Kaggle搞起来
Kaggle比赛多依靠机器来自动处理，机器学习几乎是必须要的技能。开始搞Kaggle需要的机器学习技能并不深入，只是需要对于机器学习的常见几个方法有基本了解即可，比如说对于一个问题，你可以认识到它是个classification的问题啊还是regression的问题啊，为什么机器可以根据你输入的一个矩阵来算出来分类结果啊。
其实有时候真的在于是不是愿意踏出那一步，一旦踏出了那一步，做与不做真的是天壤之别。
hacker的方式就是通过不断的尝试来学习，所以，搞机器学习，不实践，等于屁事没做。
Biological Response比赛
题目描述
根据分子的化学性质预测生物反应
这个比赛给出了csv格式的数据，每一行对应一个分子，第一列描述了实际的生物反应（分别为类别0和类别1），其余的列是通过分子的特性（比如样本大小、形状和元素构成等）得到的分子描述子，该描述子已经被归一化处理了。
第一次提交
该比赛是一个二元分类问题，其数据经过了特征提取和选择，使得预处理工作更加简单，虽然这个比赛已经结束了，但仍然可以提交解决方案，这样就可以看到你和世界上最好的数据科学家的比较了。
这里，我使用随机森林的算法来进行训练和预测，虽然随机森林是一个比较高级的分类器，但是由于sklearn库，这让该算法的使用变得很简单。
这里我们首先不需要知道这些技术蕴含的数学原理是什么，做实验让我们了解这个算法或工具的工作状况。下面就是运行这个程序，然后将生成的结果提交上Kaggle。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from numpy import genfromtxt, savetxt
def main():
#create the training & test sets, skipping the header row with [1:]
dataset = genfromtxt(open('Data/train.csv','r'), delimiter=',', dtype='f8')[1:]
target = [x[0] for x in dataset]
train = [x[1:] for x in dataset]
test = genfromtxt(open('Data/test.csv','r'), delimiter=',', dtype='f8')[1:]
#create and train the random forest
#multi-core CPUs can use: rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, n_jobs=2)
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
rf.fit(train, target)
predicted_probs = [[index + 1, x[1]] for index, x in enumerate(rf.predict_proba(test))]
savetxt('Data/submission.csv', predicted_probs, delimiter=',', fmt='%d,%f',
header='MoleculeId,PredictedProbability', comments = '')
if __name__=="__main__":
main()
评估和交叉检验
如果我们要使用梯度树提升(Gradient Tree Boosting)的方法来代替随机森林算法，或者用更加简单的线性模型。
在这个过程中，从sklearn导入方法并生成提交文件是很简单的，但是如何比较其性能成为了关键问题。如果对模型作了一个调整就提交一次是不实际的。所以我们要依次做两件事：
定义评估函数
交叉检验
你总是需要一些评估函数来决定你的模型执行效果好坏。理想上，这些评估函数最好和Kaggle的评估度量是一样的。在这个问题的比赛中，评估度量是log-loss函数。
import scipy as sp
def llfun(act, pred):
epsilon = 1e-15
pred = sp.maximum(epsilon, pred)
pred = sp.minimum(1-epsilon, pred)
ll = sum(act*sp.log(pred) + sp.subtract(1,act)*sp.log(sp.subtract(1,pred)))
ll = ll * -1.0/len(act)
return ll
最后，我们需要数据来测试我们的模型。当我们第一次提交结果的时候，Kaggle使用log-loss函数比较了你的预测结果和真实世界的结果，没有测试数据的情况下，我们该如何在本地测试我们的模型呢？
交叉验证是一种解决的办法。
交叉检验是一种简单的技术，其使用训练数据的一部分数据进行测试。在sklearn中，它构建了生成交叉验证集的一套工具。
在下面的代码中，构建了10个交叉验证集合，其中将10%的训练数据储备下来，测试算法结果。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import cross_validation
import logloss
import numpy as np
def main():
#read in data, parse into training and target sets
dataset = np.genfromtxt(open('Data/train.csv','r'), delimiter=',', dtype='f8')[1:]
target = np.array([x[0] for x in dataset])
train = np.array([x[1:] for x in dataset])
#In this case we'll use a random forest, but this could be any classifier
cfr = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
#Simple K-Fold cross validation. 5 folds.
cv = cross_validation.KFold(len(train), k=5, indices=False)
#iterate through the training and test cross validation segments and
#run the classifier on each one, aggregating the results into a list
results = []
for traincv, testcv in cv:
probas = cfr.fit(train[traincv], target[traincv]).predict_proba(train[testcv])
results.append( logloss.llfun(target[testcv], [x[1] for x in probas]) )
#print out the mean of the cross-validated results
print "Results: " + str( np.array(results).mean() )
if __name__=="__main__":
main()
这里值得一提的是，交叉验证的结果可能和Kaggle给你的打分不一致，这是因为：
随机森林的随机成分会使每次结果不一样；
实际的测试数据有可能偏离训练数据，尤其是数据量小的情况下，训练数据可能无法体现数据分布的整体特征；
验证方式的不同实现也会使得结果有差异
补充：Linux下python科学计算环境的安装
用python进行科学计算主要需要三个包：numpy、scipy、scikit-learn、matplotlib。
安装scipy
可以下载python的包管理工具pip进行安装，但是在安装scipy的过程中遇到一点问题。
Scipy需要LAPACK和BLAS的支持。
这两个数学库是很多linux科学计算软件需要调用的。
LAPACK，其名为Linear Algebra PACKage的缩写，是用Fortran语言编写的用于数值计算的函数集。它提供了丰富的工具函数，可用于诸如解多元线性方程、线性系统方程组的最小平方解、计算特征向量、用于计算矩阵QR分解的Householder转换、以及奇异值分解等问题。
BLAS，全称Basic Linear Algebra Subprograms，即基础线性代数子程序库，里面拥有大量已经编写好的关于线性代数运算的程序。
安装LAPACK和BLAS的过程:
- 下载lapack.tgz包，解压到本地
- 进入LAPACK文件夹
- 将make.inc.example复制为make.inc。该文件为编译配置文件。
- 通过make blaslib命令编译BLAS
- 通过make lapacklib命令编译LAPACK
- 最终得到两个lib文件：librefblas.a和liblapack.a
补充：这是一个fortran库，需要gfortran的支持，我通过sudo apt-get install gfortran-4.8和sudo apt-get install gfortran来安装fortran的编译器
我在mint系统下，使用sudo apt-get install liblapack-dev也可以很容易的安装，省去了编译的麻烦。
这么试了几次，使用pip install scipy还是有问题，提示是找不到Python.h头文件。
最后找了一个安装scipy最简易的方案，使用sudo apt-get install python-scipy，这样可以一键安装scipy。因为这里会分析软件依赖关系，将需要安装的额外软件包都一并安装，省去了一个一个安装的复杂问题。
安装matplotlib
在linux下安装matplotlib远比在windows中安装要麻烦，我首先下载了源码包进行安装。
使用python setup.py install的时候提示需要freetype和png，于是我使用apt-get安装了libpng-dev和libfreetype6-dev。
出现"error trying to exec 'cc1plus': execvp: No such file or directory"问题，解决方案是sudo apt-get install build-essential。
不过最后还是调整了软件源，使用sudo apt-get install python-matplotlib来安装的。安装结束后试验了一下，发现还需要安装python-tk，于是又使用apt-get安装了一下，最终可以正常的使用了。
eclipse开发环境
下载了免安装版的eclipse之后，可以解压到/usr/local/目录中。
然后创建桌面快捷方式，sudo vim /usr/share/applications/eclipse.desktop
属于下面文本:
[Desktop Entry]
Name=Eclipse
Comment=Eclipse SDK
Encoding=UTF-8
Exec=/usr/local/eclipse/eclipse
Icon=/usr/local/eclipse/icon.xpm
Terminal=false
Type=Application
Categories=Application;Development;
将该文件复制到桌面就可以从桌面快捷方式上打开eclipse了。
打开eclipse之后，安装pydev再进行相关配置就可以正常工作了。
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