【引言】浙大机器学习课程记录

机器学习的定义

第一种定义

ARTHUR SAMUEL对Machine learning 的定义

Machine Learning is Fields of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed

机器学习是这样的领域，它赋予计算机学习的能力，（这种学历能力）不是通过显著式编程获得的

• 显著式编程
  • 提前人为指定规律的编程方式
• 非显著式编程
  • 让计算机自己总结规律的编程方式

Arthur Samuel 所定义的机器学习是专指这种非显著式编程的方式

非显著式编程方式的做法：

​ 我们规定了行为和收益函数后，让计算机自己去找最大化收益函数的行为

让计算机通过数据、经验自动的学习。

第二种定义

来自于1998年 Tom Mistshell 在《MACHINE LEARNING》书中给出的定义

A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measurc P, if its performance on T, as measured by P , improves with experience E

一个计算机程序被称为可以学习，是指它能够针对某个任务 T 和某个性能指标 P，从经验 E 中学习。这种学习的特点是，它在 T 上的被 P 所衡量的性能，会随着经验 E 的增加而提高。

据 Tom Mitshell 的定义，机器学习为为识别不同任务而改造某种算法

这种算法的特点：

​ 随着 Experience 的增多，Performance Measure 也会提高

这种算法的具体体现：

据经验 E 来提高性能指标 P 的过程，为典型的最优化问题

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机器学习的分类

按照任务性质的不同进行分类为：

• 监督学习

• 强化学习

  • 计算机通过与环境的互动逐渐强化自己的行为模式

但不绝对

这里主要介绍了监督学习

监督学习

（1）监督学习根据数据标签存在与否分类为：

• 传统监督学习（Traditional Supervised Learning）
• 非监督学习（Unsupervised Learning）
• 半监督学习（Semi-supervised Learning）

（2）基于标签的固有属性，按照标签是连续还是离散分类为：

• 分类问题

• 回归问题

基于标签存在分类

传统监督学习

Traditional Supervised Learning 中每一个训练数据都有对应的标签

算法包括

• 支持向量机 （SUPPORT VECTOR MACHINE）

• 人工神经网络（NEURAL NETWORKS）

• 深度神经网络（Deep Neural Networks）

非监督学习

Unsupervised Learning 中所有的训练数据都没有对应的标签

在Traditional Supervised Learning中的数据可能有像：X 代表一类，圆形代表另一类，但在 Unsupervised Learning 中可能如下图：

尽管我们不知道训练数据的类别标签，但我们可以这样处理：

算法包括

• 聚类（Clustering）
• EM 算法（Expectation–Maximizationg algorithm）
• 主成分分析（Principle Component Analysis）

半监督学习

Semi-supervised Learning 中训练数据中有一部分有标签，一部分没有标签

在大量的数据面前，数据标注是成本巨大的工作

所以我们需要：

​ 少量的标注数据 + 大量未标注数据 训练一个更好的机器学习算法

例如下图：

在左边，如果只有两个标注过的训练样本，那么便不好进行分类；如果像右图增加没有标签的训练样本，那么可能设计算法就能实现更准确的分类。

基标签固有属性分类

分类和回归的分别是十分模糊的，因为离散和连续的区别也是模糊的。

我们主要研究机器学习模型解决分类问题。

分类

Classifcation：标签是离散的值

例如人脸识别为分类问题

如图：

模式一为双人脸比对，模式二为人群中单人脸匹配。

回归

Regression：标签是连续的值

例如：预测股票价格、预测温度、预测人的年龄等任务

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机器学习算法的过程

特征提取（Feature Extraction）：

​ 通过训练样本获得的，对机器学习任务有帮助的多维度数据。

机器学习的重点应该是：

​ 假设在已经提取好的特征的前提下，如何构造算法获得更好的性能

​ 当然好的特征是能构造出好算法的前提，特征越好算法结果越好

我们需要研究不同应用场景下应该采取哪种算法，甚至研究新的机器学习算法以便适应新的场景

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没有免费午餐定理

1995年，D. H. Wolpert 等人提出：

​ 没有免费午餐定理（No Free Lunch Theorem）

​ 任何一个预测函数，如果在一些训练样本上表现好，那么必然在另一些训练样本上表现不好，如果不对数据在特征空间的先验分布上有一定假设，那么表现好与表现不好的情况一样多。

在设计机器学习算法的时候有一个假设：

​ 在特征空间上距离接近的样本，他们属于同一类别的概率会更高，但是并不绝对，是有可能出错的

如果不对特征空间的先验分布有假设，那么所有算法的表现都一样

机器学习本质：

​ 通过有限的已知数据基础，在复杂的高维特征空间中预测未知的样本

没有放之四海而皆为准的最好算法，因为评价算法的好坏涉及特征空间先验分布的假设

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测试