机器学习——基础知识(1)

机器学习

文章目录

    • 机器学习
      • 基础知识
        • 模型拟合程度
        • 常见的模型指标
        • 模型
        • 特征工程

基础知识

统计学习或机器学习一般包括监督学习、无监督学习、强化学习。有时还包括半监督学习、主动学习。
统计学习的模型可以分为概率模型(probabilistic model)和非概率模型(non-probabilistic model)或者确定性模型(deterministic model)。在监督学习中,概率模型是生成模型,非率模型是判别模型。

决策树、朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、条件随机场、概率潜在语义分析、潜在狄利克雷分配、高斯混合模型是概率模型。感知机、支持向量机、k近邻、AdaBoost、k均值、潜在语义分析,以及神经网络是非概率模型。逻辑斯谛回归既可看作是概率模型,又可看作是非概率模型。

数据集的划分

  • 训练集(Training set) —— 学习样本数据集,通过匹配一些参数来建立一个模型,主要用来训练模型。类比考研前做的解题大全。
  • 验证集(validation set) —— 对学习出来的模型,调整模型的参数,如在神经网络中选择隐藏单元数。验证集还用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数。类比 考研之前做的模拟考试。
  • 测试集(Test set) —— 测试训练好的模型的分辨能力。类比 考研。这次真的是一考定终身。

模型拟合程度

  • 欠拟合(Underfitting): 模型没有很好地捕捉到数据特征,不能够很好地拟合数据,对训练样本的一般性质尚未学好。类比,光看书不做题觉得自己什么都会了,上了考场才知道自己啥都不会。

  • 过拟合(Overfitting): 模型把训练样本学习“太好了”,可能把一些训练样本自身的特性当做了所有潜在样本都有的一般性质,导致泛化能力下降。类比,做课后题全都做对了,超纲题也都认为是考试必考题目,上了考场还是啥都不会。

机器学习——基础知识(1)_第1张图片

上图描述了训练误差和测试误差与模型的复杂度之间的关系。当模型的复杂度增大时,训练误差会逐渐减小并趋向于0;而测试误差会先减小,达到最小值后又增大。当选择的模型复杂度过大时,过拟合现象就会发生。这样,在学习时就要防止过拟合

常见的模型指标

  • 正确率 —— 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数
  • 召回率 —— 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数
  • F 值 —— 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率)(F值即为正确率和召回率的调和平均值)

举个例子如下:

举个例子如下: 某池塘有 1400 条鲤鱼,300 只虾,300 只乌龟。现在以捕鲤鱼为目的。撒了一张网,逮住了 700 条鲤鱼,200 只 虾, 100 只乌龟。那么这些指标分别如下: 正确率 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70% 召回率 = 700 / 1400 = 50% F 值 = 70% * 50% * 2 / (70% + 50%) = 58.3%

模型

  • 分类问题 —— 说白了就是将一些未知类别的数据分到现在已知的类别中去。比如,根据你的一些信息,判断你是高富帅,还是穷屌丝。评判分类效果好坏的三个指标就是上面介绍的三个指标: 正确率,召回率,F值。
  • 回归问题 —— 对数值型连续随机变量进行预测和建模的监督学习算法。回归往往会通过计算 误差(Error)来确定模型的精确性。
  • 聚类问题 —— 聚类是一种无监督学习任务,该算法基于数据的内部结构寻找观察样本的自然族群(即集群)。聚类问题的标准一般基于距离: 簇内距离(Intra-cluster Distance) 和 簇间距离(Inter-cluster Distance) 。簇内距离是越小越好,也就是簇内的元素越相似越好;而簇间距离越大越好,也就是说簇间(不同簇)元素越不相同越好。一般的,衡量聚类问题会给出一个结合簇内距离和簇间距离的公式。

机器学习——基础知识(1)_第2张图片

特征工程

  • 特征选择 —— 也叫特征子集选择(FSS,Feature Subset Selection)。是指从已有的 M 个特征(Feature)中选择 N 个特征使得系统的特定指标最优化,是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高算法性能的一个重要手段,也是模式识别中关键的数据预处理步骤。
  • 特征提取 —— 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点,连续的曲线或者连续的区域。

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