摘要：歡迎常來(lái)為什么要學(xué)老師上課時(shí)候就說(shuō)過(guò)傳統(tǒng)算法解決確定性問題，而機(jī)器學(xué)習(xí)解決非確定性問題。機(jī)器學(xué)習(xí)算法機(jī)器學(xué)習(xí)算法和普通算法還是有很大區(qū)別的。而自動(dòng)駕駛等前言機(jī)器人，都使用了增強(qiáng)學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)資料在線課程入門機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法與應(yīng)用書籍機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

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老師上課時(shí)候就說(shuō)過(guò)：傳統(tǒng)算法解決確定性問題，而機(jī)器學(xué)習(xí)解決非確定性問題。

好吧，確實(shí)激起了我的興趣，所以系統(tǒng)學(xué)習(xí)一下吧。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法和普通算法還是有很大區(qū)別的。它不要求百分之百準(zhǔn)確，并且對(duì)數(shù)學(xué)要求較高。

我認(rèn)為重點(diǎn)有幾下 4 點(diǎn)：

理解算法原理

應(yīng)用實(shí)際場(chǎng)景

進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)

不同算法對(duì)比

同一算法不同參數(shù)對(duì)比

難點(diǎn)有幾下幾點(diǎn)：

如何評(píng)價(jià)算法好壞

解決擬合和過(guò)擬合

如何正確調(diào)參

如何驗(yàn)證算法正確性

有些算法既可以處理分類、也可以處理回歸任務(wù)，而在一些情況下，回歸任務(wù)可以簡(jiǎn)化為分類任務(wù)，以方便問題解決。

常見的有分類任務(wù)有 2 分類和多分類任務(wù)，并且兩者之間可以轉(zhuǎn)化。

比如 AlphaGo 下圍棋，可以理解成一個(gè)多分類任務(wù)：因?yàn)槭窃谶x擇棋盤上的落子點(diǎn)。除此之外，推箱子游戲：可能有 2-4 個(gè)方向提供選擇，也可以理解成分類任務(wù)。

而在 ML 前沿領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)了多標(biāo)簽分類：不再單純的是一個(gè)分類，而是擁有多個(gè)標(biāo)簽。

例如下面這張含有多個(gè)標(biāo)簽的圖片，多標(biāo)簽會(huì)讓機(jī)器對(duì)它的定位更準(zhǔn)確：

機(jī)器獲得結(jié)果是一個(gè)連續(xù)的數(shù)字的值，而不是一個(gè)類別。連續(xù)的值可以劃分為無(wú)限多個(gè)小的點(diǎn)（可以理解成無(wú)限多個(gè)類別），又怎么能處理成類別呢。

交給算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)已經(jīng)被打了“標(biāo)簽”，或者已經(jīng)給出了分類。訓(xùn)練后的算法可以給新的數(shù)據(jù)打標(biāo)簽或者分類。

因此，監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)需要大量的人力來(lái)進(jìn)行標(biāo)記。

當(dāng)然，在一些領(lǐng)域已經(jīng)積累了一些被標(biāo)記的數(shù)據(jù)信息，例如大型博客平臺(tái)，對(duì)每篇博客都有分類和標(biāo)簽。這種時(shí)候，監(jiān)督學(xué)習(xí)的人力成本基本就是 0 了。

給機(jī)器的訓(xùn)練數(shù)據(jù)沒有任何“標(biāo)簽”，或者分類。訓(xùn)練后的算法仍然可以給新的數(shù)據(jù)打標(biāo)簽或者分類。

經(jīng)常聽到的算法，就有聚類分析，比如每個(gè)用戶都被電商平臺(tái)劃分到某一用戶群體。

另一個(gè)非常重要的用途，是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理：

特征提?。禾崛≈匾奶卣?，去除不重要的特征。防止噪聲影響特征提取。

特征壓縮：在保證數(shù)據(jù)信息不被過(guò)多損害的情況下，將高維向量壓縮成低維向量，例如 PCA 算法。在保證穩(wěn)定性的情況下，提高處理速度。

另一個(gè)非常重要的用途：異常檢測(cè)。如下圖所示。以方便算法發(fā)現(xiàn)一般性特征和規(guī)律。

一部分?jǐn)?shù)據(jù)有“標(biāo)簽”或分類，另一部分并沒有。

此時(shí)，一般通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)手段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，之后使用監(jiān)督學(xué)習(xí)做模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。

根據(jù)周圍環(huán)境，采取行動(dòng)，再根據(jù)行動(dòng)結(jié)果，改善學(xué)習(xí)行動(dòng)方式。

如下圖所示，agent 使我們的算法，當(dāng)他執(zhí)行后，會(huì)根據(jù)環(huán)境反饋來(lái)執(zhí)行獎(jiǎng)賞或者懲罰，再改進(jìn)行為模式。循環(huán)往復(fù)。

而 AlphaGo、自動(dòng)駕駛等前言機(jī)器人，都使用了增強(qiáng)學(xué)習(xí)。

批量學(xué)習(xí)是指：算法一旦根據(jù)數(shù)據(jù)訓(xùn)練出模型后，不會(huì)接受新的數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化模型。在線學(xué)習(xí)是指：算法運(yùn)行的過(guò)程中，也會(huì)把吸收新數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。

優(yōu)缺點(diǎn)顯而易見，前者更省心，但是無(wú)法適應(yīng)數(shù)據(jù)快速變化的場(chǎng)景；后者可以及時(shí)針對(duì)不同的數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化模型，但是容易受到新數(shù)據(jù)中垃圾數(shù)據(jù)影響。

參數(shù)學(xué)習(xí)是給出數(shù)據(jù)模型，剩下的工作就是利用算法找出最合適參數(shù)。比如假定數(shù)據(jù)點(diǎn)符合y = ax + b的模型，剩下工作就是用最小二乘法之類的算法找到(a,b)的最優(yōu)解。

非參數(shù)學(xué)習(xí)相反，不對(duì)模型進(jìn)行過(guò)多假設(shè)，不將問題理解成學(xué)習(xí)一些參數(shù)。

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書籍：《python 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》