大家都知道tensorflow（简称tf）是一个机器学习的框架，使用它就可以完成机器学习。那就用tf来演示一下怎么做机器学习吧，这样你就有一个具体的感受：原来是这样的啊！
本文使用tensorflow做一次机器学习的演示。 但是，tensorflow的理解跟使用，是可以作为一个独立的专题来讲解的，这个我再补充。
机器学习有两个关键点，一个是样本，一个是模型。样本的作用，包括用于训练（带标签）跟测试（带或不带标签），大量特征良好而标签准确的训练样本，是关键。模型，简单理解，就是一个函数，一个接受不断调整参数以达到最佳预测状态的函数，比如之前提到的简单线性回归模型。
本文的“原型”是这个地址：https://colab.research.google.com/notebooks/mlcc/first_steps_with_tensor_flow.ipynb?hl=zh-cn#scrollTo=9ivCDWnwE2Zx， 你可以查阅这个网页的内容。
我会尽量用自己的话来讲，突出重点，并且坚持“不要完整、不要完美”的思路。
（一）样本
不同的问题场景，使用不同的样本。有时，样本的获取或创建，是很耗时间，也是很关键的事情。
这里，要解决的问题，是“预测房价”，而样本已经有人准备好了，地址是这个：https://download.mlcc.google.com/mledu-datasets/california_housing_train.csv
对于样本的读取与分析，使用pandas（之前有单独介绍）。使用pandas读取时，可以直接读取这个地址，因为pandas支持联网的远程读取，也可以把这个文件下载到本地，再使用pandas来读取。
小程先下载这个样本文件，比如使用这个命令：
curl -o housing.csv "https://download.mlcc.google.com/mledu-datasets/california_housing_train.csv"
然后，使用pandas来读取，展示一些内容，并查看一般的统计信息：
执行这段代码，效果如下：
这个样本，是某个地区的房子的信息，小程的目标是根据这些信息，预测出在新的特征信息下（比如经纬度、房龄、面积等），会有什么样的median_house_value，即房子价值的中位数。
至此，已经解决了样本的问题，这个样本主要用于模型的训练。
（二）模型
先来回顾一下机器学习的工作图：
上图的整体，为机器的迭代学习过程。这里的“模型”，指的是整体的迭代学习过程，包括输入、预测模型、权重调整与损失计算。
为了更好地组织与实现学习过程，小程对上图的步骤加了划分，请留意下图的注释：
（1）输入
对于训练（即训练“预测模型”），需要输入特征与标签的组合（即样本）。这里，预测标签（也是目标）设定为房子价值的中位数即median_house_value，所以样本的标签也就设定为median_house_value。对于特征，为了演示上的简单，这里选择某个街道的房子总数即total_rooms做为单一特征。
于是，训练样本的特征与标签就确定下来了，可以这样写代码来获得：
以上把特征与标签明确下来了，但是，在把样本（特征与标签的组合）设置给预测模型进行训练的时候，还有一些“预处理”可以实施以获得更好的训练效果，这个预处理，包括把样本转换成tensorflow的Dataset切片、是否随机抽取样本进行训练、数据重用的次数、迭代学习的次数、每次迭代使用的样本数，等等。
这个预处理，也叫“输入函数”，在预测模型执行训练时，需要指定输入函数。
在实现输入函数之前，先讲解几个概念。
epoch，数据被（重复）使用的次数。比如epoch为1则所有样本只使用一次，epoch为2则所有样本使用两次。比如有三个样本为{a,b,c}，epoch为2时，就是使用2次，变成{a,b,c,a,b,c}，当然样本的顺序是可以打乱的。
迭代，一次迭代包括了标签预测、损失计算与权重调整的过程，一次迭代一般只使用小批量（batch_size个）样本。
step，迭代的总次数。
batch_size，每次迭代使用的样本的个数（并不一定要所有样本都使用上，比如小批量的梯度下降法）。
每次step（迭代），都调用一次输入函数，返回指定大小的数据集，直至step次数处理完，或者样本数据已经用完。
这个输入函数可以这样实现，请留意下图中的解释：
（2）预测模型
之前提到，简单线性回归是一个简单的预测模型，这个预测模型适用于从x到y的映射。本例中，就是从total_rooms预测出median_house_value，所以使用简单线性回归模型即可解决问题。
在tf.estimator模块中，有一个LinearRegressor类，它的对象就是一个线性回归模型。
在创建LinearRegressor模型时，需要指定调整模型参数的优化器，这里使用这前介绍的“小批量随机梯度下降”的优化器，代码如下：
创建预测模型之后，就可以执行训练了：
在创建预测模型时指定的梯度下降优化器，完成迭代学习过程中模型参数（比如权重）的调整。只要触发训练，这个优化器就会调整参数，这个过程不需要读者介入，包括下面的损失计算，也是优化器完成的工作。而我们进行损失计算，是为了观察收敛的情况，进而调整训练的参数，而不是模型的参数（如权重，这个是tensorflow的参数调整器来做的）。
（3）损失计算
预测模型在训练的过程中，会自动地，进行预测与损失计算，进而自动地调整模型的参数。
这一步，也叫评估。
需要注意，损失计算是创建预测模型时指定的优化器自动完成的事情，而这里计算损失，是为了调整模型的训练参数（比如步长、epoch等，这是你要做的事情）。
预测所有样本，得到预测值，再把预测值与真实的标签值，进行损失计算，分别计算出均方误差（MSE）跟均根方误差（RMSE），代码与执行效果如下：
以上对所有样本进行了预测，并计算了误差MSE跟RMSE，一般来说根据RMSE进行误差大小的判断即可，那么，现在的RMSE值，到底有多大呢？可以看一下median_house_value的最大值跟最小值，再来理解一下，现在的RMSE值是一个什么样的概念，代码与效果如下：
由上图的值来看，RMSE的值已经达到实际标签值的一半的误差，所以这个误差是巨大的。
为了更直观地观察预测与实际值的差别，一个办法是使用pandas的统计分析来对比，另一个办法是绘制拟合线，这里分别演示一下。
以下代码使用pandas进行分析，对比预测与实际值的差别，代码与效果如下：
另一个办法是绘制当前误差下的拟合线，代码与效果如下：
拟合线的目的是尽可能地拟合所有的点，但上图只训练了一次的模型，明显没有拟合的效果。为了得到更好的拟合效果，应该根据反馈的误差信息，调整训练参数，并进行反复的训练。
（三）调整训练参数
在样本跟模型（包括输入、创建预测模型、损失计算）确定下来之后，就可以反复地训练这个模型。
然后，根据反馈的误差信息，调整训练参数。
这里先“随意”地设置一下训练参数，再进行若干次训练，来观察一下误差的信息，把之前的代码调整一下，如下：
可以看到这样的输出：
上面演示的最终误差还是很大，这时，为了让模型取得更好的收敛，应该调整训练参数，比如调整为：
train_model(learning_rate=0.0001, step=500, batch_size=10)
读者可以尝试使用不同的训练参数，并留意误差收敛的情况（某些训练参数下误差并不会一直减小）。
最终的效果，小程就不演示了，因为最终的效果不是重点，重点是你应该明白，为了取得更好的训练效果，应该根据样本的数量与质量（特征的质量）来调整训练参数（需要反复试验），一般来说，可以尝试使用较小的learning_rate+较大的step+较大的batch_size进行训练，但是，最终还是看效果，包括误差收敛情况，还有最终的使用情况。
调整训练参数，很有可能是一个反复试验的过程，就像是一个科学实验，不断重复“给出结论”、“验证”、“调整结论”再次“验证”的过程。
（四）使用模型进行预测
使用模型进行预测，也就是最终使用训练后的模型，属于测试模型的环节，方法类似于训练过程中的predict的使用，我记得在“音频标签化”的讲解时已经提过了，这里不细说。
再罗索一下。模型简单来说就是函数，一个接受调整参数的函数，可以不断进化，得到更好的预测效果。对于模型，如果你不会写，没有关系，tensorflow包括了一些有效的模型，而且连调整模型参数的梯度优化器也内置了（调整参数的过程不用你介入）。模型的训练参数怎么设置，是你要上心的，而训练参数的设置，跟样本的数量与质量都有关系，还跟你的经验有关系。另一方面，你最要上心的，是样本怎么来？你怎么获取或创建大量特征良好的用于训练的样本？你要花掉多少时间？
总结一下，本文演示了机器学习的一个实战的例子，流程上，包括样本的获取、模型的创建（包括样本输入、预测模型创建、梯度下降优化器指定、损失计算等）、训练与训练参数的调整、测试模型等。本文希望，能让你对传统机器学习的操作，有一个具体感性的认识。
