《Python大规模机器学习》 —2.2流化源数据

2.2流化源数据

当你有一个传输数据的生成过程时，某些数据实际上正在流经你的计算机，你能动态处理或丢弃这些数据，但是除非你将其存储到某个数据存储库中，否则之后无法再访问这些数据。这就像从一条流动的河水中取水一样——河流一直在流动，但你不能同时过滤和处理所有河水。这与一次处理所有数据完全不同，后者更像是把所有的水都放在大坝里(类似于处理内存中的所有数据)。

作为数据流的一个示例，我们可以引用传感器即时产生的数据流，或者更简单地引用Twitter的流水线数据流。一般而言，数据流主要来源如下：

测量温度、压力和湿度的环境传感器

记录位置(纬度/经度)的GPS跟踪传感器

记录图像数据的卫星

监视视频和声音记录

网络流量

但是你通常不会处理真实的数据流，而是会处理存储在存储库或文件中的静态记录。在这种情况下，可根据某些标准重新创建数据流，例如，一次顺序或随机提取单个记录。例如，如果我们的数据包含在TXT或CSV文件中，只需每次获取文件的一行并将其传递给学习算法。

在本章和下一章的示例中，我们将处理存储在本地硬盘上的文件，并会为提取数据流准备相应的Python代码。我们不使用无意义的数据集，但也不会用太多数据进行测试和演示。

2.2.1处理真实数据集

1987年加州大学欧文分校(UCI)就开始建立UCI机器学习库，这是一个大型数据集库，被机器学习社区用于验证机器学习算法。编写本书时，该存储库大约包含350个来自不同领域和用于不同用途的数据集，从有监督回归和分类到无监督任务等。访问https://Archive.ics.uci.edu/ml可查看可用数据集。

本书选择了部分数据集（如表2-1所示），这些数据集在整本书中非常有用，而对你来说，用一台不寻常但仍可管理2GB内存的计算机处理大量数据非常具有挑战性。

表2-1参考数据集

若要从UCI存储库下载和使用数据集，必须转到该数据集的专用页面，并按照标题“Download:Data Folder”下方的链接进行操作。本书给出部分自动下载数据脚本，可放在你的Python使用目录中，这样会使数据访问更加容易。

下面是给出的部分函数，当从UCI下载任意数据集时，在相应部分调用这些函数即可：

下载示例代码

下载代码包的详细步骤如前所述，请看一看。本书代码包也托管在GitHub上，网址是

https://github.com/PacktPublishing/Large-Scale-Machine-Learning-With-Python。

大量书籍和视频目录中的其他代码包可在https://github.com/PacktPublishing/查看！

这些函数只是围绕各种包建立的打包器，可以处理诸如tarfile、zipfile和gzip之类的压缩数据。文件使用urllib2模块打开，这将生成远程系统句柄，并允许从IO模块（专门用于流处理的模块，参见https://docs.Python.org/2/library/io.html）连续传输数据并以字符串形式(StringIO)或二进制形式(BytesIO)存储到内存。之后，可以用专门的函数像处理文件一样访问这些数据。

这4个函数能轻松帮助你快速下载数据集，无论数据被压缩、粘贴、解压，或者仅仅是矩阵形式的纯文本，这样有助于避免手工下载和提取操作的麻烦。

TensorFlow python 机器学习

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