【每周一文】A Few Usefull Things to know about Machine Learning_a few useful things to know about machine learning

概述

机器学习被普遍认为任何一个IT民工必备的工具之一，和学习任何语言工具一样，简单的体验一下或许非常简单。但这并不代表你能真正驾驭它，如果想深入不是一年两年能搞得定事情，本文作者总结了对于刚入门机器学习者需要注意一些事项。

什么是学习

机器学习包括无监督、半监督、监督、强化学习等，但是对于很多初入门的MLer可能就是监督学习，即给定训练样本和标签，学习出某个模型进行新样本预测。

学习=表示+评估+优化

1. 表示：表示的过程也是模型选择过程，也是假设空间确定过程，也是特征选择过程。也是从给定训练数据中找到一个合适形式表示数据，从而能够进行泛化。也有人认为学习过程也是一种记忆和推理过程，根据已有事实进行新样本推理。
2. 评估：模型的泛化能力，好的模型不仅仅能够对训练样本能够有效预测，还能够对未知样本进行有效预测。评估过程提供一个评价函数对模型进行量化。
3. 优化：寻找最优表示的过程，确定表示参数的过程。不同的优化算法从假设空间遍历的过程都是不同的。

机器学习那些事

泛化很重要

由于我们不可能获取到全部训练样本，即使能也可能存储不下全部样本，这样必须有效提供模型泛化能力。
一个好的模型不仅仅是在训练数据上表现出好的效果，而是对于不可见样本也能表现出好的效果。因此训练时常将训练数据划分为测试集合和训练集合，通过训练集合进行模型学习，测试集合进行模型效果验证。对于模型参数的选择可以通过交叉验证（CV）进行选择。

仅仅有数据是不够的

由于