第2篇机器学习基础 —（1）机器学习概念和方式

前言：Hello大家好，我是小哥谈。机器学习是一种人工智能的分支，它使用算法和数学模型来使计算机系统能够从经验数据中学习和改进，而无需显式地编程。机器学习的目标是通过从数据中发现模式和规律，从而使计算机能够自动进行预测和决策。机器学习有许多应用领域，包括模式识别、数据挖掘、计算机视觉、语音识别和自然语言处理等。本节课就给大家简单介绍下什么是机器学习以及机器学习包括哪几种方式，希望大家学习之后能够有所启迪！🌈

🚀1.什么是机器学习？

🚀2.监督学习

💥💥2.1 定义

💥💥2.2 核心步骤及优缺点

💥💥2.3 常见的监督学习算法

🚀3.无监督学习

💥💥3.1 定义

💥💥3.2 核心步骤及优缺点

💥💥3.3 常见的无监督学习算法

🚀4.半监督学习

💥💥4.1 定义

💥💥4.2 核心步骤及优缺点

💥💥4.3 常见的半监督学习算法

🚀5.强化学习

💥💥5.1 定义

💥💥5.2 核心步骤及优缺点

💥💥5.3 常见的强化学习算法

🚀6.本节总结

🚀1.什么是机器学习？

机器学习是一种人工智能的分支，它使用算法和数学模型来使计算机系统能够从经验数据中学习和改进，而无需显式地编程。机器学习的目标是通过从数据中发现模式和规律，从而使计算机能够自动进行预测和决策。机器学习有许多应用领域，包括模式识别、数据挖掘、计算机视觉、语音识别和自然语言处理等。在机器学习中，通过使用训练数据来训练模型，然后使用该模型来进行预测或决策。训练数据是已知输入和输出的样本集合，模型通过学习这些样本中的模式和规律来进行预测或决策。

人类在成长、生活过程中积累了很多的历史与经验。人类定期地对这些经验进行“归纳”，获得了生活的“规律”。当人类遇到未知的问题或者需要对未来进行“推测”的时候，人类使用这些“规律”，对未知问题与未来进行“推测”，从而指导自己的生活和工作。

机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。通过这样的对应，我们可以发现，机器学习的思想并不复杂，仅仅是对人类在生活中学习成长的一个模拟。由于机器学习不是基于编程形成的结果，因此它的处理过程不是因果的逻辑，而是通过归纳思想得出的相关性结论。

在机器学习的处理流程中，通常包括数据预处理、特征工程、模型选择和训练、模型评估和调优等步骤。其中，数据预处理是指对原始数据进行清洗、去噪、归一化等操作，以提高模型的准确性和鲁棒性；特征工程则是指对数据进行特征提取和特征选择，以提高模型的泛化能力；模型选择和训练则是指选择适合问题的模型，并通过训练数据来训练模型；模型评估和调优则是指通过测试数据来评估模型的性能，并对模型进行调整和优化。

机器学习的发展趋势是不断向着更加智能化、自动化、高效化的方向发展。随着人工智能技术的不断发展，机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如自然语言处理、图像识别、智能推荐等。未来，机器学习将会更加注重数据的质量和规模，同时也会更加注重算法的创新和优化，以提高模型的准确性和效率。此外，机器学习还将会与其他技术结合，例如大数据、云计算、物联网等，以实现更加智能化的应用场景。✅

机器学习和深度学习是人工智能领域中的两个重要概念，它们之间有以下区别：

1.数据表示不同：机器学习使用结构化数据，而深度学习使用神经网络处理非结构化数据。

2.数据量不同：机器学习通常使用数千个数据点，而深度学习需要数百万个数据点。

3.输出不同：机器学习的输出通常是数值，而深度学习的输出可以是自由形式元素，如自由文本和声音。

4.特征工程不同：机器学习需要人类明确进行特征工程，而深度学习不需要，因为神经网络会自动检测重要特征。

5.模型训练时间不同：由于深度学习需要处理大量数据，因此模型训练时间更长。

6.结果解释不同：机器学习的结果易于解释，而深度学习的结果很难解释。

讲了这么多，那么机器学习包括哪些类型呢？机器学习的主要类型包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，分别解释如下所示：

监督学习通过给定的输入和对应的标签，训练模型以预测未知数据的标签。
无监督学习则从未标记的数据中发现模式和结构。
半监督学习结合了有标签数据和无标签数据的训练，用于解决标记数据有限但无标签数据丰富的问题。
强化学习则通过试错和奖励的机制，在不断与环境交互的过程中学习最优行为策略。

🚀2.监督学习

💥💥2.1 定义

监督式学习是一种机器学习方法，其中算法通过使用带有标签的训练数据集来学习模式和规律。在监督式学习中，我们有一个包含输入特征和对应标签的训练数据集，算法通过学习输入与标签之间的关系，从而能够对新的输入进行预测或分类。

具体来说，监督式学习的目标是通过找到一个函数，将输入映射到输出。这个函数被称为模型，它可以是线性模型、决策树、支持向量机、神经网络等等。在训练阶段，模型使用训练数据集来调整自身的参数，使其能够最好地拟合训练数据中的特征和标签之间的关系。然后，在预测阶段，模型可以根据已学习到的规律对新的输入进行预测或分类。

举个例子，如果我们想构建一个垃圾邮件过滤器，我们可以使用监督式学习。我们会收集一批已经标记好的电子邮件（训练数据集），其中包含了垃圾邮件和非垃圾邮件，并提取出一些特征，比如邮件中的单词、发件人信息等。然后，我们使用这些特征和标签进行训练，让模型学会识别垃圾邮件和非垃圾邮件之间的模式和规律。最后，当我们有一个新的未标记的电子邮件时，模型可以根据已学习到的规律预测它是垃圾邮件还是非垃圾邮件。

总结来说，监督式学习是一种常用的机器学习方法，通过使用带有标签的训练数据集来训练模型，并用于预测或分类新的输入数据。🍃

💥💥2.2 核心步骤及优缺点

监督学习核心步骤：

🍀（1）使用标签数据训练机器学习模型

“标签数据”是指由输入数据对应的正确的输出结果。
“机器学习模型”将学习输入数据与之对应的输出结果间的函数关系。

🍀（2）调用训练好的机器学习模型，根据新的输入数据预测对应的结果。

监督学习的优点：

在监督学习的帮助下，模型可以根据先前的经验预测输出。
在监督学习中，我们可以对对象的类别有一个准确的认识。
监督学习模型帮助我们解决各种现实问题，例如欺诈检测、垃圾邮件过滤等。

监督学习的缺点：

监督学习模型不适合处理复杂的任务。
如果测试数据与训练数据集不同，监督学习无法预测正确的输出。
训练需要大量的计算时间。
在监督学习中，我们需要足够的关于对象类别的知识。

💥💥2.3 常见的监督学习算法

常见的监督学习算法包括：

K-近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）：根据样本的特征值和类别标签，通过计算样本之间的距离，将新的样本分配到距离最近的K个训练样本中占比最大的类别。
朴素贝叶斯分类（Naive Bayesian classification）：基于贝叶斯定理和特征之间的条件独立性假设，通过计算给定特征条件下的类别概率，选择概率最大的类别作为预测结果。
决策树算法（Decision Tree）：通过对属性值进行递归划分构建一棵树状结构，每个内部节点表示一个属性测试，每个叶子节点表示一个类别。
支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：通过寻找一个最优的超平面来将不同类别的样本分离开来，使得两个类别之间的间隔最大化。
逻辑回归（Logistic Regression）：通过将线性回归模型的输出映射到一个概率值，在给定输入的情况下，预测样本属于某个类别的概率。
随机森林（Random Forest）：通过集成多个决策树，每个决策树都是在随机子集上训练得到的，最后通过投票或平均的方式来进行预测。
梯度提升树（Gradient Boosting Trees）：通过将多个弱分类器进行加权组合，每个弱分类器都是在前一个弱分类器的残差上训练得到的，逐步优化目标函数来提升预测性能。

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🚀3.无监督学习

💥💥3.1 定义

无监督学习是一种机器学习方法，它的目标是从未标记的数据中发现数据的内在结构和规律。与有监督学习不同，无监督学习不需要预先定义类别或标签，而是通过对数据进行聚类、降维、关联规则挖掘等方法，自动地发现数据中的模式和结构。无监督学习的典型代表是限制玻尔兹曼机，它可以从可见层数据推算出隐含层的激活状态。聚类是无监督学习的一个重要应用，它的目的是把相似的数据点聚在一起，从而发现数据的内在结构。无监督学习在很多领域都有广泛的应用，例如图像处理、自然语言处理、推荐系统等。

💥💥3.2 核心步骤及优缺点

无监督学习的核心步骤可以概括为以下几个：

数据预处理：对原始数据进行清洗、标准化和特征选择等预处理操作，以减少噪声和冗余信息。
特征提取：从预处理后的数据中提取有意义的特征，用于描述数据的关键信息。
模型选择：选择适合任务的无监督学习模型，如聚类、降维或生成模型等。
模型训练：使用提取的特征和选择的模型进行训练，学习数据中的潜在模式和结构。
模型评估：通过评估指标和实验结果对模型的性能进行评估，以验证模型的有效性和可靠性。
结果分析：对训练得到的模型进行结果分析和解释，理解无监督学习算法对数据的理解和表示能力。

无监督学习的优点：

与监督学习相比，无监督学习用于更复杂的任务，因为在无监督学习中，我们没有标记的输入数据。
无监督学习更可取，因为与标记数据相比，它更容易获得未标记数据。

无监督学习的缺点：

无监督学习本质上比监督学习更难，因为它没有相应的输出。
无监督学习算法的结果可能不太准确，因为输入数据没有标记，并且算法事先不知道确切的输出。

💥💥3.3 常见的无监督学习算法

常见的无监督学习算法包括聚类分析、主成分分析和关联规则学习等。

聚类分析：聚类分析是最常用的无监督学习算法之一，它可以将数据集中的对象分成若干个组，每个组内的对象相似度较高，而不同组之间的对象相似度较低。K均值算法是聚类分析中最常用的算法之一，它可以将数据集中的对象分成K个组，每个组内的对象相似度较高，而不同组之间的对象相似度较低。
主成分分析：主成分分析是另一个常见的无监督学习算法，它可以将高维数据降维到低维空间中，以便更好地理解和可视化数据。
关联规则学习：是另一个常见的无监督学习算法，它可以发现数据集中的频繁项集和关联规则，以便更好地理解数据之间的关系。

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🚀4.半监督学习

💥💥4.1 定义

半监督学习是指在机器学习中，使用一部分有标签的数据和一部分没有标签的数据进行训练，以提高模型的泛化能力。半监督学习可以进一步细分为纯半监督学习和直推学习。纯半监督学习假定训练数据中的未标记样本并不是待预测的数据，而直推学习则假设学习过程中所考虑的未标记样本就是待预测数据，学习的目的就是要在这些未标注样本上获得最优泛化性能。

💥💥4.2 核心步骤及优缺点

半监督学习的核心步骤如下：

收集有标记和无标记的数据：首先需要收集一些有标记的样本数据和大量无标记的样本数据。
使用有标记数据进行有监督训练：利用有标记的样本数据训练一个初始模型。
根据初始模型预测无标记数据的标签：利用初始模型对无标记数据进行预测，并使用这些预测结果作为无标记数据的伪标签。
扩充有标记数据集：将无标记数据与其对应的伪标签合并到有标记数据集中，扩充有标记数据集。
重新训练模型：使用扩充后的有标记数据集重新训练模型。
迭代步骤3到步骤5：重复以上步骤，直到模型性能收敛或达到预设的迭代次数。

💥💥4.3 常见的半监督学习算法

常见的半监督学习算法包括：

生成模型算法：假设一个模型，其分布满足：p(x ,y)=p(y) p(x | y)。其中，p(x | y)是已知的条件概率分布。那么大量未经标记数据的联合分布就可以被确定。该算法可以对同时含有已标记的和未标记的数据集进行聚类，然后通过聚类结果中，每一类中所含有的任何一个已标记数据实例来确定该聚类全体的标签。
自训练算法（Self-training）：首先训练带有标记的数据（这一步也可以理解为监督训练），得到一个分类器。然后我们就可以使用这个分类器对未标识的数据进行分类。根据分类结果，我们将可信程度较高的未标记数据及其预测标记加入训练集，扩充训练集规模，重新学习以得到新的分类器。
联合训练（Co-training）：该算法假设已标记的数据和未标记的数据均拥有很大的间距。为了约束平衡，我们规定一个用于分类面的向量w，它满足最低损失条件和其他约束条件。该算法通常用于文本分类，邮件分类，图像分类以及生物医疗和命名实体分别等情景。
基于图论的方法：该算法将数据集看作一个图，利用图的连通性和相似性来进行半监督学习。常见的基于图论的方法包括标签传播算法和Laplacian正则化算法等。

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🚀5.强化学习

💥💥5.1 定义

强化学习是一种机器学习的方法，通过智能系统与环境进行交互，在不断尝试和观察中学习最优的行动策略。在强化学习中，智能系统通过与环境进行交互来获取奖励信号，并根据奖励信号调整自己的行为，以获得更高的奖励。强化学习算法通过试错的方式，通过与环境的互动来逐步优化策略，使其能够在给定的任务中达到最佳性能。与传统的监督学习和无监督学习不同，强化学习没有标注好坏的训练数据，而是通过与环境的交互来逐步学习最优的行动策略。强化学习的核心思想是通过试错来进行学习，即智能系统通过尝试不同的行动并观察结果，然后根据这些观察结果来调整自己的行为。

强化学习算法可以应用于各种领域，如游戏、机器人控制、自动驾驶等。它具有较强的自主学习能力，能够在复杂的环境中通过与环境的交互来自主学习并逐步提高性能。 🐳

💥💥5.2 核心步骤及优缺点

强化学习的核心步骤包括以下几个方面：

环境建模与状态定义：首先，我们需要对所面对的问题进行环境建模，将其抽象为一个可处理的强化学习环境。同时，我们需要定义合适的状态来描述环境的特征和当前智能体所处的情境。
动作选择与策略定义：在每个时间步骤中，智能体根据当前的状态选择一个行动。为了使智能体能够选择最佳的行动，我们需要定义一个策略函数，它可以基于当前状态来选择一个动作。
奖励信号与回报计算：在强化学习中，智能体通过与环境进行交互来获得奖励信号。这些奖励信号用于指导智能体的学习过程。我们需要设计一个回报函数来计算智能体在每个时间步骤中的即时回报，以及累积奖励。
值函数与策略评估：为了评估一个策略的好坏，我们通常使用值函数来估计在给定策略下智能体的预期累积回报。值函数可以帮助我们评估当前状态的价值，并指导策略的改进。
学习与优化：通过与环境的交互，智能体可以不断地学习和改进自己的策略。通过使用强化学习算法，我们可以优化智能体的策略，使其能够在不同的环境和任务中表现得更好。

强化学习的优点：

可以通过与环境的交互来学习最优策略，不需要预先标注的标签数据。
它可以应用于各种复杂的实际问题，如游戏、机器人控制等。
强化学习还能够灵活适应环境的变化，并能够处理连续状态和动作空间的问题。

强化学习的缺点：

首先，由于强化学习是通过与环境的交互来学习，因此需要大量的训练时间和经验数据。
同时，由于其学习的过程是基于试错，可能导致学习过程中的不稳定性和低效性。
此外，强化学习算法的设计和调试也相对困难，需要对环境和问题的理解程度较高。

💥💥5.3 常见的强化学习算法

常见的强化学习算法包括：

Q-learning：一种基于值函数的强化学习算法，它通过学习一个状态-动作值函数来选择最优的动作。
SARSA：一种基于值函数的强化学习算法，它与Q-learning类似，但是它在选择下一个动作时使用了一个策略。
DQN：一种基于深度学习的强化学习算法，它使用神经网络来学习状态-动作值函数。
A3C：一种基于策略梯度的强化学习算法，它使用多个智能体并行地学习策略。
TRPO：一种基于策略梯度的强化学习算法，它通过限制策略更新的步长来保证策略的稳定性。
PPO：一种基于策略梯度的强化学习算法，它通过使用剪切和缩放策略更新来保证策略的稳定性。

等等......🍉 🍓 🍑 🍈 🍌 🍐

🚀6.本节总结

机器学习是人工智能的一个重要学科分支，它是通过让计算机从数据中学习规律和模式，从而实现自主学习和预测的一种方法。深度学习是机器学习的一种方法，它通过构建多层神经网络来实现对数据的学习和预测。常见的机器学习问题包括回归问题、分类问题和聚类问题。在进行机器学习时，需要将数据分为训练集和测试集，训练集用来构建机器学习模型，测试集用来评估模型性能。通过机器学习，我们可以实现自动化的数据分析和预测，从而为各行各业带来更多的价值。