对于非科班自学机器学习的人来说，李航的《统计学习方法》是最好的第一手入门资料，俗称“小蓝书”。本文是对小蓝书第一章的学习总结，一来希望通过总结归纳加深自己最本书的理解，二来希望自己的学习笔记能帮到其他自学本书的朋友。
1.到底什么是机器学习？
机器学习，即计算机利用已知数据学习概率统计模型，然后用此模型来预测和分析未知的新数据。
咋一听，很难理解，咱们举一个初中数学题的例子：已知（1，2）（3，10）（2，y1）是y=ax2+b上的两点，求y1。在这里，（1，2）（3，10）是已知数据，（2，y1）是未知的新数据，y=ax2+b是模型，a、b是模型参数，求参数的过程即为学习。其实这就是机器学习中最简单的模型：线性回归。
2.机器学习的分类：
机器学习可以分为监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习。《统计学习方法》主要介绍监督学习，根据预测数据的不同，监督学习又分为以下三种：
- 回归：预测连续值
- 分类：预测离散值
- 标注：预测序列值
3.机器学习的四要素：数据、模型、策略、算法
3.1 数据：原始数据选取特征之后，用特征向量表示（特征工程）。然后把数据按一定比例分为三类数据：
- 训练集：用来学习模型，即求模型的参数
- 验证集：用来选择模型，为改进模型提供依据
- 测试集：用来评估模型，评估模型的泛化能力
3.2 模型：模型=类型+参数，类型是人为选定的，参数是学习得到的。机器学习的模型有两种：条件概率分布P(Y|X)、决策函数f(x)
3.3 策略：模型好坏的评价标准，模型越好，其预测值和真实值的差距越小
- 损失函数：度量模型一次预测的好坏，主要有：0-1损失、平方差损失、绝对损失、对数损失
- 期望损失：度量模型整体预测的好坏，即model关于联合分布P(Y，X)的期望，求不出
- 经验损失：model关于训练集的平均损失，代替期望损失来评估模型，能求出
- 目标函数：带正则项的经验损失
3.4 算法：学习的过程就是通过最小化目标函数求模型参数的过程，而优化算法便是求参数的具体计算方法。eg：梯度下降法
4.模型的获取、选择、评估、改进
4.1 模型的获取：模型=类型+参数，人为选好类型，利用训练集+优化算法求出模型的参数
4.2 模型的选择：两种方式：交叉验证、正则项
4.3 模型的评估：一般用测试误差，即模型在测试集上的平均损失。在分类问题中，评估模型的标准有：
- 分类准确率：即损失函数为0-1损失的测试误差
- 精准率P：在所有被分为A类的数据中，被正确分类的比率
- 召回率R：在所有实际为A类的数据中，被正确分类的比率
- F1score：2PR/P+R
4.4 模型的改进：可以从数据、模型、算法三个角度来改进模型，但在改进前，先要分析模型是过拟合还是欠拟合，再根据对应的方法改进。
- 数据：质量+数量
- 模型：类型+复杂度
- 算法：超参数
5. 欠/过拟合与正则化
- 正则项：模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，其值越大。有两种：L1范数、L2范数
5.1 欠拟合：模型在训练集上就变现不好
欠拟合的原因是模型的复杂度太低，改进办法也是从模型角度考虑：增加特征，减小正则化参数
5.2 过拟合：模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不好
过拟合的原因有：数据有噪音、数据无噪音但数据量太小、数据正常但模型复杂度太高。改进办法从数据和模型两方面考虑：
- 数据：增加数据的质量和数量
- 模型：减少特征的数量、增大正则化参数
5.3 正则化：模型选择的一种方法
正则化的原理：目标函数=经验损失+正则项，正则项是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，其值越大。模型参数是通过最小化目标函数得到的，所以正则化的目的是想得到一个经验损失和复杂度都小的模型。
6. 监督学习的流程：原始数据→特征工程→训练集→模型(参数未知)→目标函数+优化算法→模型(参数已知)→验证集→改进模型→测试集→预测新数据
7. 监督学习的模型
机器学习的四要素中，模型是核心。学习机器学习要以每个模型为中心，学习每个模型的原理，模型函数、目标函数、优化算法、优缺点、适用场景。根据用途的不同，监督学习的模型可以分为以下几类：
- 回归： 线性回归
- 分类+回归：K近邻、决策树
- 分类： 贝叶斯、逻辑回归、感知机、SVM
- 标注： 条件随机场(CRF)、隐马尔可夫(HMM)