《java机器学习》第一章: 小白入门 名词解释

前言：心心念念想入门机器学习，正好在最近工作中接触到了大数据相关的东西，以后可能还要用到机器学习，所以从现在开始准备吧！

第一章主要介绍了一些机器学习的基础概念和专业名词的解读， 我把重点摘出来了，简单易懂，适合像我这样的零基础小白入门，有基础的，可以直接略过。

第一章 机器学习应用快速入门

1.1.1 机器学习主要方法分类

监督学习：产生一个通用的映射函数f，使得每个输入都有明确的输出。学习算法通过学习所有带“正常”或“可疑”标签的数据进行学习，最终产生和一个决策模型，对未见过的交易打标记。
无监督学习：给定数据没有结果标签，主要学习数据的结构，将相似的输入数据归类到某个聚类。推荐系统就是无监督学习。
强化学习：假设有一个智能体，对外界的环境做状态或行为的应答，如果做出正确的应答，会得到奖励，其他应答，奖励很少，或受到惩罚。【博者注：这本书主要介绍的是监督学习和无监督学习，偏向于对已有数据的归类，分析，预测，强化学习更类似于人工智能】

1.1.2 机器学习应用流程

一般有以下5个步骤：

• 数据问题与定义：问题是什么？模型和方法的选择能否解决问题？
• 数据收集：数据源是什么？需要生产数据吗？需要处理数据吗？数据量有多少？
• 数据预处理：第一步就是数据清理（如：填充缺值，平整噪声数据，移除异常值等）；随后就是整合和转化。
• 利用无监督学习与监督学习进行数据分析与建模：选择模型
• 模型评价：检查结果的正确性

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第一章剩下小节就是对以上问题的解释

1.2 数据与问题的定义

测量尺度：对数据属性的表现定义，以及属性之间的关系

1.3 数据采集

• 发现或观察
• 生成数据
• 采样陷阱

1.4 数据预处理

方法如1.1.2总结，略

1.5 无监督学习

1.5.1 查找相似项目

很多问题都能归结为查找相似的元素集，如：用户浏览的相似网页，购买的相似商品等。
如果两个项目距离很近，就可以视为类似的。**主要问题是如何表示两个项目，以及如何表示两个项目之间的距离。**距离测量主要有以下两种概念：

• 欧式距离：衡量二维空间中两个元素的远近
• 非欧距离：基于元素的属性，而非空间位置。比较有名的有：杰拉德相似距离，余弦距离等。

	例1：杰拉德举例计算步骤如下
	    s1: 计算两个集合的杰拉德相似系数（定义：两个集合交集元素的个数除以并集元素的个数）
	    s2:  用1减去借卡的相似系数，得到借卡的距离
	例2：余弦距离（常用于高维度的特征空间，比如文本挖掘，一个文本表示一个实例，特征对应不同单词
	 他们的值就是单词在文档中出现的次数。通过余弦相似度，我们可以了解两个文本的相似度）

1.5.2聚类

聚类定义：根据某种距离度量，将相似的实例归入相应的簇，同时让不相似的簇（彼此距离很远）的点位于不同的簇。
聚类的两个基本方法：

• 分层和凝聚：先将每个点作为不同的簇，然后把最相似的簇合并在一起，合并达到预先指定的簇数，或待合并的簇覆盖一大片区域时，停止合并操作。
• 基于点分配：先随机指定簇中心，然后将每个点分配到离它最近的簇，知道分配完所有的点。最有名的算法是：K均值聚类算法

1.6 监督学习

学习一组样本，用特征X进行描述。监督学习的目标找到一个函数，对目标Y进行预测。【博者注：是否可以理解为，无监督学习更偏向于对已有数据的分类，监督学习偏向于对未知数据的预测】

1.6.1 分类

**分类处理离散类数据，其目标是对目标变量中的互斥值之一进行预测。**应用举例：信用评估，判断目标人物信用是否可靠。最流行的算法有：决策树，朴素贝叶斯分类器，支持向量机，神经网络以及集成算法。

• 决策树学习：学习过程中，创建一个分类树，每个节点对应一个属性，边对应属性一个可能的值（或区间），节点由此而生，每个叶子对应一个类标签。决策树可以可视化，并且以明确的方式预测模型，这让他成为一个很透明的分类器。

• 概率分类器：给定一组数据，概率分类器可以对一组类的分布进行预测，而不预测一个确定的类。

• 核方法：通过对模型应用核技巧，用核函数替代模型的特征（预测期），可以将一个线性模型转换为非线性模型。换言之：核技巧隐式的将数据集变换成更高维度。核技巧充分利用了“分离更高维度的实例更加容易”这一事实。【行吧，没看明白，后面可能随着学习的深入，会明白这个】

• 人工神经网络：通常解决回归和分类问题，包含各种算法以及问题类型的变种。

• 集成学习：由一系列不同的弱模型组成，以此获得更好的预测能力。先单独训练各个模型，然后采用某种方式将其预测组合起来，易产生更全面的预测。因此，集成体包含对数据的多种建模方式，以此产生更好的结果。

• 分类评估：对分类结果进行评分，通常有四种情况

    真正-命中：yes实例准确预测为yes
    真负-正确否定：no实例准确预测为no
    假正-误警：no实例错误预测为yes
	假负-未命中：yes实例错误预测为no

1.6.2 回归：

回归处理连续的目标变量，与使用离散目标变量的分类方法不同。一般来说：回归过程评估的是各种特征之间的联系，即特征变化是如何改变目标变量的。

• 线性回归：假定特征与目标变量之间有线性依赖关系。
• 回归评估：回归中，我们从输入X预测Y，往往是错误，不准确的，我们主要问题是：这些预测值与实际值相差多少？换言之，我们要测量预测值与实际值之间的距离。表达这个距离的通常算法：平均值误差，平均绝对误差，相关系数等。

1.7 泛化与评估

模型创建好了之后，为了知道它是否能针对新数据正常工作，这个模型有什么好，我们要首先学习模型泛化，然后了解如何对模型在新数据上的性能进行评估。

• 欠拟合和过拟合：
  对预测期训练得到的模型可能太复杂或者太简单。【博主注：这个概念比较难表述，可以去网上找几张图看一下，一目了然。欠拟合：低复杂的模型，就是预测到了太少的数据，意思就是极少部分在模型结果中，模型结果和现实数据的拟合度太低；过拟合就是，模型定义的太过复杂，导致现实数据的一些极端值，也包含在预测结果中，其实这些极端值非正常数据，可以去除不要。】

• 训练集和测试集：数据比例应该是70：30，首先用测试数据对预测器进行训练，然后用得到的预测器对测试数据进行预测，最后计算误差，就可以得到真实的泛化误差了

• 交叉验证：将数据集划分成k个大小相当的子集，去除其中一份当做测试集，其他的当做训练集，测试完毕之后，再取其中另一份当做测试集，剩下的当做训练集，如此往复。

• 留一法交叉验证：取一个实例，剩下的实例全部用于学习，用取出的一个实例作为验证。适用于学习样本较少时。

• 层化处理：略。

总结：本章主要介绍了一些专有名词，基础概念，还算学习的比较明白，下一章节，将会介绍一些java机器学习的类库，有时间继续来更新。