机器学习(一)：理解机器学习相关概念

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2. 机器学习的概念

先通俗的理解一下：机器学习其实是一种让计算机系统在不直接编写特定代码的情况下，自动从数据中学习并提高自身性能的技术。简单来说，机器学习就像教孩子学习一样。我们不是告诉孩子每一个问题的答案，而是教给他们学习的方法，让他们自己去观察、思考和解决问题。同样，在机器学习中，我们也不是告诉计算机如何处理每一个具体任务，而是让计算机通过大量数据自主学习，从而找到解决问题的方法。

举个简单的例子，如果我们想让计算机学会识别猫和狗的图片，我们不会编写一套特定的规则告诉计算机如何分辨猫和狗，而是会给计算机大量标记过的猫和狗的图片作为训练数据。计算机通过观察这些数据，学习到什么样的特征代表猫，什么样的特征代表狗，从而实现自动识别的目的。

2.1 机器学习的定义

从专业角度来说，机器学习是人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一个子领域，它关注通过算法和统计模型使计算机系统自动从数据中学习和改进，从而在特定任务上提高性能。机器学习的核心思想是让计算机根据已有数据自主建立模型，以解决新问题。

机器学习的定义有很多种，这里我们引用计算机科学家和统计学家Tom M. Mitchell的定义：“一个计算机程序在完成某类任务T时，如果它的性能P在经验E的基础上有所提高，那么我们就说它从这些经验中学习。”这个定义强调了三个关键因素：任务T、性能P和经验E。计算机程序通过学习经验E来改进任务T的性能P。

换句话说，机器学习算法使用训练数据（经验）来训练模型，模型用于完成特定任务（如分类、回归、聚类等），而性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）用来衡量模型在任务上的表现。随着更多经验（数据）的积累，模型的性能通常会得到提高。

机器学习（的过程）本质上就是通过数据的不断训练、从而使得模型在其对应评估指标上表现越来越好的这样一个过程，在此过程中至关重要的一点是要能能够给模型提供有效的反馈，同时模型本身也需要根据反馈结果，不断的进行调整。只有该过程能够顺利进行，模型才能得到有效训练，“机器”才能“学习”。

2.2 机器学习的相关概念

  机器学习模型训练相关核心概念：

• 模型评估指标：用于评估模型实际效果的数值型指标，如准确率
• 模型参数：对模型最终输出结果有影响的模型关键指标，如自变量加权求和汇总过程中的权重
• 模型训练：指通过不断的数据输入、模型参数得到有效调整的过程，此处模型参数的有效调整指的是调整之后能够提升模型表现

2.3 机器学习的发展历程

简要概述一下机器学习发展历程的简要概述吧，但我们需要知道的是：实际上机器学习的发展远比这更为复杂且丰富。

• 早期探索（1950s-1960s）：这个阶段主要是人工智能的创立和早期探索。1956年，达特茅斯会议标志着人工智能研究的正式起步。在这个阶段，研究者们提出了一些早期的学习算法，如感知器（Perceptron）算法。
• 符号主义（1960s-1980s）：这个阶段以知识表示和专家系统为主。机器学习主要关注基于符号的方法，如决策树和基于规则的学习方法。这个阶段的研究也为后来的数据挖掘和知识发现提供了基础。
• 连接主义（1980s-1990s）：这个阶段的研究以神经网络和并行分布式处理为核心。BP算法（Backpropagation）的提出使得多层神经网络的训练成为可能，促进了深度学习的发展。同时，支持向量机（SVM）等其他机器学习算法也在这个时期取得了重要进展。
• 机器学习与统计学的融合（1990s-2000s）：在这个阶段，机器学习与统计学的交叉研究逐渐增多，贝叶斯方法、核方法等统计学概念被引入机器学习领域。同时，集成学习方法如AdaBoost、随机森林等也在这个阶段取得了突破。
• 大数据与深度学习（2010s至今）：随着互联网和计算能力的快速发展，大数据和深度学习成为机器学习领域的主流方向。深度学习算法如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破，极大地推动了人工智能的应用范围。

2.4 机器学习的应用场景

机器学习已经广泛应用于许多领域，具有很多应用场景。比如：图像识别识别领域中的自动驾驶汽车、人脸识别系统等；自然语言处理（NLP）领域的情感分析、文本摘要等。推荐系统领域中的电商推荐、新闻推荐等。同时在金融风控、医疗健康等各领域，都发挥着重要的作用，随着技术的不断发展，机器学习在各行各业的应用将越来越广泛。

3. 经典统计分析vs机器学习

首先，从通俗的角度来理解经典统计分析：经典统计分析是一种使用数学方法来分析、解释和预测数据的科学。它可以帮助我们根据一组观察值来了解潜在的规律、关系和趋势。在经典统计分析中，我们通常依赖于概率论和数理统计的理论基础，来描述和推断数据的特性。

3.1 统计分析的定义及应用

从专业角度来看，经典统计分析是对数据的收集、组织、描述、分析和解释的过程。它包括描述性统计分析和推论性统计分析两个方面：

• 描述性统计分析：描述性统计分析关注对数据的总结和表达，例如计算数据的均值、中位数、方差等统计量，以及绘制直方图、箱线图等图形来展示数据的分布。
• 推论性统计分析：推论性统计分析侧重于根据样本数据推断总体的特性和关系。这包括参数估计（如点估计和区间估计）和假设检验（如t检验、卡方检验等）。
    在实际应用中，经典统计分析可以帮助我们回答各种问题，如比较不同群体的平均值、评估某种治疗方法的有效性、预测市场趋势等。

3.2 机器学习与统计分析的联系与区别

经典统计分析和机器学习之间有一定的联系和区别。它们都侧重于从数据中学习和推断潜在的规律，但在方法、目标和应用场景上存在一些差异。

如果要看两者之间的联系，比如：两者都依赖于数据来进行分析和建模，从数据中发现规律和知识，都涉及概率论、数理统计、线性代数等数学理论。在两者的应用过程中，都需要通过某种评估指标来衡量模型的性能和预测能力。

那么它们之间的区别主要如下：

• 经典统计分析主要关注对数据的描述和推断，试图解释数据背后的潜在关系和原因。而机器学习更关注根据已有数据进行预测和分类，使模型在新数据上的表现尽可能好。
• 经典统计分析通常使用基于假设的模型（如线性回归、逻辑回归等）进行分析，对数据的分布和关系做出一定的假设。而机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）通常更灵活，可以在没有明确假设的情况下捕捉数据的复杂模式。
• 应用场景：经典统计分析在社会科学、生物学、经济学等领域有广泛应用，而机器学习更多地应用于计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域。

总的来说，经典统计分析和机器学习在一定程度上是互补的。它们都试图从数据中发现知识，所以尽管机器学习算法和统计分析算法目标一致——核心都是围绕某个具体目标、尝试进行有效的预测，但二者的建模流程和基本思路却有着天壤之别。实际应用中，根据问题的具体需求和背景，可以灵活选择和结合这两种方法。

4. 数据与数据集

  数据是对客观事物的属性、特征或信息的描述。在计算机科学和信息处理中，数据通常以数值、文本、图像等形式表示。而数据集是一个包含多个数据实例的集合，通常用于分析、建模或进行机器学习任务。如：

编号	姓名	年龄	性别	身高（cm）	体重（kg）
1	张三	25	男	175	70
2	李四	30	女	162	55
3	王五	22	男	180	75
4	赵六	28	女	158	50

在上面那个表格中，我们创建了一个包含4个人的信息的数据集。数据集是一个包含多个数据实例的集合。在这个例子中，每一行表示一个数据实例。数据实例就是一个具体的数据点，它通常包含一些描述该实例的属性，这些属性被称为特征。在我们的例子中，编号、姓名、年龄、性别、身高和体重就是特征。

5. 模型类型（根据学习方式分类）

  机器学习模型主要可以分为四个大类，分别是监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习，在介绍每个类型之前，我们先要理解两个概念，也就是特征与标签和连续变量和离散变量。

5.1 特征与标签

特征和标签是机器学习中常用的术语，它们分别指数据中的输入和输出。

• 特征：特征是用来描述数据实例的属性。它们通常是可以量化的数值或者分类信息，用于描述数据中的某个方面。例如，在房价预测问题中，房子的面积、卧室数量和地理位置等都是特征。特征作为输入数据，帮助机器学习模型更好地理解和分析数据。
• 标签：标签是数据实例的输出，它通常表示我们希望预测或分类的目标变量。在监督学习任务中，标签是已知的，并作为训练数据的一部分提供给模型。例如，在房价预测问题中，房价就是标签。通过学习特征与标签之间的关系，机器学习模型能够根据新的特征数据来预测相应的标签。

5.2 连续变量和离散变量

连续变量和离散变量是数据类型的两种分类。

• 连续变量：连续变量可以在一个范围内取任意值。它们通常是实数，表示在某个区间内可以无限细分。例如，人的身高、体重或者温度等都是连续变量，因为它们可以有无数个精确到小数点后若干位的值。
• 离散变量：离散变量只能取有限个、相互独立的值。它们通常是整数或者分类数据。例如，学生的考试成绩（按等级划分：优、良、中、差）、人的性别（男、女）或者一个调查问卷中的问题（非常满意、满意、一般、不满意）等都是离散变量，因为它们只能取特定的、有限的值。

在传统统计分析领域，对于离散型变量，还可以进一步细分为名义型变量和顺序性变量。所谓名义变量，指的是随机变量取得不同离散值时，取值大小本身没有数值意义，只有指代意义。例如，用0/1代表男女，则该变量没有1>0的数值意义。但所谓顺序变量，则有大小方面的数值意义，例如使用0/1/2代表高中/本科/研究生学历，则可用2>1>0来表示学习的高低之分。*

5.3 监督学习

在这类模型中，训练数据包含输入特征和对应的输出标签。模型通过学习输入与输出之间的映射关系，进行预测。监督学习的典型任务包括分类（预测离散值）和回归（预测连续值）。

编号	特征1	特征2	标签
1	2.0	3.0	A
2	4.0	1.0	B
3	3.5	2.5	A
4	1.0	4.0	B

在这个表格中，我们有一个包含4个数据实例的监督学习数据集。每一行代表一个数据实例，包含编号、两个特征（特征1和特征2）以及对应的标签。

特征1和特征2是连续变量（数值型），用于描述数据实例的属性。标签是离散变量（分类数据），表示我们希望预测的目标。这是一个分类任务，因为我们需要预测离散的标签值（A或B）。

通过学习这个数据集，机器学习模型将尝试找到特征1和特征2与标签之间的关系，以便在给定新的特征数据时，能够预测出相应的标签。例如，模型可能会发现特征1较小且特征2较大的数据实例更可能属于类别A，而特征1较大且特征2较小的数据实例更可能属于类别B。这就是监督学习的过程。

5.2 无监督学习

无监督学习：这类模型处理的训练数据仅包含输入特征，不包含输出标签。模型的目标是学习数据的内在结构或分布。典型的无监督学习任务包括聚类（将数据分成若干组）和降维（减少数据特征的数量，同时保留其主要信息）。

编号	特征1	特征2
1	2.0	3.0
2	4.0	1.0
3	3.5	2.5
4	1.0	4.0

在这个表格中，我们有一个包含4个数据实例的无监督学习数据集。每一行表示一个数据实例，包含编号和两个特征（特征1和特征2）。

特征1和特征2是连续变量（数值型），用于描述数据实例的属性。然而，与监督学习不同，这里没有标签列。因此，模型需要根据特征之间的相似性来学习数据的内在结构。

例如，如果我们使用聚类算法，模型可能会发现特征1较小且特征2较大的数据实例（例如编号1和4）彼此相似，因此将它们分为一组。同样，特征1较大且特征2较小的数据实例（例如编号2和3）也可能彼此相似，因此被分为另一组。

5.3 半监督学习

半监督学习：这类模型介于监督学习和无监督学习之间。训练数据中的一部分包含输出标签，而另一部分不包含。半监督学习旨在利用未标记的数据来提高模型的性能。

编号	特征1	特征2	标签
1	2.0	3.0	类别A
2	4.0	1.0	类别B
3	3.5	2.5	-
4	1.0	4.0	-

在这个表格中，我们有一个包含4个数据实例的半监督学习数据集。每一行表示一个数据实例，包含编号、两个特征（特征1和特征2）以及一个标签列。

特征1和特征2是连续变量（数值型），用于描述数据实例的属性。数据集包含已标记的数据实例（编号1和2）和未标记的数据实例（编号3和4）。

半监督学习模型的目标是利用已标记的数据实例（例如编号1和2）来学习输入与输出之间的映射关系，同时利用未标记的数据实例（例如编号3和4）来学习数据的内在结构，从而提高模型性能。例如，在这个数据集中，半监督学习模型可能使用未标记数据来了解特征1和特征2之间的关系，并据此推断编号3和4可能属于哪个类别。

5.4 强化学习

强化学习：强化学习模型通过与环境的交互来学习。模型（智能体）在执行某个动作后会从环境中获得反馈（奖励或惩罚）。强化学习的目标是找到一种策略，使智能体在长期内获得最大的累积奖励。

在强化学习中的介绍中，数据并不以表格的形式出现，而是通过智能体与环境的交互得到。这里我们可以用一个简化的示意图来说明强化学习的过程。

智能体 (Agent) <-----> 环境 (Environment)
      ↑                   ↓
   动作 (Actions)       状态 (States)
      ↓                   ↑
  奖励 (Rewards) <-----> 反馈 (Feedback)

智能体（Agent）根据当前的环境状态（States）来选择一个动作（Actions）。执行动作后，环境会发生变化，并给出新的状态和相应的奖励（Rewards）作为反馈（Feedback）。智能体根据奖励来调整自己的策略，以在未来尝试更好的动作。

一个典型的强化学习例子是训练一个机器人在迷宫中寻找出口。在这个例子中，智能体是机器人，环境是迷宫。机器人根据当前所在的位置（状态）来选择一个动作（例如向上、向下、向左或向右移动）。执行动作后，机器人会进入新的位置，并从环境中获得奖励（例如，如果找到出口，奖励为正；如果撞到墙壁，奖励为负）。机器人根据奖励来调整策略，以便在未来更快地找到出口。

这个场景中，并没有表格形式的数据，但是智能体会在与环境交互的过程中收集数据，并根据这些数据来调整策略。

6. 模型类型（根据任务类型分类）

6.1 分类任务

在分类任务中，模型的目标是将输入数据分配到预先定义的类别中。例如，通过分析一封电子邮件的内容，将其分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。分类任务通常涉及离散标签，常用于监督学习。

动物名称	体重（kg）	腿数量	是否有毛	类别
猫	4.5	4	是	哺乳动物
蜥蜴	0.3	4	否	爬行动物
鹦鹉	0.1	2	是	鸟类
企鹅	25	2	是	鸟类
狗	20	4	是	哺乳动物
蛇	4	0	否	爬行动物

比如在分类任务中，我们的目标是根据动物的特征（体重、腿数量、是否有毛）对动物进行分类。我们可以观察到动物的特征和它们所属的类别之间存在一定的关系。例如，具有4条腿且有毛的动物被归类为哺乳动物，而具有2条腿且有毛的动物被归类为鸟类。

分类任务就是通过学习这些特征与类别之间的关系，为新的动物样本分配正确的类别。在实际应用中，我们会训练一个分类器来学习这些关系，并基于已知的动物特征数据对新的动物进行分类。这样，当我们遇到一个新的动物时，只需观察它的特征（如体重、腿数量、是否有毛），分类器就能帮助我们判断它属于哪个类别。

6.2 回归任务

  回归任务：回归任务的目标是预测一个连续值，如房价、销售额或温度等。与分类任务不同，回归任务的输出是一个连续值，而不是离散标签。回归任务同样属于监督学习范畴。

房子编号	面积（平方米）	卧室数量	距离市中心（千米）	房价（万元）
1	80	2	2	300
2	120	3	5	450
3	60	1	1	280
4	100	2	8	380
5	150	4	10	580

比如在回归任务中，我们的目标是根据房子的特征（面积、卧室数量、距离市中心）来预测房价。我们可以观察到房子的特征与房价之间存在一定的关系。例如，面积更大、卧室数量更多的房子通常价格更高；靠近市中心的房子通常价格也更高。

回归任务就是通过学习这些特征与房价之间的关系，为新的房子样本预测房价。在实际应用中，我们会训练一个回归模型来学习这些关系，并基于已知的房子特征数据对新的房子进行房价预测。这样，当我们遇到一个新的房子时，只需观察它的特征（如面积、卧室数量、距离市中心），回归模型就能帮助我们预测它的房价。

6.3 聚类任务

聚类任务：聚类任务的目标是根据数据的相似性将输入数据划分为多个组或簇。聚类任务不涉及预先定义的标签，因此属于无监督学习。一个典型的聚类任务是将客户划分为不同的市场细分，以便进行更有效的营销策略制定。

顾客编号	年龄	平均月消费（元）	是否有孩子	最近一次购物距今（天）
1	25	5000	否	10
2	45	2000	是	7
3	31	7000	否	15
4	60	1500	是	20
5	35	5500	是	8

比如在聚类任务中，我们的目标是根据顾客的消费特征（年龄、平均月消费、是否有孩子、最近一次购物距今）来将顾客聚类为不同的市场细分。我们可以观察到顾客的特征之间存在一定的相似性，例如年轻人和无孩子的顾客可能具有较高的平均月消费。

聚类任务就是通过分析这些特征之间的相似性，将顾客划分为不同的组或簇。在实际应用中，我们会使用聚类算法（如K-means）来根据已知的顾客特征数据对顾客进行聚类。这样，我们可以针对不同市场细分的特点制定更有效的营销策略。

6.4 降维任务

降维任务：降维任务的目的是减少数据特征的数量，同时保留其主要信息。通过降维，可以减小模型的计算复杂度，提高模型性能，并有助于可视化高维数据。降维任务通常属于无监督学习范畴。

原始数据如下：

水果编号	颜色R	颜色G	颜色B	重量（g）	直径（mm）	甜度	酸度
1	255	0	0	200	70	8	4
2	0	255	0	100	50	6	3
3	0	0	255	150	60	7	5
4	255	255	0	180	65	9	2
5	255	0	255	120	55	5	6

比如在降维任务中，我们的目标是通过降维技术减少水果特征的数量，同时尽可能保留其主要信息。原始数据包括颜色（RGB）、重量、直径、甜度和酸度等多个特征。通过降维，我们可以将这些特征转换为更少的维度，以简化数据表示和计算。

假设我们使用主成分分析（PCA）降维技术，将原始数据降至两个主成分，结果如下：

水果编号	主成分1	主成分2
1	-29.1	22.4
2	40.2	-19.1
3	5.8	31.1
4	-26.5	-28.4
5	9.6	-6.0

通过降维，我们将原始的7个特征减少到2个主成分。虽然信息损失是不可避免的，但这样的处理可以简化后续的计算和可视化。在实际应用中，降维技术可以帮助我们在处理复杂数据时降低计算复杂度、提高模型性能，同时在一定程度上保留原始数据的主要信息。

7. 机器学习建模一般流程

文章的最后，我先抛出机器学习建模的一般流程：

• Step 1 问题定义：
  明确机器学习任务的目标，确定是分类、回归、聚类还是降维任务等。
• Step 2 数据收集：
  收集与问题相关的数据。这可能包括从数据库、文件、网络爬虫或其他数据来源获取原始数据。
• Step 3 数据预处理：
  对收集到的数据进行清洗、转换和整合。这个阶段可能包括去除重复值、处理缺失值、数据标准化、特征工程等。
• Step 4 数据分割：
  将数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估模型的泛化性能。
• Step 5 模型选择：
  选择合适的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。选择时需要考虑问题类型、数据特性以及计算资源等因素。
• Step 6 模型训练：
  使用训练集数据，根据选定的算法训练机器学习模型。在此过程中，可能需要调整模型参数以获得更好的性能。
• Step 7 模型验证与调优：
  使用验证集数据，评估模型的性能，并根据需要调整模型参数。这可能包括改变学习率、调整正则化参数或优化超参数。
• Step 8 模型评估：
  使用测试集数据，评估模型的泛化性能。模型在测试集上的性能可作为一个客观标准，帮助我们了解模型在未知数据上的表现。
• Step 9 模型部署与应用：
  将训练好的模型部署到生产环境，为实际问题提供解决方案。在部署过程中，需要确保模型能够在不同场景中稳定、可靠地工作。
• Step 10 模型监控与维护：
  在模型部署后，定期监控其性能，根据需要更新和优化模型。这可能包括收集新数据、重新训练模型或调整模型参数。

8. 结语

在这篇开篇文章中，我为大家提供了一个关于机器学习任务的初步概览。我希望通过这篇文章，让大家对于机器学习的基本任务有一个清晰的认识。在接下来的文章中，我将深入探讨线性回归，通过结合理论与实战的方式，帮助大家更好地理解这一领域。

最后，感谢您阅读这篇文章！如果您觉得有所收获，别忘了点赞、收藏并关注我，这是我持续创作的动力。您有任何问题或建议，都可以在评论区留言，我会尽力回答并接受您的反馈。如果您希望了解某个特定主题，也欢迎告诉我，我会乐于创作与之相关的文章。谢谢您的支持，期待与您共同成长！

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