机器学习简介

川长思鸟来 2022-01-23 01:51 413阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  1. 什么是机器学习？
 *  2. 机器学习步骤
 *  3. train、validation、test 数据集介绍
 *   *  3.1 train
     *  3.2 validation
     *  3.3 test
 *  4. 任务（Task）
 *  5. 性能（Performance）

# 1. 什么是机器学习？ #

顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，是对能通过经验和数据自动改进计算机算法的研究。

机器学习的算法从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，用于预测或者分类，更具体的说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达。需要注意的是，机器学习的目标是使学到的函数很好地适用于“新样本”，而不仅仅是在训练样本上表现很好。学到的函数适用于新样本的能力，称为泛化（Generalization）能力。

以下是机器学习常用英文定义

> A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.

机器学习可类比人类学习

假设一个场景：父母教三岁大的孩子认识什么是西瓜。首先父母要给孩子看西瓜，然后告诉孩子这个是西瓜。这个过程抽象成下面这张流程图：

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孩子的学习过程是通过一些观察，然后加上自我总结，就逐渐拥有了识别什么是西瓜的技能。  
与之相类似，机器学习就是通过对数据的“学习”，从而拥有某些特定技能的过程。

# 2. 机器学习步骤 #

通常学习一个好的函数，分为以下三步：  
1、选择一个合适的模型，这通常需要依据实际问题而定，针对不同的问题和任务需要选取恰当的模型，模型就是一组函数的集合。  
2、判断一个函数的好坏，这需要确定一个衡量标准，也就是我们通常说的损失函数（Loss Function），损失函数的确定也需要依据具体问题而定，如回归问题一般采用欧式距离，分类问题一般采用交叉熵代价函数。  
3、找出“最好”的函数，如何从众多函数中最快的找出“最好”的那一个，这一步是最大的难点，做到又快又准往往不是一件容易的事情。常用的方法有梯度下降算法，最小二乘法等和其他一些技巧（tricks）。

学习得到“最好”的函数后，需要在新样本上进行测试，只有在新样本上表现很好，才算是一个“好”的函数。

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# 3. train、validation、test 数据集介绍 #

在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个即：

**训练集(train set)：用于训练模型，找出最佳的w和b。  
验证集(validation set) ：用以确定模型超参数，选出最优模型。  
测试集(test set：仅用于对训练好的最优函数进行性能评估。**

一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。一个典型的划分是训练集占总样本的50％，而其它各占25％，三部分都是从样本中随机抽取。

样本少的时候，上面的划分就不合适了。常用的是留少部分做测试集。然后对其余N个样本采用K折交叉验证法。就是将样本打乱，然后均匀分成K份，轮流选择其中K－1份训练，剩余的一份做验证，计算预测误差平方和，最后把K次的预测误差平方和再做平均作为选择最优模型结构的依据。特别的K取N，就是留一法（leave one out）。

training set是用来训练模型或确定模型参数的，如ANN中权值等； validation set是用来做模型选择（model selection），即做模型的最终优化及确定的，如ANN的结构；而 test set则纯粹是为了测试已经训练好的模型的推广能力。当然，test set这并不能保证模型的正确性，他只是说相似的数据用此模型会得出相似的结果。但实际应用中，一般只将数据集分成两类，即training set 和test set，大多数文章并不涉及validation set。

## 3.1 train ##

训练数据。拟合模型，用这部分数据来建立模型。

是一些我们已经知道输入和输出的数据集训练机器去学习，通过拟合去寻找模型的初始参数。例如在神经网络（Neural Networks)中， 我们用训练数据集和反向传播算法（Backpropagation）去每个神经元找到最优的比重（Weights)。

## 3.2 validation ##

验证数据。train建了一个模型，但是模型的效果仅体现了训练数据，但不一定适合同类的其他数据，所以建模前数据分成两部分，一部分为训练数据，一部分为验证数据（两部分数据的比例大致为7:3，这取决于你验证的方法）。另外，你也可能训练多个模型，但不知哪个模型性能更佳，这时可以将验证数据输入不同模型进行比较。

是一些我们已经知道输入和输出的数据集，通过让机器学习去优化调整模型的参数，在神经网络中， 我们用验证数据集去寻找最优的网络深度（number of hidden layers)，或者决定反向传播算法的停止点；在普通的机器学习中常用的交叉验证（Cross Validation) 就是把训练数据集本身再细分成不同的验证数据集去训练模型。

## 3.3 test ##

测试数据。跟前两者的最大区别在于：train和validation数据均是同一对象的数据，但是测试，我们就需要用跨对象的数据来验证模型的稳定性。

用户测试模型表现的数据集，根据误差（一般为预测输出与实际输出的不同）来判断一个模型的好坏。

**为什么验证数据集和测试数据集两者都需要？**

因为验证数据集（Validation Set)用来调整模型参数从而选择最优模型，模型本身已经同时知道了输入和输出，所以从验证数据集上得出的误差（Error)会有偏差（Bias)。

但是我们只用测试数据集(Test Set) 去评估模型的表现，并不会去调整优化模型。

在传统的机器学习中，这三者一般的比例为training/validation/test = 50/25/25, 但是有些时候如果模型不需要很多调整只要拟合就可时，或者training本身就是training+validation (比如cross validation)时，也可以training/test =7/3.

但是在深度学习中，由于数据量本身很大，而且训练神经网络需要的数据很多，可以把更多的数据分给training，而相应减少validation和test。

# 4. 任务（Task） #

机器学习主要有两类经典任务

**1、监督学习（Supervised）**  
对事物未知表现的预测，一般包括分类（Classification）+回归

分类-对所在类别进行预测。类别是已知离散+确定数量的  
回归预测的目标一般是连续的。

**2、无监督学习（Unsupervised Learning）**  
对事物本身特性的分析,常用技术数据降维(DimensionalityReduction)+聚类(Clustering)

数据降维对事物的特征进行压缩和筛选  
聚类依赖数据的相似性,把相似数据样本划分为一个镞.

# 5. 性能（Performance） #

评价所完成任务的质量指标。

在机器学习中，我们用训练数据集去训练（学习）一个model（模型-根据数据建立一定的数据计算方法和数据指标），通常的做法是定义一个Loss function（误差函数），通过将这个Loss（或者叫error）的最小化过程，来提高模型的性能（performance）。

评价学习模型的完成质量,需要使用 具备相同特征的数据集(testing set) 用模型预测结果同相对应的正确答案进行对比。

随着训练过程的进行，模型学到了许多具体的，只针对我们使用的训练集的信息，导致模型在很多其他的数据集上无法获得很好的效果，即overfitting（过学习）。使用数据集validationset用到诸如early stopping以及regularization等方法来避免过学习的发生

注意：要保证出现在测试集中的数据样本不能被用于模型训练的训练集中

**性能—常用的预测误差**

常用的预测误差：

二分类问题中评估指标  
Accuracy=TP+TN/(TP+FP+TN+FN) //准确度  
Precision = TP/(TP+FP) //精确度也称查准率  
Recall = TP/(TP+FN) //召回率又称查全率

F1Score兼顾考虑了Precision 和 Recall  
的调和平均数的评估指标  
![在这里插入图片描述][20190601224027294.png]  
![在这里插入图片描述][20190601224213220.png]  
Accuracy=79+11/(79+11+13+8)=0.81  
Precision=11/(11+8)=0.57 //预测B  
Recall=11/(11+13)=0.46 //B为Positive

![在这里插入图片描述][2019060122422335.png]

![在这里插入图片描述][20190601224306394.png]

\*\*AUC（Area under the Curve of ROC）\*\*是ROC曲线下方的面积，是判断二分类预测模型优劣的标准  
ROC曲线的横坐标是伪阳性率（也叫假正类率，False Positive Rate），纵坐标是真阳性率（真正类率，True Positive Rate），相应的还有真阴性率（真负类率，True Negative Rate）和伪阴性率（假负类率，False Negative Rate）

参考文章（侵删）：  
1、[https://www.imooc.com/article/38070][https_www.imooc.com_article_38070]  
2、[https://blog.csdn.net/hohaizx/article/details/80584307][https_blog.csdn.net_hohaizx_article_details_80584307]  
3、[https://baike.baidu.com/item/机器学习/217599?fr=aladdin][https_baike.baidu.com_item_217599_fr_aladdin]  
4、[https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/78788924][https_blog.csdn.net_zwqjoy_article_details_78788924]

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[https_www.imooc.com_article_38070]: https://www.imooc.com/article/38070
[https_blog.csdn.net_hohaizx_article_details_80584307]: https://blog.csdn.net/hohaizx/article/details/80584307
[https_baike.baidu.com_item_217599_fr_aladdin]: https://baike.baidu.com/item/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/217599?fr=aladdin
[https_blog.csdn.net_zwqjoy_article_details_78788924]: https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/78788924