going to repeat this once more.所以，我要再重复一遍。
So the idea behind back propagation因此，逆向传播背后的思想。
is to choose weights in such a way就是以这种方式选择砝码。
that your error gets minimized.使你的错误最小化。
To understand this, we'll look at a small example.为了理解这一点，我们来看一个小例子。
Let's say that we have a data set which has these labels.假设我们有一个带有这些标签的数据集。
Okay, your input is zero, one, two,好的，你的输入是0,1,2，。
but your desired output is zero, one, and four但是你想要的输出是0,1,4。
now the output of your model现在你的模型的输出。
when W equal to three is like this.当 w 等于3时是这样的。
Notice the difference between your model output注意你的模型输出之间的差异。
and your desired output.和你想要的产量。
So, your model output is three,所以，你的模型输出是3，。
but your desired output is two.但是你想要的产量是2. 。
类似地，当你的模型输出是6，。
your desired output is supposed to be four.你的期望输出应该是4. 。
Now let's calculate the error when weight is equal to three.现在让我们计算一下重量等于3时的误差。
The error is zero over here这里的误差为零。
because your desired output is zero,因为你的期望输出是零。
and your model output is also zero.你的模型输出也是零。
Now the error in the second case is one.现在第二种情况的错误是一。
基本上，你的模型输出减去你想要的输出。
Three minus two, your error is one.三减二，你的错误是一。
Similarly, your error for the third input is two,类似地，第三个输入的错误是2，。
which is six minus four.也就是6减去4。
When you take the square,当你拿下这个平方时,。
this is actually a very huge difference,这实际上是一个非常巨大的差别。
your error becomes larger.你的错误越来越大了。
Now what we need to do现在我们需要做的是。
is we need to update the weight value我们需要更新重量值。
in such a way that our error decreases.这样我们的错误就减少了。
Now here we've considered the weight as four.现在我们把它的重量看作是4。
So when you consider the weight as four,所以当你把重量看作四时。
your model output becomes zero, four, and eight.你的模型输出变成零，四，八。
Your desired output is zero, two, and four.你的期望输出是0,2,4。
So your model output becomes zero, four, and eight,所以你的模型输出变成了0,4,8。
which is a lot.这是一个很大的数目。
So guys, I hope you all know伙计们，我希望你们都知道。
how to calculate the output over here.如何计算这里的产量。
What I'm doing is I'm multiplying the input我要做的是把输入乘以。
with your weightage.用你的重量. 。
The weightage is four,重量是四磅。
so zero into four will give me zero.所以0乘以4等于0. 。
One into four will give me four,四分之一就是四分之一。
and two into four will give me eight.二乘四等于八。
That's how I'm getting my model output over here.这就是我在这里得到模型输出的方法。
For now, this is how I'm getting the output over here.现在，这就是我在这里得到输出的方法。
That's how you calculate your weightage.那是你计算体重的方法。
Now, here, if you see that our desire output现在，在这里，如果你看到我们的欲望输出。
is supposed to be zero, two, and four,应该是0,2,4。
but we're getting an output of zero, four, and eight.但是我们得到的输出是0,4,8. 。
So our error is actually increasing所以我们的误差实际上在增加。
as we increase our weight.当我们增加体重的时候。
Our error four W equal to four我们的错误四 w 等于四。
have become zero, four, and 16,已经变成了0,4,16。
whereas the error for W equal to three,然而 w 的误差等于3，。
I mean the square error.我的意思是方差。
So if you look at this, as we increase our weightage,所以如果你看这个，当我们增加重量的时候。
our error is increasing.我们的错误越来越大了。
So, obviously, we know that所以，很明显，我们知道。
there is no point in increasing the value of W further.没有必要再增加 w 的价值了。
But if we decrease the value of W,但是如果我们减少 w 的值,。
our error actually decreases.我们的错误实际上减少了。
Alright, if we give a weightage of two,好的，如果我们给出2的权重。
our error decreases.我们的错误减少了。
If we can find a relationship between our weight and error,如果我们能找到我们的体重和误差之间的关系,。
basically, if you increase the weight,基本上，如果你增加重量。
your error also increases.你的错误也增加了。
If you decrease the weight, your error also decreases.如果你减轻重量，你的错误也就减少了。
现在我们要做的是，首先初始化。
some random value to W,一些随机值到 w，。
and then we propagated forward.然后我们向前传播。
Then we notice that there is some error.然后我们注意到有一些错误。
为了减少这个错误，我们向后传播。
and increase the value of W.增加 w 的价值。
After that, we notice that the error has increased,在那之后，我们注意到误差增加了。
并且我们知道我们不能增加 w 值。
Obviously, if your error is increasing显然，如果你的错误在增加。
with increasing your weight,随着你体重的增加。
you will not increase the weight.你不能增加重量。
So again, we propagated backwards,所以，我们再一次向后传播。
and we decreased the W value.我们降低了 w 值。
So, after that, we noticed that the error has reduced.所以，在那之后，我们注意到误差减少了。
So what we're trying is we're trying to get所以我们想要的是。
the value of weight in such a way以这种方式计算重量的价值。
that the error becomes as minimum as possible使误差尽可能地减小。
so we need to figure out whether we need所以我们需要弄清楚我们是否需要。
to increase or decrease thew eight value.增加或减少这八个数值。
Once we know that, we keep on updating the weight value一旦我们知道了这一点，我们就会不断更新权重值。
in that direction,在那个方向。
直到误差变成最小。
Now you might reach a point where现在你可能会达到这样一个境界。
如果你进一步更新重量,。
the error will again increase.误差将再次增加。
At that point, you need to stop.在这一点上，你需要停下来。
Okay, at that point好的，在这一点上。
is where your final weight value is there.你的最终重量值就在那里。
So, basically, this graph denotes that point.所以，基本上，这个图表表明了这一点。
Now this point is nothing but the global loss minimum.现在这一点只不过是全球损失的最小值。
If you update the weights further,如果你进一步更新权重,。
your error will also increase.你的错误也会增加。
Now you need to find out where your global loss minimum is,现在你需要找出你的全球最小损失是多少。
and that is where your optimum weight lies.那就是你的最佳体重所在。
So let me summarize the steps for you.那么让我来为你总结一下步骤。
First, you'll calculate the error.首先，你要计算误差。
This is how far your model output is这是你的模型输出的距离。
from your actual output.从你的实际产量来看。
Then you'll check whether the error然后你会检查是否有错误。
is minimized or not.最小化或不最小化。
After that, if the error is very huge,在那之后，如果错误非常大,。
then you'll update the weight,然后你要更新重量。
and you'll check the error again.然后你再检查一次错误。
You'll repeat the process until the error becomes minimum你要重复这个过程，直到错误减到最小。
now once you reach the global loss minimum,现在，一旦你达到全球损失的最小值,。
you'll stop updating the weights,你会停止更新权重。
我们会确定你的重量值. 。
This is exactly how back propagation works.这就是反向传播的工作原理。
现在为了从数学上告诉你我们在做什么。
我们正在使用一种被称为梯度下降法的方法。
Okay, this method is used好的，我们用这个方法。
to adjust all the weights in the network来调整网络中的所有权重。
以减少输出层的误差。
So how gradient descent optimize our works is那么，梯度下降法如何优化我们的工作呢。
the first step is you will calculate the error第一步是计算误差。
通过考虑下面的等式。
Here you're subtracting the summation of your actual output这里是实际输出的总和减去。
from your network output.从你的网络输出. 。
Step two is based on the error you get,第二步是基于你得到的错误。
you will calculate the rate of change of error你要计算误差的变化率。
with respect to the change in the weight.关于重量的变化。
The learning rate is something that you set学习速度是你自己设定的。
in the beginning itself.在开始的时候。
Step three is based on this change in weight,第三步是基于体重的变化。
you will calculate the new weight.你要计算新的重量。
Alright, your updated weight will be your weight好的，你的更新体重就是你的体重。
plus the rate of change of weight.加上重量的变化率。
So guys, that was all about伙计们，这一切都是为了。
反向传播和权重更新。
Now let's look at the limitations of feed forward network.现在让我们看看前馈网络的局限性。
到目前为止，我们正在讨论多层感知器。
which uses the feed forward network.它使用了前馈网络。
Let's discuss the limitations of these让我们来讨论一下这些方法的局限性。
feed forward networks.前馈网络。
Now let's consider an example of image classification.现在让我们考虑一个图像分类的例子。
Okay, let's say you've trained the neural network好吧，假设你已经训练好了神经网络。
to classify images of various animals.把各种动物的图像分类。
Now let's consider an example.现在让我们考虑一个例子。
Here the first output is an elephant.这里第一个输出是一头大象。
We have an elephant.我们有一头大象。
And this output will have nothing to do而这个输出结果将无关紧要。
与前面的输出，即一条狗. 。
This means that the output at time T这意味着 t 时刻的输出。
与 t 减1时的输出无关。
Now consider this scenario现在考虑一下这种情况。
where you will require the use需要使用的地方。
of previously obtained output.以前获得的产量的241:41.48。
Okay, the concept is very similarly to reading a book.好吧，这个概念和读一本书非常相似。
As you turn every page, you need当你翻开每一页时，你需要。
an understanding of the previous pages对前面几页的理解。
如果你想弄清楚这些信息的意义,。
then you need to know what you learned before.那么你需要知道你以前学过什么。
That's exactly what you're doing right now.那正是你现在正在做的。
In order to understand deep learning,为了理解深度学习,。
you have to understand machine learning.你必须了解机器学习。
So, basically, with the feed forward network所以，基本上，前馈网络。
the new output at time T plus one时间 t + 1的新输出。
与 t 时刻的输出无关。
or T minus one, or T minus two.或者 t 减一，或者 t 减两... ..。
So feed forward networks cannot be used所以前馈网络不能使用。
while predicting a word in a sentence,当预测一个句子中的一个单词时,。
as it will have absolutely no relationship因为它绝对不会有任何关系。
with the previous set of words.用前面的一组单词。
So, a feed forward network cannot be used in因此，前馈网络不能用于。
use cases wherein you have to predict the outcome你必须预测结果的用例。
based on your previous outcome.根据你之前的结果。
So, in a lot of use cases,所以，在许多用例中,。
your previous output will also determine your next output.你以前的输出也将决定你下一次的输出。
So, for such cases, you may not make use所以，在这种情况下，你不能使用。
of feed forward network.前馈网络. 。
Now, what modification can you make现在，你可以做什么修改。
so that your network can learn这样你的网络就可以学习。
from your previous mistakes.从你以前的错误中。
For this, we have solution.对于这个问题，我们有解决办法。
So, a solution to this is recurrent neural networks.所以，解决这个问题的方法是循环神经网络。
So, basically, let's say you have an input所以，基本上，让我们假设你有一个输入。
at time T minus one,时间 t 减去一，。
and you'll get some output when you feed it to the network.当你把它发送到网络上时，你会得到一些输出。
现在，来自这个输入的一些信息在 t 减1。
被输入到下一个输入中。
which is input at time T.这是 t 时刻的输入。
Some information from this output从这个输出中得到的一些信息。
is fed into the next input,被输入到下一个输入中。
which is input at T plus one.这是 t + 1的输入。
So, basically, you keep feeding information所以，基本上，你一直在提供信息。
从上一个输入到下一个输入。
That's how recurrent neural networks really work.这就是循环神经网络的工作原理。
所以循环网络。
are a type of artificial neural networks是一种人工神经网络。
被设计用来识别数据序列中的模式。
such as text, genomes, handwriting, spoken words,例如文本、基因组、笔迹、口语等。
time series data, sensors, stock markets,时间序列数据，传感器，股票市场。
and government agencies.还有政府机构。
So, guys, recurrent neural networks are actually所以，伙计们，递归神经网络实际上是。
a very important part of deep learning,深度学习的一个非常重要的部分。
因为循环神经网络。
applications in a lot of domains.许多领域的应用程序。
Okay, in time series and in stock markets,好的，在时间序列和股票市场中。
the main network that I use我使用的主网络。
是递归神经网络。
because each of your inputs are correlated因为你的每一个输入都是相关的。
now to better understand recurrent neural networks,现在，为了更好地理解循环神经网络。
let's consider a small example让我们考虑一个小例子。
let's say that you go to the gym regularly,假设你经常去健身房。
and the trainer has given you训练师给了你。
a schedule for your workout.为你的锻炼制定一个时间表。
So basically, the exercises are repeated所以基本上，这些练习是重复的。
after every third day.每隔三天..。
Okay, this is what your schedule looks like.好的，这是你的日程表。
So, make a note that all these exercises are repeated所以，要记住所有这些练习都要重复。
in a proper order or in a sequence every week按照正确的顺序或者按照顺序，每个星期。
first, let us use a feedforward network首先，让我们使用前馈网络。
试图预测演习的类型。
that we're going to do.我们要做的就是..。
The inputs here are Day of the week, the month,这里输入的是星期几、月份、。
and your health status.以及你的健康状况。
Okay, so, neural network has to be trained好吧，神经网络必须经过训练。
using these inputs to provide us with the prediction利用这些输入信息来为我们提供预测。
of the exercise that we should do.我们应该做的练习的一部分。
Now let's try and understand the same thing using现在让我们试着理解同样的事情。
recurrent neural networks.反复神经网络。
在递归神经网络中,。
what we'll do is we'll consider the inputs我们要做的是考虑输入。
of the previous day.前一天的244分45秒。
Okay, so if you did a shoulder workout yesterday,好的，如果你昨天做了肩膀锻炼。
then you can do a bicep exercise today,那你今天就可以做二头肌锻炼了。
and this goes on for the rest of the week.这个星期还要继续下去。
However, if you happen to miss a day at the gym,然而，如果你碰巧错过了健身房的一天,。
the data from the previously attended time stamps以前参加过的时间戳的数据。
can be considered.可以考虑... ..。
It can be done like this.这是可以这样做的。
So, if a model is trained based on the data所以，如果一个模型是基于数据训练出来的。
it can obtain from the previous exercise,它可以从以前的练习中获得。
the output on the model will be extremely accurate.这个模型的输出非常精确。
In such cases, if you need to do know the output在这种情况下，如果你需要知道输出结果。
为了预测 t 的输出。
In such cases, recurrent neural networks are very essential.在这种情况下，循环神经网络是非常必要的。
So, basically, I'm feeding some inputs所以，基本上，我是在输入一些信息。
through the neural networks.通过神经网络。
You'll go through a few functions,你将经历一些功能,。
and you'll get the output.你就会得到输出结果。
So, basically, you're predicting the output所以，基本上，你是在预测输出。
based on past information or based on your past input.基于过去的信息或者基于你过去的投入。
So that's how recurrent neural networks work.这就是循环神经网络的工作原理。
Now let's look at another type of neural network现在让我们看看另一种类型的神经网络。
known as convolutional neural network.被称为卷积神经网络。
为了理解为什么我们需要卷积神经网络。
let's look at an analogy.让我们来看一个类比。
How do you think a computer reads an image?你认为电脑是如何读取图像的。
Consider this image.考虑一下这张图片。
This is a New York skyline image.这是纽约地平线的照片。
On the first glance,第一眼看上去。
you'll see a lot of buildings and a lot of colors.你会看到许多建筑物和许多色彩。
How does a computer process this image?计算机是如何处理这个图像的。
The image is actually broken down into three color channels,这张图片实际上是分成三个色彩通道的。
which is the red, green, and blue.红色，绿色，蓝色的。
It reads in the form of RGB values.它以 RGB 值的形式读取。
Now each of these color channels are mapped现在每个彩色通道都被映射了。
with the image's pixel图像的像素。
then the computer will recognize the value然后计算机就会识别这个值。
associated with each pixel,与每个像素相关联的。
and determine the size of the image.然后确定图像的大小。
Now for the black and white images,现在来看黑白照片。
there is only one channel,只有一个频道。
but the concept is still the same.但是概念是一样的。
The thing is we cannot make use of问题是我们不能利用。
完全连接的网络。
convolutional neural networks.卷积神经网络。
I'll tell you why.我来告诉你为什么..。
Now consider the first input image.现在考虑第一个输入图像。
Okay, first image has size about好的，第一张图片的大小是。
28 into 28 into three pixels.28分成28分成3个像素。
And if we input this to a neural network,如果我们把这个输入到神经网络中,。
we'll get about 2,352 weights我们会得到大约2352个砝码。
in the first hidden layer itself.在第一个隐藏层里。
Now consider another example.现在再举一个例子。
Okay, let's say we have an image好吧，假设我们有一幅图像。
of 200 into 200 into three pixels.把200分成200分成3个像素。
So the size of your first hidden layer所以你的第一个隐藏层的大小。
becomes around 120,000.变成大约120,000. 。
Now if this is just the first hidden layer,现在如果这只是第一个隐藏层,。
imagine the number of neurons that you need想象一下你需要多少神经元。
to process an entire complex image set.处理一整套复杂的图像。
This leads to something known as overfitting,这就导致了所谓的过分合身。
because all of the hidden layers are connected.因为所有的隐藏层都是相互连接的。
They're massively connected.他们互相联系得很好。
There's connection between each and every node.每个节点之间都有连接。
Because of this, we face overfitting.因为这个，我们面临着过度装修的问题。
We have way too much of data.我们有太多的数据了。
We have to use way too many neurons,我们不得不使用太多的神经元。
which is not practical.这是不现实的。
So that's why we have something known as这就是为什么我们有一个叫做。
convolutional neural networks.卷积神经网络。
Now convolutional neural networks,现在卷积神经网络。
like any other neural network就像其他神经网络一样。
are made up of neurons with learnable weights and basis.神经元是由具有可学习的重量和基础的神经元组成的。
So each neuron receives several input.所以每个神经元接受几个输入。
It takes a weighted sum over them,它们之间需要加权和。
and it gets passed on through some activation function,然后通过一些激活函数传递下去。
and finally responds with an output.最后以输出作为回应。
因此，卷积神经网络的概念。
is that the neuron in a particular layer就是某一层的神经元。
will only be connected to a small region将只连接到一个小区域。
of the layer before it.在它之前的那一层. 。
Not all the neurons will be connected并非所有的神经元都是相连的。
in a fully-connected manner,以一种完全连接的方式。
which leads to overfitting这会导致过度装修。
because we need way too many neurons因为我们需要太多的神经元。
to solve this problem.为了解决这个问题。
Only the regions, which are significant只有那些重要的地区。
are connected to each other.彼此连接在一起。
There is no full connection没有完全连接。
in convolutional neural networks.在卷积神经网络中。
So gus, what we did so far is we discussed那么，格斯，我们到目前为止所做的已经讨论过了。
what a perceptron is.感知器是什么。
We discussed the different types我们讨论了不同的类型。
of neural networks that are there.那里的神经网络。
We discussed a feedforward neural network.我们讨论了一个前馈神经网络。
We discuss multi layer perceptrons我们讨论多层感知器。
we discussed recurrent neural networks,我们讨论了递归神经网络。
and convolutional neural networks.和卷积神经网络。
I'm not going to go too much in depth我不打算深究太多。
with these concepts用这些概念。
now I'll be executing a demo.现在我要执行一个演示。
If you you haven't understood any如果你没有理解任何东西。
theoretical concept of deep learning,深度学习的理论概念。
please let me know in the comment section.请在评论部分告诉我。
Apart from this, I'll also leave除此之外，我还要离开。
a couple of links in the description box,在描述框中有几个链接。
so that you understand the whole download in a better way.这样你就能更好地理解整个下载过程了。
Okay, if you want a more in-depth explanation,好吧，如果你想要更深入的解释，可以这样说。
I'll leave a couple of links in the description box.我会在说明栏里留下几个链接。
For now, what I'm gonna do is I'll be running现在，我要做的就是跑步。
a practical demonstration to show you给你看一个实际的演示。
what exactly download does下载到底是干什么的。
so, basically, what we're going to do in this demo所以，基本上，我们要做的是。
is we're going to predict stock prices.我们要预测股票价格。
Like I said, stock price prediction就像我说的，股票价格预测。
is one of the very good applications是一个非常好的应用。
of deep neural networks.深层神经网络。
You can easily predict the stock price你可以很容易地预测股票价格。
of a particular stock for the next minute下一分钟某一种股票的价格。
or the next day by using deep neural networks.或者第二天使用深层神经网络。
So that's exactly what we're gonna do in this demo所以这就是我们在这个演示中要做的。
now, before I discuss the code,现在，在我讨论密码之前。
let me tell you a few things about our data set.让我告诉你一些关于我们数据集的事情。
The data set contains around 42,000 minutes数据集包含大约42,000分钟。
of data ranging from April to August 2017数据范围从2017年4月到8月。
on 500 stocks,500只股票。
as well as the total S&P 500 Index price.以及标准普尔500指数的总价格。
So the index and stocks are arranged因此，指数和股票被安排好了。
in a wide format.宽格式的. 。
So, this is my data set, data_stocks.所以，这是我的数据集，数据库... ..。
It's in the CSV format.它是 CSV 格式的。
So what I'm gonna do is I'm going to use所以我要做的是。
读取 CSV 函数，以便导入这个数据集。
This is just the part of where my data set is stored.这只是存储我的数据集的一部分。
This data set was actually cleaned and prepared,这个数据集实际上是经过清理和准备的。
meaning that we don't have any missing stock意思是我们没有丢失任何存货。
and index prices.和指数价格. 。
所以该文件不包含任何丢失的值。
Now what we're gonna do first现在我们首先要做的是。
is we'll drop the data valuable我们要放弃有价值的数据。
we have a variable known as date,我们有一个变量叫做日期。
which is not really necessary没有必要这样做。
在这里预测我们的结果。
So that's exactly what I'm doing here.所以这就是我在这里所做的。
I'm just dropping the date variable.我只是去掉了日期变量。
So here, I'm checking the dimensions of the data set.所以在这里，我要检查数据集的尺寸。
This is pretty understandable,这是可以理解的。
使用 shape 函数来实现. 。
Now, always you make the data as a NymPy array.现在，您总是将数据作为 NymPy 数组。
This makes computation much easier.这使得计算更加容易。
The next process is the data splicing.下一个过程是数据拼接。
I've already discussed data the data splicing with you all.我已经和你们大家讨论过数据拼接的问题了。
Here we're just preparing the training我们只是在这里准备训练。
and the testing data.和测试数据. 。
So the training data will contain因此，培训数据将包含。
80% of the total data set.总数据集的80% 。
Okay, and also we are not shuffling the data set.好吧，我们也不是在对数据集进行洗牌。
We're just slicing the data set sequentially.我们只是按顺序切片数据集。
That's why we have a test start start这就是为什么我们开始进行试验的原因。
and the test end variable.测试结束变量. 。
In sequence, I'll be selecting the data.按顺序，我将选择数据。
There's no need of shuffling this data set.没有必要改变这个数据集。
These are stock prices这些是股票价格。
it does not make sense to shuffle this data.把这些数据混在一起是没有道理的。
Now in the next step, we're going to do is下一步，我们要做的是。
we're going to scale the data我们要扩大数据规模。
现在，缩放数据和数据规范化。
is one of the most important steps.是最重要的步骤之一。
You cannot miss this step你不能错过这一步。
I already mentioned earlier我之前已经提到过了。
what normalization and scaling is.归一化和比例化是什么。
Now most neural networks现在大多数神经网络。
benefit from scaling inputs.投入的缩减带来的好处。
This is because most common activation function这是因为最常见的激活函数。
of the networks neuron such as tan, hedge, and sigmoid.网络神经元，例如棕褐色、树篱和乙状结肠。
褐色、树篱和乙状结肠基本上都是激活函数。
and these are defined in the range of minus one to one它们的定义范围是 -1:1。
or zero and one.或者0和1. 。
So that's why scaling is an important thing这就是为什么扩大规模是一件重要的事情。
in deep neural networks在深层神经网络中。
for scaling, again, we'll use the MinMaxScaler.对于伸缩，我们再次使用 MinMaxScaler. 。
So we're just importing that function over here.所以我们只是把这个函数导入到这里。
And also one point to note is that还有一点要注意的是。
you have to be very cautious你必须非常小心。
about what part of data you're scaling关于你扩展的数据的哪一部分。
and when you're doing it.当你在做的时候。
A very common mistake is to scale the whole data set一个很常见的错误是扩展整个数据集。
before training and test splits are being applied.在进行训练和测试劈叉之前。
So before data splicing itself,因此，在数据拼接本身之前,。
you shouldn't be scaling your data.你不应该扩展你的数据。
Now this is a mistake because这是一个错误，因为。
scaling invokes the calculation of statistics.缩放调用统计计算. 。
For example, minimum or maximum range of the variable例如，变量的最小范围或最大范围。
gets affected.受到影响。
So when performing time series forecasting in real life,因此，当在现实生活中进行时间序列预测时,。
you do not have information from future observations你没有从未来观测得到的信息。
at the time of forecasting.在做预测的时候。
That's why calculation of scaling statistics这就是为什么比例统计的计算。
has to be conducted on training data,必须根据培训数据进行。
and only then it has to be applied to the test data.只有这样，它才能应用于测试数据。
Otherwise, you're basically using the future information否则，你基本上就是在利用未来的信息。
at the time of forecasting,在做预测的时候。
which obviously going to lead to biasness这显然会导致偏见。
so that's why you need to make sure这就是为什么你要确保。
you do scaling very accurately.你的定标非常准确。
So, basically, what we're doing is the number of features所以，基本上，我们所做的是功能的数量。
in the training data are stored在训练数据中存储。
在一个叫做 n 个股票的变量中。
After this, we'll import the infamous TensorFlow.在此之后，我们将导入声名狼藉的 TensorFlow. 。
So guys, TensorFlow is actually a very good所以伙计们，TensorFlow 实际上是一个非常好的。
piece of software and it is currently the leading这个软件目前是世界上领先的。
deep learning and neural network computation framework.深度学习和神经网络计算框架。
It is based on a C++ low-level backend,它是基于 c + + 的低级后端。
but it's usually controlled through Python.但是它通常是通过 Python 来控制的。
So TensorFlow actually operates as所以 TensorFlow 实际上是作为。
a graphical representation of your computations.你计算结果的图形表示。
And this is important because neural networks这一点很重要，因为神经网络。
are actually graphs of data and mathematical operation.实际上是数据和数学运算的图表。
So that's why TensorFlow is just perfect这就是为什么 TensorFlow 是完美的。
for neural networks and deep learning.用于神经网络和深度学习。
So the next thing after importing the TensorFlow library所以导入 TensorFlow 库之后的下一步。
is something known as placeholders.有些东西被称为占位符。
Placeholders are used to store, import, and target data.占位符用于存储、导入和目标数据。
We need two placeholders in order to fit our model.为了适合我们的模型，我们需要两个占位符。
So basically, X will contain the network's input,所以基本上，x 将包含网络的输入，。
which is the stock prices of all the stocks也就是所有股票的股价。
at time T equal to T.时间 t 等于 t。
And y will contain the network's output,Y 将包含网络的输出。
which is the stock price at time T is equal to T plus one.时间 t 的股票价格等于 t + 1。
Now the shape of the X placeholder现在是 x 占位符的形状。
means that the inputs are two-dimensional matrix.意味着输入是二维矩阵。
And the outputs are a one-dimensional vector.输出是一维向量。
So guys, basically, the non-argument indicates所以，基本上，无参数表示。
that at this point we do not yet know到目前为止，我们还不知道。
the number of observations观测数据的数量。
that'll flow through the neural network.它会通过神经网络流动。
We just keep it as a flexible array for now.我们只是暂时将它保持为一个灵活的数组。
我们稍后将定义可变的批量大小。
that controls the number of observations它控制着观测的数量。
in each training batch.在每个培训批次中。
Now, apart form this, we also have现在，除了这个，我们还有。
something know as initializers.有些东西被称为初始化器。
现在，在我告诉你们这些初始化式是什么之前，我们先来看一下。
you need to understand that你得明白这一点。
there's something known as variables有些东西被称为变量。
that are used as flexible containers用作软性容器的容器。
that are allowed to change during the execution.在执行过程中允许改变的。
权重和偏差用变量表示。
in order to adapt during training.为了在训练中适应。
I already discuss weights and bias with you earlier.我之前已经和你讨论过重量和偏差了。
Now weights and bias is something现在权重和偏差是一些东西。
that you need to initialize before you train the model.在你训练模型之前你需要初始化。
That's how we discussed it even while I was explaining即使在我解释的时候，我们也是这样讨论的。
neural networks to you.神经网络对你来说..。
So here, basically, we make use of something known as所以在这里，基本上，我们使用了一种叫做。
variant scaling initializer不同的缩放初始值设定项。
对于偏置初始化器。
我们使用0初始化器. 。
These are some predefined functions in our TensorFlow model.在我们的 TensorFlow 模型中，这些是一些预定义的函数。
We'll not get into the depth of those things.我们不会深入讨论那些事情的。
Now let's look at our model architecture parameters.现在让我们来看看我们的模型结构参数。
So the next thing we have to discuss那么我们接下来要讨论的是。
is the model architecture parameters.是模型的结构参数。
Now the model that we build,现在我们建立的模型。
it consists of four hidden layers.它由四个隐藏层组成。
For the first layer, we've assigned 1,024 neurons对于第一层，我们分配了1024个神经元。
which is likely more than double the size of the inputs.这可能是投入的两倍多。
The subsequent hidden layers are always后面的隐藏层总是。
half the size of the previous layer,只有上一层的一半大小。
which means that in the hidden layer number two,这意味着在第二个隐藏层。
we'll have 512 neurons.我们有512个神经元。
Hidden layer three will have 256.隐藏的第三层将有256个。
And similarly, hidden layer number four同样的，第四隐藏层。
will have 128 neurons.将有128个神经元。
Now why do we keep reducing the number of neurons现在为什么我们总是减少神经元的数量。
as we go through each hidden layer.当我们穿过每一个隐藏层时。
We do this because the number of neurons我们这样做是因为神经元的数量。
for each subsequent layer compresses the information对于每个后续层压缩信息。
that the network identifies in the previous layer.网络在前一层识别的信息。
Of course there are other possible network architectures当然，还有其他可能的网络架构。
that you can apply for this problem statement,你可以申请这个问题陈述。
but I'm trying to keep it as simple as possible,但是我尽量把它简单化。
because I'm introducing deep learning to you all.因为我要向大家介绍深度学习。
So I can't build a model architecture所以我不能建造一个模型架构。
that's very complex and hard to explain.这很复杂，很难解释。
And of course, we have output over here当然，我们这里也有输出。
which will be assigned a single neuron.它将被分配给一个单独的神经元。
Now it is very important to understand现在理解是非常重要的。
that variable dimensions between your input,你的输入之间的变量维度。
hidden, and output layers.隐藏层和输出层. 。
So, as a rule of thumb in multilayer perceptrons,所以，作为多层感知机的经验法则。
the second dimension of the previous layer前一层的第二维度。
is the first dimension in the current layer.是当前层的第一个维度。
So the second dimension in my first hidden layer所以我的第一个隐藏层中的第二维。
is going to be my first dimension in my second hidden layer.将是我第二个隐藏层的第一个维度。
Now the reason behind this is pretty logical.这背后的原因是很合逻辑的。
It's because the output from the first hidden layer这是因为第一个隐藏层的输出。
作为第二个隐藏层的输入传递。
That's why the second dimension of the previous layer这就是为什么前一层的第二维。
is the same as the first dimension和第一个维度是一样的。
of the next layer or the current layer.下一个图层或当前图层的。
I hope this is understandable.我希望这是可以理解的。
Now coming to the bias dimension over here,现在我们来看一下这里的偏差维度。
the bias dimension is always偏差维数总是。
equal to the second dimension of your current layer,等于你当前图层的第二维。
meaning that you're just going to pass意思是你只是要通过。
the number of neurons in that particular hidden layer这个特殊的隐藏层的神经元数量。
as your dimension in your bias.作为你偏见的维度。
So here, the number of neurons, 1,024,所以在这里，神经元的数量，1024个。
你把相同的数字作为参数传递给你的偏见。
Similarly, even for hidden layer number two,同样，即使对于第二个隐藏层，也是如此。
if you see a second dimension here如果你在这里看到第二维度。
is n_neurons_2.是 n 神经元2. 。
I'm passing the same parameter over here as well.我在这里也传递了同样的参数。
Similarly, for hidden layer three同样地，对于隐藏的第三层。
and hidden layer number four.还有第四个隐藏层。
Alright, I hope this is understandable好吧，我希望这是可以理解的。
now we come to the output layer.现在我们来到输出层。
The output layer will obviously have输出层显然会有。
the output from hidden layer number four.第四隐藏层的输出。
This is our output from hidden layer four这是我们从第四隐藏层得到的数据。
that's passed as the first dimension in our output layer,这是我们输出层的第一个维度。
and it'll finally have your n target,最终它会找到 n 个目标。
which is set to one over here.这里设置为一。
This is our output.这是我们的产量。
Your bias will basically have the current layer's dimension,你的偏见基本上就是当前图层的尺寸。
which is n target.这不是目标。
You're passing that same parameter over here.你把同样的参数传递到这里。
Now after you define the required weight现在，在你确定了所需的重量之后。
and the bias variables,和偏差变量。
the architecture of the network has to be specified.必须指定网络的体系结构。
What you do is placeholders and variables你要做的就是占位符和变量。
need to be combined into a system of需要合并成一个系统。
sequential matrix multiplication.连续矩阵乘法。
So that's exactly what's happening over here.这就是这里发生的事情。
Apart from this, all the hidden layers除此之外，所有的隐藏层。
need to be transformed by using the activation function.需要通过使用激活函数来改变... ..。
So, activation functions are important所以，激活功能是很重要的。
components of the network网络的组成部分。
因为它们给系统带来了非线性。
This means that high dimensional data这意味着高维数据。
可以通过激活函数来处理。
Obviously, we have very high dimensional data显然，我们拥有非常高维的数据。
当涉及到神经网络..。
We don't have a single dimension我们没有单一的维度。
or we don't have two or three inputs.或者我们没有两个或三个输入端。
We have thousands and thousands of inputs.我们有成千上万的投入。
So, in order for a neural network to process所以，为了让神经网络能够处理。
that much of high dimensional data,大量的高维数据。
we need something known as activation functions.我们需要激活函数。
That's why we make use of activation functions.这就是为什么我们要使用激活函数。
Now, there are dozens of activation functions,现在，有几十种激活函数。
and one of the most common one也是最常见的一种。
是修正的线性单位。
rectified linear unit.校正线性单位. 。
RELU is nothing but rectified linear unit,RELU 只不过是一个精确的线性单位。
which is what we're gonna be using in this model.这就是我们将要在这个模型中使用的。
So, after, you applied the transformation function所以，在这之后，你应用了转换函数。
to your hidden layer, you need to make sure that你的隐藏层，你需要确保。
your output is transposed.你的产出是颠倒的。
This is followed by a very important function known as接下来是一个非常重要的函数，称为。
cost function.成本功能. 。
So the cost function of a network所以网络的成本函数。
是用来产生偏差的度量。
between the network's prediction电视台的预测和电视台的预测。
and the actual observed training targets.和实际观察到的训练目标。
So this is basically your actual output所以这基本上就是你的实际输出。
minus your model output.减去你的模型输出. 。
It basically calculates the error between your actual output它基本上是计算你的实际输出之间的误差。
and your predicted output.和你的预计产量。
So, for regression problems, the mean squared error function所以，对于回归问题，均方差函数。
is commonly used.通常用于... ..。
I have discussed MSC, mean squared error, before.我以前讨论过 MSC，均方差。
So, basically, we are just measuring所以，基本上，我们只是在测量。
the deviation over here.这里的偏差..。
MSC is nothing bot your deviationMSC 不是你的偏离。
from your actual output.从你的实际产量来看。
That's exactly what we're doing here.这正是我们在这里所做的。
So after you've computed your error,所以在你计算完你的错误之后,。
the next step is obviously to update下一步显然是更新。
your weight and your bias.你的体重和你的偏见。
So, we have something known as the optimizers.所以，我们有一种叫做优化器的东西。
They basically take care of all the necessary computations他们基本上负责所有必要的计算。
that are needed to adapt the network's weight需要适应网络的权重。
和偏差变量在训练阶段。
That's exactly what's happening over here.这正是这里发生的事情。
现在这个优化器的主要功能是。
it invoke something known as a gradient.它调用一种称为梯度的东西。
Now if you all remember, we discussed gradient before如果你们还记得，我们之前讨论过梯度。
it basically indicates the direction它基本上指示了方向。
in which the weights and the bias其中的重量和偏差。
has to be changed during the training必须在训练期间更换。
以最小化网络的成本函数。
or the network's error.或者网络的错误. 。
So you need to figure out whether you need to increase所以你需要弄清楚你是否需要增加。
重量和偏差，以减少误差，。
or is it the other way around?还是恰恰相反。
You need to understand the relationship你需要了解这种关系。
你的错误和你的体重变量之间..。
That's exactly what the optimizer does.这正是优化器所做的。
It invokes the gradient.它调用梯度。
We will give you the direction in which the weights我们会告诉你重量的方向。
and the bias have to be changed.这种偏见必须改变。
So now that you know what an optimizer does,所以现在你知道了优化器是做什么的了。
in our model, we'll be using在我们的模型中，我们将使用。
something known as the AdamOptimizer.一种叫做亚当优化器的东西。
This is one of the current default optimizers这是当前默认的优化器之一。
in deep learning.在深度学习方面。
亚当基本上代表自适应矩估计。
and it can be considered as a combination between它可以被认为是两者的结合。
very two popular optimizers called Adagrad and RMSprop.非常流行的两个优化器 Adagrad 和 RMSprop. 。
现在，让我们不要深入到优化器的深度。
The main agenda here这里的主要议程。
is for you to understand the logic behind deep learning.是让你理解深度学习背后的逻辑。
We don't have to go into the functions.我们不一定要去参加那些活动。
I know these are predefined functions我知道这些是预定义的函数。
which TensorFlow takes care of.由 TensorFlow 负责。
Next we have something known as initializers.接下来我们有一个叫做“初始化器”的东西。
现在，初始化器用于初始化。
the network's variables before training.训练前网络的变量。
We already discussed this before.我们以前已经讨论过这个问题了。
I'll define the initializer here again.我将在这里再次定义初始化式。
I've already done it earlier in this session.我已经在这次会议的早些时候做过了。
初始化器已经定义了。
So I just removed that line of code.所以我只是删除了那一行代码。
Next step would be fitting the neural network.下一步将是对神经网络进行装配。
So after we've defined the place holders, the variables,所以在我们定义了占位符之后，变量。
基本上是权重和偏差的变量。
初始化器、成本函数、。
and the optimizers of the network,和网络的优化器。
the model has to be trained.这个模特必须经过训练。
Now, this is usually done by using现在，这通常通过使用。
小批量培训法。
因为我们有非常庞大的数据集。
So it's always best to use the mini batch training method.所以最好还是采用小批量培训的方法。
Now what happens during mini batch training现在在小批量培训中会发生什么。
是任何批量的随机数据样本。
是从培训数据中得出的。
and they are fed into the network.然后它们就会被传送到网络中去。
So the training data set gets divided into所以训练数据集被分为。
n 除以批量。
that are sequentially fed into the network.顺序地输入到网络中。
So, one after the other,所以，一个接着一个。
each of these batches will be fed into the network.这些批次中的每一批都将被送入网络。
At this point, the placeholder which are your X and Y,在这一点上，占位符就是你的 x 和 y。
they come into play.他们开始起作用了。
They store the input and the target data它们存储输入和目标数据。
and present them to the network as inputs and targets.并将它们作为输入和目标呈现给网络。
That's the main functionality of placeholders.这是占位符的主要功能。
What they do is they store the input and the target data,他们所做的就是存储输入和目标数据。
and they provide this to the network他们把这个提供给网络。
as inputs and targets.作为投入和目标。
That's exactly what your placeholders do.你的占位符就是这么做的。
So let's say that a sample data batch of X.我们假设 x 的一个样本数据批处理。
Now this data batch flows through the network现在这个数据批处理流经网络。
until it reaches the output layer.直到它到达输出层。
There the TensorFlow compares the model's predictions在这里，TensorFlow 对模型的预测进行比较。
against the actual observed targets,与实际观测到的目标相比较。
which is stored in Y.存储在 y。
If you all remember,如果你们还记得的话。
我们把实际观测到的目标储存在 y。
After this, TensorFlow will conduct在此之后，TensorFlow 将指挥。
something known as optimization step,被称为优化步骤的东西。
and it'll update the network's parameters它会更新网络的参数。
like the weight of the network and the bias.比如网络的权重和偏见。
So after having update your weight and the bias,所以在更新了你的体重和偏差之后。
the next batch is sampled and the process gets repeated.下一批被取样，整个过程重复进行。
So this procedure will continue所以这个程序将继续下去。
until all the batches have presented to the network.直到所有的批次都呈现给网络。
And one full sweep over all batches然后对所有批次进行一次全面扫描。
is known as an epoch.被认为是一个新纪元。
So I've defined this entire thing over here.所以我在这里定义了整个事情。
So we're gonna go through 10 epochs,所以我们要经历10个时代。
meaning that all the batches这意味着所有的批次。
are going to go through training,他们要接受培训。
意思是你要输入每一批 x，。
and it'll flow through the network它会通过网络流动。
until it reaches the output layer.直到它到达输出层。
There what happens is TensorFlow这里发生的是 TensorFlow。
will compare your predictions.将会比较你们的预测。
That is basically what your model predicted这基本上就是你的模型所预测的。
against the actual observed targets与实际观测到的目标相比较。
which is stored in Y.存储在 y。
After this, TensorFlow will perform optimization在此之后，TensorFlow 将执行优化。
wherein it'll update the network paramters在那里它可以更新网络参数。
like your weight and your bias.比如你的体重和你的偏见。
After you update the weight and the bias,在你更新了重量和偏差之后。
the next batch will get sampled下一批货要取样了。
and the process will keep repeating.这个过程会不断重复。
This happens until all the batches are这种情况会一直发生，直到所有批次都完成。
implemented in the network.在网络中实现. 。
So what I just told you was one epoch.所以我刚才告诉你的是一个时代。
We're going to repeat this 10 times.我们要重复这个动作十次。
So a batch size is 256,所以批量大小是256。
meaning that we have 256 batches.意思是我们有256批. 。
So here we're going to assign x and y,这里我们要给 x 和 y 赋值。
what I just spoke to you about.我刚才跟你说的是... ..。
The mini batch training starts over here小批量培训从这里开始。
so, basically, your first batch所以，基本上，你的第一批。
will start flowing through the network将开始在网络中流动。
until it reaches the output layer.直到它到达输出层。
After this, TensorFlow will compare your model's prediction.然后，TensorFlow 会比较你的模型的预测结果。
This is where predictions happen.这就是预言发生的地方。
It'll compare your model's prediction它会比较你的模型的预测。
to the actual observed targets与实际观测到的目标相比较。
which is stored in y.储存在你那里的东西。
Then TensorFlow will start doing optimization,然后 TensorFlow 将开始进行优化。
and it'll update the network paramters它会更新网络参数。
like your weight and your bias.比如你的体重和你的偏见。
So after you update the weight and the biases,所以在你更新了权重和偏差之后,。
the next batch will get input into the network,下一批数据将输入到网络中。
and this process will keep repeating.这个过程会不断重复。
This process will repeat 10 times这个过程将重复10次。
because we've defined 10 epochs.因为我们已经定义了10个时代。
Now, also during the training,现在，也是在训练期间,。
we evaluate the network's prediction on the test set,我们在测试集上对网络的预测进行评估。
这基本上是我们尚未掌握的数据。
but this data is set aside for every fifth batch,但是，这些数据每五批就要留出一次。
and this is visualized.这是可视化的. 。
So in our problem statement,所以在我们的问题陈述中。
what a network is going to do一个电视网要做什么。
is it's going to predict the stock price它能预测股票价格吗。
continuously over a time period of T plus one.连续一段时间的 t + 1。
We're feeding it data about a stock price at time T.我们给它输入 t 时刻的股票价格数据。
It's going to give us an output of time T plus one.它会给我们一个时间 t + 1的输出。
Now let me run this code现在让我运行这个代码。
and let's see how close our predicted values are让我们看看我们的预测值有多接近。
to the actual values.与实际价值相比. 。
We're going to visualize this entire thing,我们要把整个过程形象化。
and we've also exported this我们还出口了这个。
为了把它组合成一个视频动画。
I'll show you what the video looks like.我给你看看这个视频是什么样子的。
So now let's look at our visualization.那么现在让我们来看看我们的可视化效果。
We'll look at our output.我们来看看我们的产量。
So the orange basically shows our model's prediction.所以橙色基本上表示了我们模型的预测。
So the model quickly learns the shape所以模型很快就学会了形状。
和时间序列在测试数据中的位置。
and showing us an accurate prediction.并向我们展示了一个准确的预测。
It's pretty close to the actual prediction.这与实际的预测非常接近。
Now as I'm explaining this to you,现在我向你们解释这件事的时候。
each batch is running here.每一批都在这里运行。
We are at epoch two.我们在第二纪元。
We have 10 epochs to go over here.我们这里有十个时代。
So you can see that the network is actually adapting所以你可以看到网络实际上是在适应。
to the basic shape of the time series,时间序列的基本形状。
and it's learning finer patterns in the data.它正在数据中学习更精细的模式。
You see it keeps learning patterns你看，它一直在学习模式。
and the production is getting closer and closer生产越来越接近了。
after every epoch.每个时代之后。
So let just wait til we reach epoch 10所以让我们等到第10次元。
and we complete the entire process.然后我们完成整个过程。
So guys, I think the predictions are pretty close,所以，伙计们，我认为预测结果非常接近。
like the pattern and the shape is learned very well喜欢这个图案和形状，学得很好。
by our neural network.通过我们的神经网络。
It is actually mimicking this network.它实际上是在模仿这个网络。
The only deviation is in the values.唯一的偏差是价值观。
Apart from that, it's learning the shape除此之外，它还在学习形状。
of the time series data in almost the same way.时间序列的数据几乎以同样的方式。
The shape is exactly the same.形状完全一样。
It looks very similar to me.它看起来和我很相似。
现在，还要记住有很多方法。
of improving your result.提高你的成绩。
You can change the design of your layers你可以改变图层的设计。
or you can change the number of neurons.或者你可以改变神经元的数量。
You can choose different initialization functions你可以选择不同的初始化函数。
and activation functions.和激活函数. 。
You can introduce something known as dropout layers你可以引入一种叫做辍学图层的东西。
which basically help you to get rid of overfitting,这基本上可以帮助你摆脱过分修身的毛病。
and there's also something known as early stopping.还有一种叫做提前停车的东西。
Early stopping helps you understand早点停下来有助于你理解。
where you must stop your batch training.你必须停止你的批量训练。
That's also another method that you can implement这也是另一种你可以实现的方法。
for improving your model.为了改进你的型号。
Now there are also different types of deep learning model深度学习模式也有不同的类型。
that you can use for this problem.你可以用它来解决这个问题。
Here we use the feedforward network,这里我们使用前馈网络。
which basically means that the batches这基本上意味着这批产品。
will flow from left to right.将从左向右流动。
Okay, so our 10 epochs are over.好吧，我们的十个时代已经结束了。
Now the final thing that's getting calculate is our error,现在计算的最后一件事是我们的误差。
MSC or mean squared error.理事会或均方差。
So guys, don't worry about this warning.所以，伙计们，不要担心这个警告。
It's just a warning.这只是一个警告。
So our mean square error comes down to 0.0029所以我们的均方误差是0.0029。
which is pretty low because the target is scaled.这个数字很低，因为目标是按比例缩小的。
And this means that our accuracy is pretty good.这意味着我们的准确性是相当好的。
So guys, like I mentioned,那么伙计们，就像我刚才提到的。
如果你想提高模型的准确性,。
you can use different schemes,你可以使用不同的方案。
you can use different initialization functions,你可以使用不同的初始化函数。
or you can try out different transformation functions.或者你可以尝试不同的转换函数. 。
You can use something known as dropout technique你可以使用一种被称为“退学技巧”的方法。
and early stopping in order to make the training phase为了进入训练阶段，我们必须尽早停止训练。
even more better.甚至更好。
So guys, that was the end of our deep learning demo.那么，伙计们，这就是我们深度学习演示的结束。
I hope all of you understood the deep learning demo.我希望你们所有人都理解深度学习演示。
For those of you who are just learning你们这些刚刚学习的人。
deep learning for the first time,第一次深度学习。
it might be a little confusing.这可能有点令人困惑。
So if you have any doubts regarding the demo,所以如果你对演示有任何疑问,。
let me know in the comment section.在评论部分告诉我。
I'll also leave a couple of links in the description box,我还会在描述框中留下几个链接。
so that you can understand deep learning这样你就能理解深度学习了。
in a little more depth.再深一点. 。
Now let's look at our final topic for today,现在让我们来看看今天的最后一个话题。
which is natural language processing.这是一种自然语言处理。
在我们理解什么是文本挖掘之前。
and what natural language processing is,以及什么是自然语言处理。
we have to understand the need for text mining我们必须理解文本挖掘的必要性。
and natural language processing.和自然语言处理。
So guys, the number one reason why we need那么，伙计们，我们为什么需要。
text mining and natural language processing文本挖掘和自然语言处理。
is because of the amount of data是因为数据量太大。
that we're generating during this time.我们在这段时间产生的能量。
Like I mentioned earlier,就像我前面提到的,。
there are around 2.5 quintillion bytes of data大约有2.5兆字节的数据。
that is created every day,这是每天都在创造的。
and this number is only going to grow.这个数字只会继续增长。
With the evolution of communication随着交流的发展。
through social media,通过社交媒体。
我们产生了大量的数据。
The numbers are on your screen.数字显示在你的屏幕上。
These numbers are literally for every minute.这些数字字面上代表每一分钟。
On Instagram, every minute, 1.7 million pictures are posted.在 Instagram 上，每分钟有170万张照片被发布。
Okay, 1.7 or more than 1.7 million pictures are posted.好的，发布了170万张以上的照片。
Similarly, we have tweets.同样地，我们也有推特。
We have around 347,000 tweets every minute on Twitter.我们每分钟在 Twitter 上有大约347,000条消息。
This is actually a lot and lot of data.这实际上是很多很多的数据。
So, every time we're using a phone,所以，每次我们用电话的时候。
we're generating way too much data.我们生成的数据太多了。
Just watching a video on YouTube只是在 YouTube 上看一个视频。
is generating a lot of data.正在生成大量的数据。
When sending text messages from WhatsApp,当用 WhatsApp 发送短信的时候。
这也产生了大量的数据。
Now the only problem is not our data generation.现在唯一的问题不是我们的数据生成。
The problem is that out of all the data问题是在所有的数据中。
that we're generating, only 21% of the data我们只生成了21% 的数据。
是结构化和格式化的. 。
The remaining of the data is unstructured,剩下的数据是非结构化的。
and the major source of unstructured data include非结构化数据的主要来源包括。
text messages from WhatsApp, Facebook likes,来自 WhatsApp 的短信，Facebook 的喜欢，以及。
comments on Instagram, bulk emails在 Instagram 上的评论，大量的邮件。
that we send out ever single day.我们每天都寄出去。
All of this accounts for the unstructured data所有这一切都是为了非结构化数据。
that we have today.我们今天有..。
Now the question here is what can be done现在的问题是我们能做些什么。
with so much data.有这么多的数据..。
Now the data that we generate现在我们生成的数据。
can be used to grow businesses.可以用来发展业务。
通过分析和挖掘数据,。
we can add more value to a business.我们可以给生意增加更多的价值。
This exactly what text mining is all about.这正是文本挖掘的全部内容。
So text mining or text analytics所以文本挖掘或者文本分析。
is the analysis of data available to us是对我们所能得到的数据的分析。
in a day-to-day spoken or written language.用日常的口头或书面语言。
It is amazing so much data that we generate我们产生了这么多的数据，真是令人吃惊。
can actually be used in text mining.实际上可以用于文本挖掘。
We have data from word Word documents,我们有来自 Word 文档的数据。
PowerPoints, chat messages, emails.幻灯片，聊天信息，电子邮件。
All of this is used to add value to a business所有这些都是用来增加企业价值的。
now the data that we get from sources现在我们从资料来源得到的数据。
like social media, IoT,比如社交媒体，物联网。
they are mainly unstructured,他们基本上是无组织的。
and unstructured data cannot be used非结构化数据不能使用。
to draw useful insights to grow a business.吸取有用的见解来发展业务。
That's exactly why we need to text mining.这正是我们需要文本挖掘的原因。
Text mining or text analytics文本挖掘或文本分析。
is the process of deriving meaningful information是获得有意义信息的过程。
from natural language text.从自然语言文本. 。
So, all the data that we generate through text messages,所以，我们通过短信生成的所有数据。
emails, documents, files,电子邮件，文件，文件。
是用自然语言写成的。
And we are going to use text mining我们将使用文本挖掘。
and natural language processing和自然语言处理。
从这些数据中提取有用的见解或模式。
Now let's look at a few examples现在我们来看几个例子。
to show you how natural language processing来向你展示自然语言处理是如何。
and text mining is used.使用文本挖掘. 。
So now before I move any further,所以在我继续前进之前。
I want to compare text mining and NLP.我想比较一下文本挖掘和 NLP..。
A lot of you might be confused你们中的许多人可能会感到困惑。
about what exactly text mining is文本挖掘到底是什么。
以及它与自然语言处理的关系。
A lot of people have also asked me很多人也问过我。
why is NLP and text mining为什么 NLP 和文本挖掘。
considered as one and the same被认为是一体的。
and are they the same thing.他们是一回事吗。
So, basically, text mining is a vast field所以，基本上，文本挖掘是一个广阔的领域。
that makes use of natural language processing使用自然语言处理的方法。
to derive high quality information from the text.从课文中获得高质量的信息。
So, basically, text mining is a process,所以，基本上，文本挖掘是一个过程。
and natural language processing is a method自然语言处理是一种方法。
used to carry out text mining.用来进行文本挖掘。
So, in a way, you can say that text mining所以，在某种程度上，你可以说文本挖掘。
是一个广阔的领域，使用和 NLP。
以执行文本分析和文本挖掘。
So, NLP is a part of text mining.所以，NLP 是文本挖掘的一部分。
Now let's understand what exactly现在让我们明白到底是什么。
natural language processing is.自然语言处理是... ..。
Now, natural language processing现在，自然语言处理。
is a component of text mining是文本挖掘的一个组成部分。
which basically helps a machine in reading the text.这基本上帮助机器阅读课文。
Obviously, machines don't actually known English or French,显然，机器实际上不懂英语或法语。
they interpret data in the form of zeroes and ones.他们以0和1的形式解释数据。
So this is where natural language processing comes in.这就是自然语言处理的用武之地了。
NLP is what computers and smart phonesNLP 是指电脑和智能手机。
use to understand our language,用来理解我们的语言。
both spoken and written language.口头语言和书面语言。
Now because use language to interact with our device,现在，由于使用语言与我们的设备进行交互,。
NLP became an integral part of our life.NLP 成了我们生活中不可或缺的一部分。
NLP uses concepts of computer scienceNLP 使用计算机科学的概念。
and artificial intelligence和人工智能。
to study the data and derive useful information from it.研究这些数据并从中获得有用的信息。
Now before we move any further,现在在我们进一步行动之前。
let's look at a few applications of NLP and text mining.让我们来看看 NLP 和文本挖掘的一些应用。
Now we all spend a lot of time surfing the webs.现在我们都花了很多时间浏览网页。
Have you ever notice that你有没有注意到。
if you start typing a word on Google,如果你开始在谷歌上输入一个单词,。
you immediately get suggestions like these.你马上就会得到这样的建议。
These feature is also known as auto complete.这些功能也被称为自动完成。
It'll basically suggest the rest of the word for you.它基本上就是在暗示这个单词的其余部分。
我们还有一种叫做垃圾邮件检测的技术。
Here is an example of how Google recognizes这里有一个例子来说明谷歌是如何识别。
the misspelling Netflix错误拼写的 Netflix。
and shows results for keywords that match your misspelling.并显示与你拼写错误相匹配的关键字的结果。
So, the spam detection is also based所以，垃圾邮件检测也是基于。
on the concepts of text mining关于文本挖掘的概念。
and natural language processing.和自然语言处理。
Next we have predictive typing and spell checkers.接下来我们有了联想输入法和拼写检查器。
Features like auto correct, email classification自动更正、电子邮件分类等功能。
都是文本挖掘和 NLP 的应用。
Now we look at a couple of more applications现在我们来看看更多的应用程序。
of natural language processing.自然语言处理。
We have something known as sentimental analysis.我们有一种叫做情感分析的东西。
Sentimental analysis is extremely useful情感分析是非常有用的。
in social media monitoring,在社交媒体监控方面。
because it allows us to gain an overview因为它使我们能够获得一个概览。
of the wider public opinion behind certain topics.某些话题背后更广泛的公众舆论。
So, basically, sentimental analysis所以，基本上是情感分析。
is used to understand the public's opinion是用来了解公众意见的。
or customer's opinion on a certain product或者顾客对某种产品的意见。
or on a certain topic.或者在某个话题上。
情感分析实际上是一个非常重要的部分。
of a lot of social media platforms许多社交媒体平台。
like Twitter, Facebook.比如 Twitter，Facebook... ..。
They use sentimental analysis very frequently.他们经常使用情感分析法。
Then we have something known as chatbot.然后我们有了一个叫聊天机器人的东西。
Chatbots are basically the solutions聊天机器人基本上就是解决方案。
for all the consumer frustration,对于所有消费者的挫败感。
关于客户电话服务。
So we have companies like Pizza Hut, Uber所以我们有必胜客、优步这样的公司。
who have started using chatbots他们开始使用聊天机器人。
提供良好的客户服务。
apart form that speech recognition.除了语音识别之外..。
NLP has widely been used in speech recognition.NLP 在语音识别中得到了广泛的应用。
We're all aware of Alexa, Siri, Google Assistant,我们都知道 Alexa，Siri，谷歌助手。
and Cortana.和 Cortana. 。
These are all applications of natural language processing.这些都是自然语言处理的应用。
Machine translation is another important application of NLP.机器翻译是 NLP 的另一个重要应用。
An example of this is the Google Translator一个例子就是谷歌翻译器。
，使用 NLP 处理和翻译。
one language to the other.一种语言对另一种语言。
Other application include spell checkers,其他应用包括拼写检查器、。
keywords search, information extraction,关键词搜索，信息抽取搜索。
和 NLP 可以用来获得有用的信息。
从各种网站，从 word 文档，。
from files, and et cetera.文件等等。
It can also be used in advertisement matching.它也可以用于广告配对。
This basically means a recommendation of ads这基本上意味着广告的推荐。
based on your history.根据你的过去。
So now that you have a basic understanding of where那么现在你已经基本了解了。
natural language processing is used使用自然语言处理。
and what exactly it is,到底是什么。
let's take a look at some important concepts.让我们来看看一些重要的概念。
So, firstly, we're gonna discuss tokenization.那么，首先，我们要讨论象征化。
Now tokenization is the mos basic step in text mining.现在，标记化是文本挖掘中最基本的步骤。
Tokenization basically means breaking down data标记化基本上意味着分解数据。
into smaller chunks or tokens分成更小的块或者代币。
so that they can be easily analyzed.这样就可以很容易地进行分析。
现在，标记化是如何运作的。
it works by breaking a complex sentence into words.它的工作原理是把一个复杂的句子分解成单词。
So you're breaking a huge sentence into words.所以你是在把一个巨大的句子分解成单词。
You'll understand the importance of each of the word你会明白每一个字的重要性。
with respect to the whole sentence,关于整个句子。
after which will produce a description在那之后我们会得到一个描述。
on an input sentence.在一个输入句子上。
So, for example, let's say we have this sentence,例如，假设我们有这样一个句子。
tokens are simple.代币很简单。
If we apply tokenization on this sentence,如果我们在这个句子上使用表示法,。
what we get is this.我们得到的是这个..。
We're just breaking a sentence into words.我们只是把一个句子分成几个单词。
Then we're understanding the importance那么我们就理解了。
of each of these words.这些单词中的每一个。
We'll perform NLP process on each of these words我们将对每个单词执行 NLP 处理。
to understand how important each word为了理解每个词的重要性。
is in this entire sentence.在这整个句子里。
For me, I think tokens and simple are important words,对我来说，代币和简单是重要的词汇。
are is basically another stop word.基本上是另一个停顿词。
We'll be discussing about stop words in our further slides.我们将在以后的幻灯片中讨论停顿词。
But for now, you eed to understand that tokenization但是现在，你需要理解这种象征化。
是一个非常简单的过程。
breaking sentences into words.把句子分解成单词。
Next, we have something known as stemming.接下来，我们有词干法。
Stemming is basically normalizing words词干法基本上是正常化的单词。
into its base form or into its root form.变成它的基本形式或根形式。
Take a look at this example.看看这个例子。
We have words like detection,我们有像侦查这样的词。
detecting, detected, and detections.侦测，侦测，侦测。
Now we all know that the root word现在我们都知道词根。
for all these words is detect.因为所有这些单词都是侦查。
Basically, all these words mean detect.基本上，所有这些单词的意思都是“检测”。
So the stemming algorithm works by cutting off the end所以词干分析算法是通过截断结尾来实现的。
or the beginning of the word或者是这个词的开头。
，并考虑到一系列常用的前缀。
and suffixes that can be found on any word.后缀可以在任何单词上找到。
So guys, stemming can be successful in some cases,所以，在某些情况下，词干分析是可以成功的。
but not always.但并不总是..。
That is why a lot of people affirm that这就是为什么很多人肯定。
stemming has a lot of limitations.词干有很多限制。
So, in order to overcome the limitations of stemming,所以，为了克服词干分析的局限性,。
我们有一种叫做“旅鼠化”的东西。
Now what lemmatization does is现在旅鼠的作用是。
它考虑到形态分析。
of the words.这句话的意思是:。
To do so, it is necessary to have a detailed dictionary为了做到这一点，有必要有一本详细的词典。
which the algorithm can look through to link the form这个算法可以通过查看来链接表单。
back to its lemma.回到它的引理。
So, basically lemmatization所以，基本上就是旅行。
is also quite similar to stemming.也和词干很相似。
It maps different words into one common root.它把不同的词映射成一个共同的词根。
Sometimes what happens in stemming is that有时在词干法中发生的是。
most of the words gets cut off.大部分的词都被删掉了。
Let's say we wanted to cut detection into detect.假设我们想把侦查工作简化为侦查工作。
有时它变成 det 或 tect。
or something like that.或者类似的东西。
So because of this, the grammar所以，正因为如此，语法。
or the importance of the word goes away.否则这个词的重要性就会消失。
You don't know what the words mean anymore.你已经不知道这些词的意思了。
由于不加区分地切割词语,。
sometimes the grammar the understanding of the word有时候语法就是对单词的理解。
is not there anymore.已经不在那里了。
So that's why lemmatization was introduced.这就是为什么旅鼠被引进的原因。
a proper word.一个恰当的词..。
Okay, it's not going to be something that is half cut好吧，这不是什么半成品。
or anything like that.或者其他类似的东西。
You're going to understand the morphological analysis你将会理解形态学分析。
and then only you're going to perform lemmatization.然后只有你们才能进行旅行。
An example of a lemmatizer旅鼠的一个例子。
is you're going to convert gone, going, and went into go.你要转换成 go，go，go，go..。
All the three words anyway mean the same thing.反正这三个字的意思都是一样的。
So you're going to convert it into go.所以你要把它转换成外挂。
We are not removing the first and the last part of the word.我们并不是要去掉这个单词的第一部分和最后一部分。
What we're doing is we're understanding我们所做的就是理解。
the grammar behind the word.这个单词背后的语法。
We're understanding the English我们正在理解英语。
or the morphological analysis of the word,或者是对这个词的形态分析。
只有这样我们才能进行实验. 。
That's what lemmatization is all about.这就是旅行的目的。
Now stop words are basically a set of现在停止语基本上是一组。
commonly used words in any language, not just English.任何语言中常用的单词，不仅仅是英语。
Now the reason why stop words现在停止说话的原因是。
are critical to many applications is that对于许多应用来说至关重要的是。
如果我们去掉那些常用的词语。
in a given language,在一种特定的语言中。
we can finally focus on the important words.我们终于可以把注意力集中在重要的词上了。
For example, in the context of a search engine,例如，在搜索引擎的上下文中,。
let's say you open up Google假设你打开了谷歌。
and you try how to make strawberry milkshake.你试试怎么做草莓奶昔。
What the search engine is going to do is搜索引擎要做的是。
it's going to find a lot more pages它会找到更多的页面。
that contain the terms how to make,包含如何制造的术语。
rather than pages which contain the recipe而不是包含食谱的页面。
for your strawberry milkshake.你的草莓奶昔。
That's why you have to disregard these terms.这就是为什么你必须无视这些条件的原因。
The search engine can actually focus搜索引擎实际上可以集中精力。
on the strawberry milkshake recipe,草莓奶昔的配方。
instead of looking for pages that have how to and so on.与其寻找有如何操作的页面，不如... ..。
So that's why you need to remove these stop words.所以这就是为什么你需要删除这些停止词。
Stop words are how to, begin, gone, various, and, the,停止语是指如何开始，如何开始，如何消失，如何变化。
all of these are stop words.所有这些都是停顿词。
They are not necessarily important他们不一定重要。
to understand the importance of the sentence.为了理解这句话的重要性。
So you get rid of these commonly used words,所以你要把这些常用的词去掉。
这样你就可以专注于实际的关键字。
Another term you need to understand另一个术语你需要理解。
is document term matrix.是文档术语矩阵。
文档术语矩阵基本上是一个矩阵。
用文件按角色分类，按栏目分类。
So if your document one has this sentence, this is fun,所以如果你的文档一有这句话，这很有趣。
or has these word, this is fun,或者有这些词，这很有趣。
then you're going to get one, one, one over here.然后你会得到一个，一个，一个在这里。
In document two, if you see we have this and we have is,在第二份文件中，如果你看到我们有这个，我们有这个。
but we do not have fun.但是我们没有乐趣。
So that's what a document term matrix is.这就是文档术语矩阵的含义。
It is basically to understand whether your document基本上就是要了解你的文件是否。
contains each of these words.包含了这些单词的每一个。
It is a frequency matrix.这是一个频率矩阵。
That is what a document term matrix is.这就是文档术语矩阵的含义。
Now let's move on and look at现在让我们继续，看看。
a natural language processing demo.一个自然语言处理演示。
So what we're gonna do is we're gonna perform所以我们要做的就是表演。
sentimental analysis.情感分析. 。
Now like I said, sentimental analysis现在就像我说的，情感分析。
is one of the most popular applications是最受欢迎的应用程序之一。
自然语言处理。
It refers to the processing of determining它指的是决定的过程。
whether a given piece of text or a given sentence of text不管是给定的一段文字还是给定的一句文字。
is positive or negative.是正数还是负数。
So, in some variations, we consider因此，在某些情况下，我们认为。
a sentence to also be neutral.一个句子同时也是中立的。
That's a third option.那是第三种选择。
这种技术通常用于发现。
how people feel about a particular topic人们对某一特定话题的感受。
or what are people's opinion about a particular topic.或者人们对某一特定话题的看法是什么。
So this is mainly used to analyze the sentiments of users所以这主要是用来分析使用者的情绪。
in various forms,以各种形式。
such as in marketing campaigns, in social media,例如在营销活动中，在社交媒体中。
in e-commerce websites, and so on.在电子商务网站上，等等。
So now we'll be performing sentimental analysis所以现在我们要进行情感分析。
using Python.使用 Python. 。
So we are going to perform natural language processing所以我们要执行自然语言处理。
通过使用 NaiveBayesClassifier。
That's why we are importing the NaiveBayesClassifier.这就是为什么我们要进口奈维贝斯分类器。
So guys, Python provides a library known所以，伙计们，Python 提供了一个已知的库。
as natural language toolkit.作为自然语言工具包。
This library contains all the functions that are needed这个库包含所有需要的功能。
to perform natural language processing.执行自然语言处理。
Also in this library,也在这个图书馆里。
we have a predefined data set called movie reviews.我们有一个预先定义的数据集，叫做电影评论。
What we're gonna do is we're going to download that我们要做的就是把它下载下来。
from our NLTK, which is natural language toolkit.从我们的 NLTK，这是一个自然语言工具包... ..。
We're basically going to run our analysis我们基本上要进行分析。
on this movie review data set.在这个电影评论数据集上。
And that's exactly what we're doing over here.这正是我们在这里所做的。
Now what we're doing is we're defining a function现在我们正在定义一个函数。
in order to extract features.为了提取特征。
So this is our function.所以这就是我们的职责。
It's just going to extract all our words.它只会把我们所有的话都摘录下来。
Now that we've extracted the data,既然我们已经提取了数据,。
we need to train it,我们需要训练它。
so we'll do that by using our movie reviews data set所以我们将通过使用我们的电影评论数据集来实现这一点。
that we just downloaded.我们刚刚下载了。
We're going to understand我们会明白的。
the positive words and the negative words.积极词汇和消极词汇。
So what we're doing here is we're just loading our positive所以我们现在要做的就是装载我们的正片。
and our negative reviews.我们的负面评论。
We're loading both of them.我们正在装载他们两个。
After that, we'll separate each of these然后，我们将把这些分开。
into positive features and negative features.分为正面特征和负面特征。
This is pretty understandable.这是可以理解的。
Next, we'll split the data接下来，我们将分享数据。
into our training and testing set.进入我们的训练和测试设备。
Now this is something that we've been doing这是我们一直在做的事情。
for all our demos.为了我们所有的样带。
This is also known as data splicing.这也被称为数据拼接。
We've also set a threshold factor of 0.8我们还把阈值设定为0.8。
which basically means that 80% of your data set这基本上意味着你80% 的数据集。
will belong to your training,属于你的训练。
and 20% will be for your testing.百分之二十将用于你的测试。
You're going to do this even for your positive即使是为了你的积极面，你也要这样做。
and your negative words.还有你的否定词。
After that, you're just extracting the features again,在这之后，你只需要再次提取特征。
and you're just printing你只是在打印。
the number of training data points that you have.你所拥有的培训数据点的数量。
You're just printing the length of your training features你只是在打印你的训练特征的长度。
and you're printing the length然后打印长度。
of your testing features.你的测试功能. 。
We can see the output, let's run this program.我们可以看到输出，让我们运行这个程序。
So if you see that we're getting所以如果你看到我们正在。
the number of training data points as 1,600培训数据点的数量为1600个。
and your number of testing data points are 400,你的测试数据点的数量是400,。
there's an 80 to 20% ration over here.这里有80% 到20% 的口粮。
After this, we'll be using the NaiveBayesClassifier在这之后，我们将使用 NaiveBayesClassifier。
and we'll define the object我们来定义这个对象。
for the NaiveBayesClassifier with basically classifier,用基本分类器的 NaiveBayesClassifier，。
and we'll train this using our training data set.我们将用我们的训练数据集来训练它。
We'll also look at the accuracy of our model.我们还要考虑我们模型的准确性。
The accuracy of our classifier is around 73%,我们的分类器的准确率在73% 左右。
which is a really good number.这是一个很好的数字。
Now this classifier object will actually contain现在这个分类器对象实际上包含了。
the most informative words最能提供信息的词。
that are obtained during analysis.在分析过程中获得的数据。
These words are basically essential in understanding这些词对于理解基本上是必不可少的。
which word is classified as positive哪个词是肯定的。
and which is classified as negative.而且被归类为否定的。
What we're doing here is we're going to review movies.我们在这里所做的是我们要对电影进行评论。
We're going to see which movie review is positive我们要看看哪些电影评论是正面的。
or which movie review is negative.或者哪部电影的评论是负面的。
Now this classifier will basically have现在这个分类器基本上。
all the informative words that will help us decide所有能帮助我们作出决定的信息性词汇。
which is a positive review or a negative review.是正面的评价还是负面的评价。
Then we're just printing these 10 most informative words,然后我们打印这10个信息量最大的单词。
and we have outstanding, insulting,我们有优秀的，侮辱性的。
vulnerable, ludicrous, uninvolving,脆弱的，可笑的，无关紧要的。
avoids, fascination, and so on.回避、迷恋等等。
These are the most important words in our text.这些是我们课文中最重要的词。
Now what we're gonna do is we're gonna test our model.现在我们要做的是测试我们的模型。
I've randomly given some reviews.我随便写了一些评论。
If you want, let's add another review.如果你愿意，我们再加一条评论。
We'll say我们会说。
I loved the我喜欢这个。
movie.电影. 。
So I've added another review over here.所以我在这里加了另一条评论。
Here we're just printing the review,我们正在打印这篇评论。
and we're checking if this is a positive review我们正在检查这是否是一个积极的评论。
or a negative review.或者负面评价。
Now let's look at our predictions.现在让我们来看看我们的预测。
We'll save this and...我们把这个保存起来，然后... ..。
I forgot to put a comma over here.我忘记在这里加逗号了。
Save it and let's run the file again.保存它，让我们再次运行这个文件。
So these were our randomly written movie reviews.这些是我们随机写的电影评论。
The predicted sentiment is positive.预测的情绪是积极的。
Our probability score was 0.61.我们的概率分数是0.61。
It's pretty accurate here.这里的数据相当准确。
This is a dull movie and I would never recommend it,这是一部无聊的电影，我绝不推荐。
is a negative sentiment.是一种消极的情绪。
The cinematography is pretty great,这部电影的摄影技术相当不错。
that's a positive review.这是一个积极的评价。
The movie is pathetic is obviously a negative review.这部电影很可悲，显然是负面评价。
The direction was terrible,方向是可怕的。
and the story was all over the place.这个故事到处都是。
This is also considered as a negative review.这也被认为是负面评论。
Similarly, I love the movie is what I just inputted,同样地，我喜欢这部电影是我刚刚输入的。
and I've got a positive review on that.我得到了一个积极的评价。
So our classifier actually works really well.所以我们的分类器实际上工作得很好。
It's giving us good accuracy它给我们提供了很好的准确性。
and it's classifying the sentiments very accurately.而且它对情绪的分类非常准确。
So, guys, this was all about sentimental analysis.所以，伙计们，这一切都是关于感情的分析。
Here we basically saw if a movie review这里我们基本上看到的是一个电影评论。
was positive or negative.是阳性还是阴性。
So guys, that was all for our NLP demo.伙计们，这就是我们的 NLP 演示。
I hope all of you understood this.我希望你们都明白这一点。
It was a simple sentimental analysis这只是一个简单的情感分析。
So again, if you have doubts,所以，再说一次，如果你有疑问,。
please leave them in the comment section,请把它们留在评论栏。
and I'll help you with all of the queries.我会帮你解决所有的问题。
So guys, that was our last module,那么，伙计们，这是我们最后一个模块了。
which was on natural language processing.这是关于自然语言处理的。
Now before I end today's session,现在，在我结束今天的会议之前。
I would like to discuss with you我想和你讨论一下。
the machine learning engineers program机器学习工程师计划。
that we have Edureka.我们有爱多利卡。
So we all are aware of所以我们都知道。
the demand of the machine learning engineer.机器学习工程师的需求。
So, at Edureka, we have a master's program所以，在 Edureka，我们有一个硕士项目。
that involves 200-plus hours of interactive training.包括200多个小时的互动训练。
So the machine learning master's program at EdurekaEdureka 大学的机器学习硕士项目。
has around nine modules and 200-plus hours大约有9个模块，200多个小时。
of interactive learning.互动学习. 。
So let me tell you the curriculum那么，让我来告诉你们课程安排。
that this course provides.这门课程提供... ..。
So your first module will basically cover所以你的第一个单元基本上涵盖了。
Python programming.Python 编程. 。
It'll have all the basics and all your data visualization,它将包括你所有的基本知识和数据可视化。
your GUI programming, your functions,你的图形用户界面编程，你的函数。
and your object-oriented concepts.你的面向对象的概念. 。
The second module will cover machine learning with Python.第二个模块将介绍如何使用 Python 进行机器学习。
So you'll supervise algorithms所以你要监督算法。
and unsupervised algorithms和无监督算法。
以及统计数据和时间序列。
。
Your third module will have graphical modeling.你的第三个模块将包含图形化建模。
This is quite important when ti comes to machine learning.当我们谈到机器学习时，这是相当重要的。
Here you'll be taught about decision making,在这里，你将学习如何做决定。
graph theory, inference, and Bayesian and Markov's network,图论，推论，贝叶斯网络和马尔科夫网络。
and module number four will cover第四单元将负责。
reinforcement learning in depth.深入的强化学习。
Here you'll understanding dynamic programming,在这里，你将了解动态编程。
temporal difference, Bellman equations,时间差异，贝尔曼方程。
all the concepts of reinforcement learning in depth.所有关于强化学习的概念都很深入。
All the detail in advance concepts所有的细节都在先前的概念中。
of reinforcement learning.强化学习。
So, module number five will cover NLP with Python.因此，第五个模块将使用 Python 语言处理 NLP。
你会理解“ tokenization”，即词干化、词化、。
syntax, tree parsing, and so on.语法、树解析等等。
And module number six will have module six will have第六个单元会有第六个单元。
artificial intelligence and deep learning with TensorFlow.用 TensorFlow 实现人工智能和深度学习。
This module is a very advanced version这个模块是一个非常高级的版本。
of all your machine learning你所有的机器学习。
and reinforcement learning that you'll learn.你会学到很多强化学习。
Deep learning will be in depth over here.深度学习将在这里进行。
You'll be using TensorFlow throughout.你将在整个过程中使用 TensorFlow。
They'll cover all the concepts that we saw, CNN, RNN.他们将涵盖我们看到的所有概念，CNN，RNN..。
it'll cover the various type of neural networks,它将覆盖各种类型的神经网络。
like convolutional neural networks,类似卷积神经网络。
recurrent neural networks,返回神经网络。
long, short-term memory, neural networks,长期，短期记忆，神经网络。
and auto encoders and so on.还有自动编码器等等。
The seventh module is all about PySpark.第七个模块是关于火星火花的。
It'll show you how Spark SQL works它将向您展示 Spark SQL 是如何工作的。
以及 Spark ML 库的所有特性和功能。
And the last module will finally cover最后一个单元终于要讲完了。
about Python Spark using PySpark.关于使用 PySpark. . 的 Python Spark。
Appropriate from this seven modules,适用于这七个模块。
you'll also get two free self-paced courses.你还可以得到两门免费的自学课程。
Let's actually take a look at the course.实际上，让我们来看一下课程。
So this is your machine learning这就是你的机器学习。
engineer master's program.工程师硕士课程。
You'll have nine courses, 200-plus hours你有九门课程，200多个小时。
of interactive learning.交互式学习. 。
This is the whole course curriculum,这是整个课程的课程表。
which we just discussed.我们刚才讨论过了。
Here there are seven modules.这里有七个单元。
除了这七个单元，。
you'll be given two free self-paced courses,你将得到两门免费的自学课程。
which I'll discuss shortly.我很快就会讨论这个问题。
You can also get to know the average annual salary你也可以了解一下平均年薪。
for a machine learning engineer,对于一个机器学习工程师来说。
which is over $134,000.也就是超过134,000美元。
And there are also a lot of job openings还有很多职位空缺。
in the field of machine learning AI and data science.在机器学习的人工智能和数据科学领域。
So the job titles that you might get所以你可能得到的工作头衔。
are machine learning engineer, AI engineer,是机器学习工程师，人工智能工程师。
data scientist, data and analytics manger,数据科学家，数据和分析经理。
NLP engineer, and data engineer.自然语言处理工程师，数据工程师。
So this is basically the curriculum.所以这基本上就是课程安排。
你的第一份遗嘱是通过 Python 编程认证的。
使用 Python 的机器学习认证。
graphical modeling, reinforcement learning,图形建模，强化学习。
natural language processing,自然语言处理。
AI 和 TensorFlow 的深度学习。
Python Spark 认证培训使用 PySpark..。
如果你想更多地了解这些模块中的每一个，。
you can just go and view the curriculum.你可以去看看课程表。
They'll explain each and every concept他们会解释每一个概念。
that they'll be showing in this module.他们会在这个模块里放映。
All of this is going to be covered here.所有这些都会在这里包括在内。
This is just the first module.这只是第一个模块。
Now at the end of this project,现在这个项目结束了。
you will be given a verified certificate of completion你会得到一份经过验证的完工证书。
with your name on it,上面有你的名字。
and these are the free elective courses这些是免费的选修课。
that you're going to get.你会得到..。
One is your Python scripting certification training.一个是你的 Python 脚本认证培训。
And the other is your Python Statistics另一个是 Python 的统计数据。
for Data Science Course.数据科学课程。
这两门课程都深入地解释了 Python。
The second course on statistics第二门统计学课程。
will explain all the concepts将解释所有的概念。
描述统计学。
inferential statistics,推论统计学。
time series, testing data,时间序列，测试数据。
数据聚类、回归建模等。
So each of the module is designed in such a way that所以每个模块的设计都是这样的。
you'll have a practical demo你会得到一个实用的演示。
or a practical implementation或者是一个实际的实施。
after each and every model.在每一个模型之后。
So all the concept that I theoretically taught to you所以我理论上教给你们的所有概念。
will be explained through practical demos.我们将通过实际的演示来解释。
This way you'll get a good understanding of这样你就能很好地了解。
the entire machine learning and AI concepts.整个机器学习和人工智能概念。
So, if any of you are interested那么，如果你们有人感兴趣的话。
in enrolling for this program报名参加这个项目。
or if you want to learn more about或者如果你想了解更多关于。
the machine learning course offered by Edureka,机器学习课程是由 Edureka 开设的。
please leave your email IDs in the comment section,请把你们的电子邮件 id 留在评论栏。
and we'll get back to you我们会再联系你的。
with all the details of the course.课程的所有细节。
So guys, with this, we come to the end所以，伙计们，我们就这样走到了尽头。
I hope all of you have understood the basic concepts我希望你们都明白这些基本概念。
and the idea behind AI machine learning, deep learning,和人工智能机器学习，深度学习的理念。
and natural language processing.和自然语言处理. 。
So if you still have doubts所以如果你还有疑问。
regarding any of these topics,关于这些话题中的任何一个。
mention them in the comment section,在评论部分提到他们。
and I'll try to answer all your queries.我会尽量回答你所有的问题。
So guys, thank you so much for joining me in this session.所以，伙计们，非常感谢你们参加我的这次会议。
Have a great day.祝你今天过得愉快。
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Please be kind enough to like it,请你好心地喜欢它。
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50.0321 and so on.等等，等等。