机器学习中的关键组件

数据

每个数据集由一个个样本组成，大多时候，它们遵循独立同分布。样本有时也叫作数据点或数据实例，通常每个样本由一组称为特征或协变量的属性组成。机器学习会根据这些属性进行预测，预测得到的称为标签或目标。

目标函数

• 在机器学习中，我们需要定义对模型的优劣程度的度量，这个度量在大多数情况下是“可视化”的，这被称为目标函数。我们通常定义一个目标函数，并希望优化它到最小值。
• 当任务在试图预测数值时，最常见的损失函数是平方误差，即预测值与实际值之差的平方。当试图解决分类问题时，最常见的目标函数是最小化错误率，错误率即预测与实际情况不符的样本比率。有些目标函数（平方误差）很容易被优化，有些目标函数（错误率）由于不可微性或其他复杂性难以直接优化。
• 通常，损失函数是根据模型参数定义的，并取决于数据集。在一个数据集上，我们可以通过最小化总损失来学习模型参数的最佳值。该数据集由一些为训练而采集的样本组成，称为训练数据集或训练集。
• 可用数据集通常可以分为两部分：训练数据集用于拟合模型参数，测试数据集用于评估拟合的模型。然后我们观察模型在这两部分数据集上的性能。当一个模型在训练集上表现良好，但不能推广到测试集时，这个模型被称为过拟合的。

优化算法

深度学习中，大多数流行的优化算法通常基于一种基本方法--梯度下降

机器学习分类及其问题

监督学习

监督学习擅长在“给定输入特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本。即使标签是未知的，样本也可以指代输入特征。我们的目标是生成一个模型，该模型能够将任何输入特征映射到标签（即预测）

监督学习在训练参数时，我们为模型提供了一个数据集，其中每个样本都有真实的标签。在给定一组特定的可用数据的情况下，估计未知事物的概率。

监督学习的学习过程

• 从已知大量数据样本中随机选取一个子集，为每个样本获取真实标签。有时，这些样本已有标签；有时，这些样本可能需要被人工标注。这些输入和相应标签一起构成了训练数据集。
• 选择有监督的学习算法，它将训练数据集作为输入，并输出一个“已完成学习的模型”
• 将之前没有见过的样本特征放到这个“已完成学习的模型”中，使用模型的输出作为相应标签的预测

监督学习的模型

回归

回归问题是由输出决定的，此时的目标是生成一个模型，使它的预测值非常接近实际标签值。

分类

分类问题希望模型能够预测样本属于哪个类别，其正式称为类。

分类器可能会输出图像是猫的概率为0.9，也就是分类器确定图像描绘的是一只猫的概率为90%。预测类别的概率传达了模型的不确定性。

交叉熵

分类问题的常见损失函数

层次分类

人们宁愿错误地归入一个相关的类别，也不愿错误地归入一个不相关的类别，这通常被称为层次分类

标注问题

多标签分类

学习预测不相互排斥的类别问题

搜索

有时，我们不仅仅希望输出一个类别或一个实值。在信息检索领域，我们希望对一组项目进行排序

推荐系统

目标是向特定用户进行“个性化”推荐

序列学习

标记和解析

用属性注释文本序列；通常，目标是基于结构和语法假设对文本进行分解，以获得一些注释。

自动语音识别

在语音识别中，输入序列是说话人的录音，输出序列是说话人所说内容的文本记录。

文本到语音

输入是文本，输出则是音频文件

机器翻译

在语音识别中，输入和输出的出现顺序基本相同。而在机器翻译中，颠倒输入和输出的顺序非常重要。机器翻译是输入和输出的数量以及相应序列的顺序大都不会相同。

无监督学习

数据中不含有“目标”的机器学习问题通常被称为“无监督学习”

无监督学习主要解决的问题

①聚类问题；②主成分分析问题；③因果关系和概率图模型；

④生成对抗网络（提供一种合成数据的方法）

与环境互动

无论是监督学习还是无监督学习，我们都会预先获取大量数据，然后启动模型，不再与环境交互。所有的学习都是在算法与环境断开后进行的，被称为离线学习

离线学习的优点：我们可以孤立地进行模式识别，而不必分心于其他问题

                  缺点：能解决的问题相当有限

强化学习

智能体在一系列的时间步骤上与环境交互。在每个特定时间点，智能体从环境接受一些观测，并且必须选择一个动作，然后通过某种机制（执行器）将其传输回环境，最终智能体从环境中获得奖励。此后，新一轮循环开始。

 强化学习的目标是产生一个好的策略。强化学习智能体选择的“动作”受策略控制，即一个从环境观测映射到动作的功能。

• 一般来说，智能体只是得到一些奖励。此外，环境甚至可能不会告知是哪些动作导致了奖励
• 强化学习可能还必须处理部分可观测性问题。也就是说，当前的观测结果可能无法阐述有关当前状态的所有信息
• 智能体的动作会影响后续的观测，而奖励只与所选的动作相对应。环境可以是完整观测到的，也可以是部分观测到的

1. 当环境可被完全观测到时，强化学习问题被称为马尔可夫决策过程
2. 当状态不依赖之前的动作时，我们称该问题为上下文老虎机
3. 当没有状态，只有一组最初未知奖励的可用动作时，这就是经典的多臂老虎机

神经网络的起源

神经网络的核心是当今大多数网络中都可以找到的几个关键原则：

①线性和非线性处理单元的交替，通常称为层

②使用链式规则（反向传播）一次性调整网络中的全部参数

深度学习的发展

深度学习的一个关键优势是，它不仅取代了传统学习管道末端的浅层模型，还取代了劳动密集型的特征工程过程。此外，通过取代大部分特定领域的预处理，深度学习消除了以前分隔计算机视觉、语音识别、自然语言处理、医学信息学和其他应用领域的许多边界，为解决各种问题提供了一套统一的工具