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机器学习知识点总结，包括机器学习路线、机器学习算法、机器学习处理流程等

机器学习

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机器学习知识点总结，包括机器学习路线、机器学习算法、机器学习处理流程等

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一、什么是机器学习？

机器学习=寻找一种函数

如何寻找这个函数？

①定一个函数集合

②判断函数的好坏

③选择最好的函数

机器学习三板斧

①设计模型 model

②判断模型的好坏

③选择最好的函数，优化模型

3.1 修改模型，增加数据维度

3.2 增加正则因子，使函数更加平滑，让参数 w 取值更小。（x 变

化较小时，整个函数结果不会变化太大，结果更准）

学习路线

监督学习：有数据标注情况下学习（回归、分类）

半监督学习：训练数据中带标记的数据不够多

迁移学习：在已学习基础上，做看似和以前学习不相关的事情，但实

际效果很好（在猫狗识别基础识别大象老虎等）

非监督学习：没有具体标注数据的情况下学习（机器阅读、机器绘画）

结构化学习：超越简单的回归和分类，产生结构化的结果（如图片、

语言、声音）

二、机器学习算法的类型

1. 有监督学习

有监督学习通常是利用带有专家标注的标签的训练数据，学习一

个从输入变量 X 到输入变量 Y 的函数映射。 Y = f (X)

训练数据通常是(n×x,y)的形式，其中 n 代表训练样本的大小，x

和 y 分别是变量 X 和 Y 的样本值。

利用有监督学习解决的问题大致上可以被分为两类：

分类问题：预测某一样本所属的类别（离散的）。比如给定一个

人（从数据的角度来说，是给出一个人的数据结构，包括：身高，年

龄，体重等信息），然后判断是性别，或者是否健康。

回归问题：预测某一样本的所对应的实数输出（连续的）。比如

预测某一地区人的平均身高。

下面所介绍的前五个算法（线性回归，逻辑回归，分类回归树，

朴素贝叶斯，K 最近邻算法）均是有监督学习的例子。

除此之外，集成学习也是一种有监督学习。它是将多个不同的相

对较弱的机器学习模型的预测组合起来，用来预测新的样本。本文中

所介绍的第九个和第十个算法（随机森林装袋法，和 XGBoost 算法）

便是集成技术的例子。

2. 无监督学习

无监督学习问题处理的是，只有输入变量 X 没有相应输出变量的

训练数据。它利用没有专家标注训练数据，对数据的结构建模。

可以利用无监督学习解决的问题，大致分为两类：

关联分析：发现不同事物之间同时出现的概率。在购物篮分析中

被广泛地应用。如果发现买面包的客户有百分之八十的概率买鸡蛋，

那么商家就会把鸡蛋和面包放在相邻的货架上。

聚类问题：将相似的样本划分为一个簇（cluster）。与分类问题

不同，聚类问题预先并不知道类别，自然训练数据也没有类别的标签。

维度约减：顾名思义，维度约减是指减少数据的维度同时保证不

丢失有意义的信息。利用特征提取方法和特征选择方法，可以达到维

度约减的效果。特征选择是指选择原始变量的子集。特征提取是将数

据从高纬度转换到低纬度。广为熟知的主成分分析算法就是特征提取

的方法。

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