机器学习笔记 （一） 监督学习、无监督学习

• 监督学习(Supervised Learning)

在监督学习中，给定一组数据，咱们知道正确的输出结果应该是什么样子，而且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。这么说可能理解起来不是很清晰，不要紧，后面有具体的例子。

• 监督学习的分类

监督学习可分为“回归”和“分类”问题。

监督学习分类

在回归问题中，咱们会预测一个连续值。也就是说咱们试图将输入变量和输出用一个连续函数对应起来；而在分类问题中，咱们会预测一个离散值，咱们试图将输入变量与离散的类别对应起来。

下面举两个例子，就会很是清楚这几个概念了。

• 监督学习举例

• 回归

经过房地产市场的数据，预测一个给定面积的房屋的价格就是一个回归问题。这里咱们能够把价格当作是面积的函数，它是一个连续的输出值。 可是，当把上面的问题改成“预测一个给定面积的房屋的价格是否比一个特定的价格高或者低”的时候，这就变成了一个分类问题, 由于此时的输出是‘高’或者‘低’两个离散的值。

• 分类

给定医学数据，经过肿瘤的大小来预测该肿瘤是恶性瘤仍是良性瘤(课程中给的是乳腺癌的例子)，这就是一个分类问题，它的输出是0或者1两个离散的值。(0表明良性，1表明恶性)。

分类问题的输出能够多于两个，好比在该例子中能够有{0,1,2,3}四种输出，分别对应{良性, 第一类肿瘤, 第二类肿瘤, 第三类肿瘤}。

下图中上下两个图只是两种画法。第一个是有两个轴，Y轴表示是不是恶性瘤，X轴表示瘤的大小; 第二个是只用一个轴，可是用了不一样的标记，用O表示良性瘤，X表示恶性瘤。

在这个例子中特征只有一个，那就是瘤的大小。 有时候也有两个或者多个特征, 例以下图， 有“年龄”和“肿瘤大小”两个特征。(还能够有其余许多特征，以下图右侧所示)

• 无监督学习

在无监督学习中，咱们基本上不知道结果会是什么样子，但咱们能够经过聚类的方式从数据中提取一个特殊的结构。在无监督学习中给定的数据是和监督学习中给定的数据是不同的。在无监督学习中给定的数据没有任何标签或者说只有同一种标签。以下图所示：

以下图所示，在无监督学习中，咱们只是给定了一组数据，咱们的目标是发现这组数据中的特殊结构。例如咱们使用无监督学习算法会将这组数据分红两个不一样的簇,，这样的算法就叫聚类算法。

• 无监督学习举例

• 新闻分类

第一个例子举的是Google News的例子。Google News搜集网上的新闻，而且根据新闻的主题将新闻分红许多簇, 而后将在同一个簇的新闻放在一块儿。如图中红圈部分都是关于BP Oil Well各类新闻的连接，当打开各个新闻连接的时候，展示的都是关于BP Oil Well的新闻。

• 根据给定基因将人群分类

如图是DNA数据，对于一组不一样的人咱们测量他们DNA中对于一个特定基因的表达程度。而后根据测量结果能够用聚类算法将他们分红不一样的类型。这就是一种无监督学习, 由于咱们只是给定了一些数据，而并不知道哪些是第一种类型的人，哪些是第二种类型的人等等。

• 鸡尾酒派对效应

详见课程: Unsupervised Learning

• 其余

这里又举了其余几个例子，有组织计算机集群，社交网络分析，市场划分，天文数据分析等。具体能够看一下视频：Unsupervised Learning

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