S40L04 – 使用数字的数据表示

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机器学习和深度学习的数据格式与表示的全面指南

目录

数据格式介绍
文本数据与自然语言处理 (NLP)
机器学习中的分类与数值数据
机器学习中的图像数据处理
音频数据表示
图数据及其应用
深度学习：扩展数据处理能力
实际应用与案例
结论




数据格式介绍

数据是任何机器学习或深度学习项目的基础。数据格式的多样性——从文本和数字到图像和音频——需要针对性的处理和表示方法。有效的数据表示不仅提高了模型的准确性，还优化了计算效率。

文本数据与自然语言处理 (NLP)

向量化技术

文本数据本质上是非结构化的，因此将其转换为机器学习模型可以理解的数值格式是至关重要的。向量化是NLP中的一个关键过程，将文本转换为数值向量。常见的向量化技术包括：


词袋模型 (BoW)：通过词频表示文本。
词频-逆文档频率 (TF-IDF)：考虑词语在文档中相对于语料库的重要性。
词嵌入 (例如 Word2Vec, GloVe)：在连续向量空间中捕捉词语之间的上下文关系。


文本数据的预处理

在向量化之前，文本数据通常需要经过以下预处理步骤：


分词：将文本拆分为单独的标记或词语。
去除停用词：消除可能不贡献重要意义的常见词语。
词干提取与词形还原：将词语简化为其基本或词根形式。


通过实施这些预处理步骤，文本数据的质量和相关性得以提高，从而导致更有效的NLP模型。

机器学习中的分类与数值数据

分类变量的编码

机器学习模型需要数值输入，因此需要对分类变量进行转换。常见的编码技术包括：


标签编码：为每个类别分配一个唯一的整数。
独热编码：为每个类别创建二进制列，指示特征的存在或不存在。


数值特征的缩放

对数值数据进行缩放可以确保特征对结果的贡献相等，尤其是在对特征尺度敏感的算法中。常见的缩放方法包括：


最小-最大缩放：将数据缩放到0到1之间的范围。
标准化 (Z-score 归一化)：将数据围绕均值居中，并具有单位标准差。


示例：





		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# Sample numerical data
import pandas as pd
import cv2

df = pd.DataFrame({
    'Publisher': ['Oxford', 'Morford University Press', 'HarperFlamingo', 'Carlo', 'HarperPerennial'],
    'Year': [2002, 1991, 2001, 1991, 1999]
})

# One-Hot Encoding for 'Publisher'
df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['Publisher'])

# Min-Max Scaling for 'Year'
scaler = MinMaxScaler()
df_encoded['Year_scaled'] = scaler.fit_transform(df_encoded[['Year']])

print(df_encoded)
			
				
					
				
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						from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
 
# Sample numerical data
import pandas as pd
import cv2
 
df = pd.DataFrame({
    'Publisher': ['Oxford', 'Morford University Press', 'HarperFlamingo', 'Carlo', 'HarperPerennial'],
    'Year': [2002, 1991, 2001, 1991, 1999]
})
 
# One-Hot Encoding for 'Publisher'
df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['Publisher'])
 
# Min-Max Scaling for 'Year'
scaler = MinMaxScaler()
df_encoded['Year_scaled'] = scaler.fit_transform(df_encoded[['Year']])
 
print(df_encoded)
					
				
			
		







		
		
			
			
Java
			
			   Year  Publisher_Carlo  Publisher_HarperFlamingo  Publisher_HarperPerennial   
0  2002                0                         0                           0   
1  1991                0                         0                           1   
2  2001                0                         1                           0   
3  1991                1                         0                           0   
4  1999                0                         0                           0   

   Publisher_Morford University Press  Publisher_Oxford  Year_scaled  
0                                  0                  1          1.0  
1                                  1                  0          0.0  
2                                  0                  0          0.75  
3                                  0                  0          0.0  
4                                  0                  0          0.5  
			
				
					
				
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						   Year  Publisher_Carlo  Publisher_HarperFlamingo  Publisher_HarperPerennial   
0  2002                0                         0                           0   
1  1991                0                         0                           1   
2  2001                0                         1                           0   
3  1991                1                         0                           0   
4  1999                0                         0                           0   
 
   Publisher_Morford University Press  Publisher_Oxford  Year_scaled  
0                                  0                  1          1.0  
1                                  1                  0          0.0  
2                                  0                  0          0.75  
3                                  0                  0          0.0  
4                                  0                  0          0.5  
					
				
			
		



机器学习中的图像数据处理

图像信息丰富，在数据表示方面面临独特的挑战。将图像转换为数值格式涉及多个步骤：

灰度转换与归一化

将彩色图像转换为灰度图像，通过将其减少为单一的强度通道来简化数据。归一化像素值将其缩放到0到1之间，这对神经网络训练有利。

示例：





		
		
			
			
Java
			
			import cv2
import pandas as pd

# Load and convert image to grayscale
im = cv2.imread("Picture1l.png")
gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Normalize pixel values
df = pd.DataFrame(gray / 255)

# Round the values for better readability
df_rounded = df.round(2)
print(df_rounded)
			
				
					
				
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						import cv2
import pandas as pd
 
# Load and convert image to grayscale
im = cv2.imread("Picture1l.png")
gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# Normalize pixel values
df = pd.DataFrame(gray / 255)
 
# Round the values for better readability
df_rounded = df.round(2)
print(df_rounded)
					
				
			
		







		
		
			
			
Java
			
			      0     1     2     3   ...   123   124   125   126   127
0  1.00  1.00  1.00  1.00  ...  0.58  0.38  0.61  0.62  0.62
1  1.00  1.00  1.00  1.00  ...  0.38  0.37  0.37  0.37  0.37
2  1.00  1.00  1.00  1.00  ...  0.38  0.37  0.37  0.37  0.37
3  1.00  1.00  1.00  1.00  ...  0.37  0.37  0.37  0.37  0.37
4  1.00  1.00  1.00  1.00  ...  0.37  0.37  0.37  0.37  0.37
			
				
					
				
					1
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						      0     1     2     3   ...   123   124   125   126   127
0  1.00  1.00  1.00  1.00  ...  0.58  0.38  0.61  0.62  0.62
1  1.00  1.00  1.00  1.00  ...  0.38  0.37  0.37  0.37  0.37
2  1.00  1.00  1.00  1.00  ...  0.38  0.37  0.37  0.37  0.37
3  1.00  1.00  1.00  1.00  ...  0.37  0.37  0.37  0.37  0.37
4  1.00  1.00  1.00  1.00  ...  0.37  0.37  0.37  0.37  0.37
					
				
			
		



矩阵表示

图像可以表示为二维或三维矩阵，每个像素对应一个数值。这个矩阵作为各种机器学习模型的输入，包括卷积神经网络 (CNN)。

音频数据表示

音频数据与图像一样，需要转换为数值格式以进行机器学习处理。常见技术包括：


波形表示：直接使用音频信号的振幅。
声谱图：频谱的可视化表示。
MFCCs (梅尔频率倒谱系数)：捕捉声音的短期功率谱。


十六进制转换示例：

可以使用wave和numpy等库以编程方式将音频文件转换为数值数据。以下是一个简化的示例：





		
		
			
			
Java
			
			import wave
import numpy as np

# Open the audio file
audio = wave.open('flask_course.wav', 'rb')
frames = audio.readframes(-1)
sound_info = np.frombuffer(frames, dtype=np.int16)
print(sound_info)
			
				
					
				
					1
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						import wave
import numpy as np
 
# Open the audio file
audio = wave.open('flask_course.wav', 'rb')
frames = audio.readframes(-1)
sound_info = np.frombuffer(frames, dtype=np.int16)
print(sound_info)
					
				
			
		



这将音频信号转换为表示波形的数值值的numpy数组。

图数据及其应用

图是用于表示实体之间关系的多功能数据结构。应用包括：


社交网络：表示用户及其连接。
推荐系统：建模项目和用户偏好。
知识图谱：连接来自各种来源的数据以提供上下文信息。


图通常使用邻接矩阵或边列表来表示，这些可以作为输入传递给专门的神经网络，如图神经网络 (GNN)。

深度学习：扩展数据处理能力

传统的机器学习模型在处理结构化和表格数据方面表现出色，而深度学习在处理复杂和非结构化数据格式（如图像、音频和文本）方面更为出色。

深度学习的优势


自动特征提取：深度学习模型，尤其是CNN和RNN，能够自动从原始数据中提取相关特征。
可扩展性：深度学习模型能够有效处理大型和高维数据集。
多功能性：能够在单一框架内处理各种数据类型。


神经网络与矩阵表示

深度学习高度依赖矩阵操作。以矩阵形式表示的数据可以被神经网络高效处理，从而实现图像识别、自然语言理解和语音识别等任务。

神经网络输入示例：

使用前面的灰度图像示例，像素值的二维矩阵可以输入到神经网络中，用于分类或目标检测等任务。





		
		
			
			
Java
			
			import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# Define a simple CNN model
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

print(model.summary())
			
				
					
				
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						import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
 
# Define a simple CNN model
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])
 
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
 
print(model.summary())
					
				
			
		



实际应用与案例

推荐系统

使用表格数据，机器学习模型可以预测用户偏好并推荐产品或服务。例如，所提到的零售商数据集涉及预处理零售商交易，以向用户推荐相关产品。

手写数字识别

利用图像数据和深度学习，模型可以准确识别和分类手写数字，即使在书写风格上存在差异。著名的MNIST数据集就是这一应用的典范，其中手写数字的图像被转换为数值矩阵以进行模型训练。

结论

数据预处理和表示是机器学习和深度学习模型成功的基础。通过理解和有效管理各种数据格式——从文本和数值数据到图像和音频——你可以充分利用模型的潜力。深度学习凭借其先进的能力，进一步拓展了处理复杂和非结构化数据的视野，使其效率达到了前所未有的水平。随着数据在多样性和数量上的不断增长，掌握这些技术将成为数据科学家和机器学习从业者不可或缺的技能。



关键词：数据格式, 数据表示, 机器学习, 深度学习, NLP, 向量化, 分类数据编码, 数值数据缩放, 图像处理, 音频数据, 图神经网络, 推荐系统, 手写数字识别, 数据预处理。