机器学习介绍

• 机器学习的概念
• 机器学习要解决的问题分类
• 使用机器学习解决问题的一般性步骤

什么是机器学习

• 机器学习是一个计算机程序，针对某个特定的任务 ，从经验中学习，并且越做越好。
• 谁掌握的数据量大 、质量高，谁就占据了机器学习和人工智能领域最有利的资本。
  

  机器学习有什么用

• 语音识别、自然语言处理、人脸识别系统等等
  

  机器学习的分类

• 有监督学习(Supervised learning)---通过大量已知的输入和输出相配对的数据，让计算机从中学习出规律，从而能针对一个新的输入做出合理的输出预测。
  回归学习(Regression learning)：即输出结果是一个具体的数值，它的预测模型是一个连续的函数。
  分类学习(Classfication learning)：即输出结果是离散的，即要么输出1表示是垃圾邮件，要么输出0表示不是垃圾邮件。
• 无监督学习(Unsupervised learning)---通过学习大量的无标记的数据，去分析出数据本身的内在特点和结构。
  聚类(Clustering)：是我们在分析数据之前其实是不知道有哪些类别的。聚类问题的答案是未知的，需要利用算法从数据里挖掘出数据的特点和结构。
  两种机器学习类别的最大区别是，有监督学习的训练数据里有己知的结果来“监督”；而无监督学习的训练数据里没有结果“监督”，不知道到底能分析出什么样的结果。

  机器学习应用开发的典型步骤

  1. 数据采集和标记

• 在数据采集阶段，需要收集尽量多的特征。特征越全，数据越多，训练出来的模型才会越准确。
• 数据标记到有监督的学习方法是必须的。
  

  2. 数据清洗

• 数据清洗包括单位统一、去掉重复的数据及噪声数据、让数据具备结构化特征，以方便作为机器学习算法的输入。
  

  3. 特征选择

• 特征选择的方法之一是人工选择方法，即对逐个特征进行人员分析，然后选择合适的特征集合。
• 另外一个方法是通过模型来自动完成，如PCA算法 。
  

  4. 模型选择

• 选择哪个模型，和问题领域、数据量大小、训练时长、模型的准确度等多方面有关。
  

  5. 模型训练和测试

• 数据集分成训练数据集和测试数据集。以确保测试的准确性，即模型的准确性是要用它“没见过”的数据来测试，而不能用那些用来训练这个模型的数据来测试。
• 更合理的数据集划分方案是分成3个，此外还要再加一个交叉验证数据集。
  

  6. 模型性能评估和优化

• 训练时长
• 数据集是否足够多
• 模型的准确性
• 模型是否能满足应用场景的性能要求
  

  7. 模型使用

• 训练出来的模型可以把参数保存起来，下次使用时直接加载即可。一般来讲，模型训练需要的计算量是很大的，也需要较长的时间来训练，这是因为一个好的模型参数，需要对大型数据集进行训练后才能得到。而真正使用模型时，其计算量是比较少的，一般是直接把新样本作为输入，然后调用模型即可得出预测结果。

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