在一头扎进机器学习前应该知道的那些事儿

摘要： 本文简单总结了机器学习的几大任务及其对应的方法，方便初学者根据本身的任务选择合适的方法。当掌握机器学习基本知识以及清楚本身所要处理的任务后，应用机器学习就不会那么难了。

机器学习一直是一个火热的研究领域，深度学习方法的提出又为这个领域添了一把火，使得不少人对该领域感兴趣并想投身于该领域的研究之中。那么，对于想从事机器学习领域的人来讲，有哪些是应该首先了解的内容呢？本文将简单的介绍下机器学习的基本相关知识。
机器学习是指使计算机系统使用统计技术学习数据的过程，而不须要具体的编程程序。该方法是一个主动学习的算法，使得它可以从数据中学习并进行预测。机器学习与计算统计、数学优化以及数据学习密切相关，一般被用来进行预测、分析等任务。机器学习通常用于处理两类任务：

• 有监督学习：输入给计算机的示例带有标签（指望输出），基于标签调整创建的模型，以学习输入到输出的映射规则。
• 无监督学习：输入给计算机的示例没有标签，创建的模型必须经过自身学习产生输出。无监督学习涉及到从数据中发现隐藏的模式，包含特征学习。

机器学习这个术语对于大多非该领域的人来讲听起来很高级，但其实否则。只要你清楚机器学习的基本概念以及相关方法后，机器学习其实很简单，即根据相关任务，选择合适的机器学习方法，让机器学习并处理特征以完成相应的任务。所以，在学习和应用机器学习以前，咱们首先应该明确本身的任务是什么，以及适合使用哪一种机器学习方法来完成。
若是咱们想了解算法背后的基本理论以及其工做原理，那么精通几率与统计、线性代数和微积分对咱们而言显得相当重要。此外，了解诸如Python等编程语言将使你可以容易得实现相关算法，理论基础与编程能力两者在手，机器学习我有。此外，理解相关的数学知识和应用也是颇有必要的，不管是经过线下自学或者是网络在线培训等学习方法，都必须实践，实践能够增长本身对基本知识的理解，同时也能锻炼其编程能力。
在学习机器学习以前，掌握如下知识是颇有必要的：

• 线性代数
• 微积分
• 几率论
• 程序设计
• 最优化理论

下面是一些最多见的机器学习任务以及相关方法，对其理解后方便在后续工程中应用。

回归

回归主要涉及连续变量或数值变量的估计，好比估计房价、股票价格、产品价格等使用回归估计。即根据相关的数据创建回归曲线，对新的数据进行预测估计。如下机器学习方法用于解决回归问题：

• 核回归（Kernel regression）
• 支持向量回归（Support vector regression）
• 高斯过程回归（Gaussian process regression）
• 线性回归（Linear regression）
• LASSO回归（Least absolute shrinkage and selection operator）
• 回归树（Regression tree）

分类

分类与离散变量或数据类别的预测有关。好比区分垃圾邮件、病人患有哪一种疾病、交易是否属于欺诈行为等任务，都是使用分类方法处理的。如下方法能够用于解决分类问题：

• 核判别分析（Kernel discriminant analysis）
• 人工神经网络（Artificial neural networks）
• K邻近算法（K-nearests neighbors）
• Boosted trees
• 随机森林（Random forests）
• 逻辑回归（Logistic regression）
• 支持向量机（Support vector machine）
• 深度学习（Deep learning）
• 朴素贝叶斯（Naive Bayes）
• 决策树（Decision trees）

聚类

聚类通常应用于数据天然分组。好比产品特征识别、客户细分等任务都是聚类的一些应用场景。如下机器学习方法用于聚类问题：

• 均值漂移（Mean-shift）
• K-均值（K-means）
• 主题模型（Topic models）
• 层次聚类（Hierarchical clustering）

多元查询

多元查询是用来寻找类似目标。下面的方法可用于解决与多元查询有关的问题：

• 近邻取样（Nearest neighbors）
• 最远邻居（Farthest neighbors）
• 范围搜索（Range search）

降维

降维是指下降多个随机变量的维度，将其分为特征提取和特征选择。经常使用的降维方法以下：

• 流线学习方法/核主成分分析（Manifold learning/KPCA）
• 独立份量分析（Independent component analysis）
• 主成分分析（Principal component analysis）
• 非负矩阵分解（Non-negative matrix factorization）
• 压缩感知（Compressed sensing）
• 高斯图模型（Gaussian graphical models）

做者信息

Anusha Manchala，专一于机器学习、数据分析本文由阿里云云栖社区组织翻译。文章原标题《What You Must Know Before You Dive Into Machine Learning》，译者：海棠，审校：Uncle_LLD。详情请阅读原文