机器学习基础概念及思想

| 机器学习（machine learning，ML）是一类强大的可以从经验中学习的技术。 通常采用观测数据或与环境交互的形式，机器学习算法会积累更多的经验，其性能也会逐步提高。

1. 引言
   以唤醒词识别器为例：
   
   利用机器学习算法，我们不需要设计一个“明确地”识别唤醒词的系统。 相反，我们只需要定义一个灵活的程序算法，其输出由许多参数（parameter）决定，然后使用数据集来确定当下的“最佳参数集”，这些参数通过某种性能度量方式来达到完成任务的最佳性能。
   那么到底什么是参数呢？ 参数可以被看作旋钮，旋钮的转动可以调整程序的行为。 任一调整参数后的程序被称为模型（model）。 通过操作参数而生成的所有不同程序（输入-输出映射）的集合称为“模型族”。 使用数据集来选择参数的元程序被称为学习算法（learning algorithm）。
   在机器学习中，学习（learning）是一个训练模型的过程。 通过这个过程，我们可以发现正确的参数集，从而使模型强制执行所需的行为。 换句话说，我们用数据训练（train）模型。

2. 机器学习组件
   可以用来学习的数据（data）；
   如何转换数据的模型（model）；
   一个目标函数（objective function），用来量化模型的有效性；
   调整模型参数以优化目标函数的算法（algorithm）。

3. 数据
   ①数据集由一个个样本组成，大多遵循独立同分布。样本也叫做数据点或者数据示例，通常每个样本由一组称为特征（features，或协变量（covariates））的属性组成。
   ②当每个样本的特征类别数量都是相同的时候，其特征向量是固定长度的，这个长度被称为数据的维数（dimensionality）。然而，并不是所有的数据都可以用“固定长度”的向量表示。与传统机器学习方法相比，深度学习的一个主要优势是可以处理不同长度的数据。
   ③一般来说，越多的数据，工作越容易。但还需要正确的数据，否则只会“Garbage in,Garbage out".比如，如果用“过去的招聘决策数据”来训练一个筛选简历的模型，那么机器学习模型可能会无意中捕捉到历史残留的不公正，并将其自动化。 然而，这一切都可能在不知情的情况下发生。 因此，当数据不具有充分代表性，甚至包含了一些社会偏见时，模型就很有可能有偏见。

4. 目标函数
   用来衡量"学习"的效果。我们通常定义一个目标函数，并希望优化它到最低点。 因为越低越好，所以这些函数有时被称为损失函数（loss function，或cost function）。 但这只是一个惯例，我们也可以取一个新的函数，优化到它的最高点。

5. 优化算法
   当我们获得了一些数据源及其表示、一个模型和一个合适的损失函数，接下来就需要一种算法，它能够搜索出最佳参数，以最小化损失函数。 深度学习中，大多流行的优化算法通常基于一种基本方法–梯度下降（gradient descent）。 简而言之，在每个步骤中，梯度下降法都会检查每个参数，看看如果仅对该参数进行少量变动，训练集损失会朝哪个方向移动。 然后，它在可以减少损失的方向上优化参数。

6. 监督学习
   监督学习的学习过程一般可以分为三大步骤：
   ①从已知大量数据样本中随机选取一个子集，为每个样本获取真实标签。有时，这些样本已有标签（例如，患者是否在下一年内康复？）；有时，这些样本可能需要被人工标记（例如，图像分类）。这些输入和相应的标签一起构成了训练数据集；
   ②选择有监督的学习算法，它将训练数据集作为输入，并输出一个“已完成学习的模型”；
   ③将之前没有见过的样本特征放到这个“已完成学习的模型”中，使用模型的输出作为相应标签的预测。
   

7. 回归学习
   回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。当标签取任意数值时，我们称之为回归问题，此时的目标是生成一个模型，使它的预测非常接近实际标签值。

8. 分类
   分类问题希望模型能够预测样本属于哪个类别（category，正式称为类（class））。 例如，手写数字可能有10类，标签被设置为数字0～9。 最简单的分类问题是只有两类，这被称之为二项分类（binomial classification）。回归是训练一个回归函数来输出一个数值； 分类是训练一个分类器来输出预测的类别。
   分类问题的常见损失函数被称为交叉熵（cross-entropy）。
   层次分类：分类可能变得比二项分类、多项分类复杂得多。 例如，有一些分类任务的变体可以用于寻找层次结构，层次结构假定在许多类之间存在某种关系。 因此，并不是所有的错误都是均等的。 人们宁愿错误地分入一个相关的类别，也不愿错误地分入一个遥远的类别，这通常被称为层次分类(hierarchical classification)。
   在动物分类的应用中，把一只狮子狗误认为雪纳瑞可能不会太糟糕。 但如果模型将狮子狗与恐龙混淆，就滑稽至极了。 层次结构相关性可能取决于模型的使用者计划如何使用模型。 例如，响尾蛇和乌梢蛇血缘上可能很接近，但如果把响尾蛇误认为是乌梢蛇可能会是致命的。 因为响尾蛇是有毒的，而乌梢蛇是无毒的。

9. 标签问题
   学习预测不相互排斥的类别的问题称为多标签分类（multi-label classification）。 举个例子，人们在技术博客上贴的标签，比如“机器学习”“技术”“小工具”“编程语言”“Linux”“云计算”“AWS”。 一篇典型的文章可能会用5～10个标签，因为这些概念是相互关联的。 关于“云计算”的帖子可能会提到“AWS”，而关于“机器学习”的帖子也可能涉及“编程语言”。

10. 搜索
    ①以网络搜索为例，目标不是简单的“查询（query）-网页（page）”分类，而是在海量搜索结果中找到用户最需要的那部分。 搜索结果的排序也十分重要，学习算法需要输出有序的元素子集。
    ②可能的解决方案：为集合中的每个元素分配相应的相关性分数，然后检索评级最高的元素。谷歌搜索引擎背后最初的秘密武器就是这种评分系统的早期例子，但它的奇特之处在于它不依赖于实际的查询。 在这里，他们依靠一个简单的相关性过滤来识别一组相关条目，然后根据PageRank对包含查询条件的结果进行排序。 如今，搜索引擎使用机器学习和用户行为模型来获取网页相关性得分，很多学术会议也致力于这一主题。
    11.推荐
    ①推荐系统（recommender system），它的目标是向特定用户进行“个性化”推荐。
    ②在某些应用中，客户会提供明确反馈，表达他们对特定产品的喜爱程度。 例如，亚马逊上的产品评级和评论。 在其他一些情况下，客户会提供隐性反馈。 例如，某用户跳过播放列表中的某些歌曲，这可能说明这些歌曲对此用户不大合适。 总的来说，推荐系统会为“给定用户和物品”的匹配性打分，这个“分数”可能是估计的评级或购买的概率。 由此，对于任何给定的用户，推荐系统都可以检索得分最高的对象集，然后将其推荐给用户。
    12.序列学习
    如果输入是连续的，模型可能就需要拥有“记忆”功能。 比如，我们该如何处理视频片段呢？ 在这种情况下，每个视频片段可能由不同数量的帧组成。 通过前一帧的图像，我们可能对后一帧中发生的事情更有把握。 语言也是如此，机器翻译的输入和输出都为文字序列。
    再比如，在医学上序列输入和输出就更为重要。 设想一下，假设一个模型被用来监控重症监护病人，如果他们在未来24小时内死亡的风险超过某个阈值，这个模型就会发出警报。 我们绝不希望抛弃过去每小时有关病人病史的所有信息，而仅根据最近的测量结果做出预测。
    序列学习需要摄取输入序列或预测输出序列，或两者兼而有之。 具体来说，输入和输出都是可变长度的序列，例如机器翻译和从语音中转录文本。
    ①标记与解析：输入和输出数量基本相同。这涉及到用属性注释文本序列。例如，我们可能想知道动词和主语在哪里，或者可能想知道哪些单词是命名实体。 通常，目标是基于结构和语法假设对文本进行分解和注释，以获得一些注释。下面是一个非常简单的示例，它使用“标记”来注释一个句子，该标记指示哪些单词引用命名实体。 标记为“Ent”。
    
    ②自动语音识别：输出比输入短得多。它的挑战在于，与文本相比，音频帧多得多（声音通常以8kHz或16kHz采样）。
    ③文本到语音：输出比输入长得多。 虽然人类很容易识判断发音别扭的音频文件，但这对计算机来说并不是那么简单。
    ④机器翻译：在语音识别中，输入和输出的出现顺序基本相同。 而在机器翻译中，颠倒输入和输出的顺序非常重要。 换句话说，虽然我们仍将一个序列转换成另一个序列，但是输入和输出的数量以及相应序列的顺序大都不会相同。 比如下面这个例子，“错误的对齐”反应了德国人喜欢把动词放在句尾的特殊倾向。
    序列学习的应用还有：确定用户阅读网页的顺序，确定下一轮对话
    12.无监督学习
    无监督学习没有十分具体的目标。数据不含有目标。
    例如：
    ①聚类问题：没有标签的情况下，给数据分类。如给定一组用户的网页浏览记录，将具有相似行为的用户聚类。
    ②主成分分析：找到少量的参数（主成分）来准确的体现数据的线性相关属性。如裁缝们已经开发出了一小部分参数，这些参数相当准确地描述了人体的形状，以适应衣服的需要。
    ③因果关系和概率图模型:确定数据之间的原因。例如，如果我们有关于房价、污染、犯罪、地理位置、教育和工资的人口统计数据，我们能否简单地根据经验数据发现它们之间的关系？
    ④生成对抗性网络:为我们提供一种合成数据的方法，甚至像图像和音频这样复杂的非结构化数据。潜在的统计机制是检查真实和虚假数据是否相同的测试。
    13.深度学习
    （1）发展： 其一，随着互联网的公司的出现，为数亿在线用户提供服务，大规模数据集变得触手可及； 另外，廉价又高质量的传感器、廉价的数据存储（克莱德定律）以及廉价计算（摩尔定律）的普及，特别是GPU的普及，使大规模算力唾手可得。机器学习和统计的关注点从（广义的）线性模型和核方法转移到了深度神经网络。 这也造就了许多深度学习的中流砥柱，如多层感知机 (McCulloch and Pitts, 1943) 、卷积神经网络 (LeCun et al., 1998) 、长短期记忆网络 (Graves and Schmidhuber, 2005) 和Q学习 (Watkins and Dayan, 1992)

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