机器学习，了解一下？

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1. 为何要学？

老师上课时候就说过：传统算法解决肯定性问题，而机器学习解决非肯定性问题。

好吧，确实激起了个人兴趣，因此系统学习一下吧。

2. 机器学习算法

机器学习算法和普通算法仍是有很大区别的。它不要求百分之百准确，而且对数学要求较高。

我认为重点有几下 4 点：

1. 理解算法原理
2. 应用实际场景
3. 进行对比试验

• 不一样算法对比
• 同一算法不一样参数对比

难点有几下几点：

1. 如何评价算法好坏
2. 解决拟合和过拟合
3. 如何正确调参
4. 如何验证算法正确性

3. 能够解决什么问题？

有些算法既能够处理分类、也能够处理回归任务，而在一些状况下，回归任务能够简化为分类任务，以方便问题解决。

3.1 分类任务

常见的有分类任务有 2 分类和多分类任务，而且二者之间能够转化。

好比 AlphaGo 下围棋，能够理解成一个多分类任务：由于是在选择棋盘上的落子点。除此以外，推箱子游戏：可能有 2-4 个方向提供选择，也能够理解成分类任务。

3.2 多标签分类

而在 ML 前沿领域，实现了多标签分类：再也不单纯的是一个分类，而是拥有多个标签。

例以下面这张含有多个标签的图片，多标签会让机器对它的定位更准确：

3.3 回归任务

机器得到结果是一个连续的数字的值，而不是一个类别。连续的值能够划分为无限多个小的点（能够理解成无限多个类别），又怎么能处理成类别呢。

4. 算法分类

4.1 监督学习

交给算法的训练数据已经被打了“标签”，或者已经给出了分类。训练后的算法能够给新的数据打标签或者分类。

所以，监督学习的训练数据须要大量的人力来进行标记。

固然，在一些领域已经积累了一些被标记的数据信息，例如大型博客平台，对每篇博客都有分类和标签。这种时候，监督学习的人力成本基本就是 0 了。

4.2 非监督学习

给机器的训练数据没有任何“标签”，或者分类。训练后的算法仍然能够给新的数据打标签或者分类。

常常听到的算法，就有聚类分析，好比每一个用户都被电商平台划分到某一用户群体。

另外一个很是重要的用途，是对数据进行降维处理：

1. 特征提取：提取重要的特征，去除不重要的特征。防止噪声影响特征提取。
2. 特征压缩：在保证数据信息不被过多损害的状况下，将高维向量压缩成低维向量，例如 PCA 算法。在保证稳定性的状况下，提升处理速度。

另外一个很是重要的用途：异常检测。以下图所示。以方便算法发现通常性特征和规律。

4.3 半监督学习

一部分数据有“标签”或分类，另外一部分并无。

此时，通常经过无监督学习手段对数据进行处理，以后使用监督学习作模型的训练和预测。

4.4 加强学习

根据周围环境，采起行动，再根据行动结果，改善学习行动方式。

以下图所示，agent 使咱们的算法，当他执行后，会根据环境反馈来执行奖赏或者惩罚，再改进行为模式。循环往复。

而 AlphaGo、自动驾驶等前言机器人，都使用了加强学习。

5. 更多算法分类

5.1 批量学习和在线学习

批量学习是指：算法一旦根据数据训练出模型后，不会接受新的数据来优化模型。在线学习是指：算法运行的过程当中，也会把吸取新数据进行模型训练。

优缺点显而易见，前者更省心，可是没法适应数据快速变化的场景；后者能够及时针对不一样的数据来优化模型，可是容易受到新数据中垃圾数据影响。

5.2 非参数学习和参数学习

参数学习是给出数据模型，剩下的工做就是利用算法找出最合适参数。好比假定数据点符合y = ax + b的模型，剩下工做就是用最小二乘法之类的算法找到(a,b)的最优解。

非参数学习相反，不对模型进行过多假设，不将问题理解成学习一些参数。

5. 学习资料

• 在线课程：
  Python3 入门机器学习 经典算法与应用
• 书籍：《python 机器学习实战》