机器学习介绍（introduction）-读书笔记-

一，什么是机器学习

 

     第一个机器学习的定义来自于 Arthur Samuel。他定义机器学习为，在进行特定编程的情况下，给予计算机学习能力的领域。Samuel 的定义可以回溯到 50 年代，他编写了一个西洋棋程序。这程序神奇之处在于，编程者自己并不是个下棋高手。但因为他太菜了，于是就通过编程，让西洋棋程序自己跟自己下了上万盘棋。通过观察哪种布局（棋盘位置）会赢，哪种布局会输，久而久之，这西洋棋程序明白了什么是好的布局，什么样是坏的布局。程序通过学习后，玩西洋棋的水平超过了 Samuel。这绝对是令人注目的成果。尽管编写者自己是个菜鸟，但因为计算机有着足够的耐心，去下上万盘的棋，没有人有这耐心去下这么多盘棋。通过这些练习，计算机获得无比丰富的经验，于是渐渐成为了比Samuel 更厉害的西洋棋手。

 

    上述是个有点不正式的定义，也比较古老。另一个年代近一点的定义，由 Tom Mitchell 提出，来自卡内基梅隆大学，Tom 定义的机器学习是，一个好的学习问题定义如下，他说，一个程序被认为能从经验 E 中学习，解决任务 T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验 E后，经过 P 评判，程序在处理 T 时的性能有所提升。我认为经验e 就是程序上万次的自我练习的经验而任务 t 就是下棋。性能度量值 p 呢，就是它在与一些新的对手比赛时，赢得比赛的概率。

 

二，监督学习（supervised Learning）：

    监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集。这个数据集由“正确答案”组成。

    监督学习是一种最常见的机器学习，先看一个列子：

 

    横轴表示房子的面积，单位是平方英尺，纵轴表示房价，单位是千美元。那基于这组数据，假如你有一个朋友，他有一套 750 平方英尺房子，现在他希望把房子卖掉，他想知道这房子能卖多少钱。那么关于这个问题，机器学习算法将会怎么帮助你呢？

 

     我们应用学习算法，可以在这组数据中画一条直线，或者换句话说，拟合一条一次直线方程（粉红色直线），根据这条线我们可以推测出，这套房子可能卖$150, 000，当然这不是唯一的算法。可能还有更好的，比如我们不用直线拟合这些数据，用二次方程去拟合可能效果会更好。根据二次方程的曲线，我们可以从这个点推测出，这套房子能卖接近$200, 000。随后的博文我们将讨论如何选择学习算法，如何决定用直线还是二次方程来拟合。两个方案中有一个能让你朋友的房子出售得更合理。这些都是学习算法里面很好的例子。以上就是监督学习的例子。

    可以看出，监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集。这个数据集由“正确答案”组成。在房价的例子中，我们给了一系列房子的数据，我们给定数据集中每个样本的正确价格，即它们实际的售价然后运用学习算法，算出更多的正确答案。比如你朋友那个新房子的价格。用术语来讲，这叫做回归问题。我们试着推测出一个连续值的结果，即房子的价格。一般房子的价格会记到美分，所以房价实际上是一系列离散的值，但是我们通常又把房价看成实数，看成是标量，所以又把它看成一个连续的数值。

   回归这个词的意思是，我们在试着推测出这一系列连续值属性

  再举个例子

  假设说你想通过查看病历来推测乳腺癌良性与否，假如有人检测出乳腺肿瘤，恶性肿瘤有害并且十分危险，而良性的肿瘤危害就没那么大，所以人们显然会很在意这个问题。

 

  横轴表示肿瘤的大小，纵轴上标出 1 和 0 表示是或者不是恶性肿瘤。我们之前见过的肿瘤，如果是恶性则记为 1 ，不是恶性，或者说良性记为 0。我有 5 个良性肿瘤样本，在 1 的位置有 5 个恶性肿瘤样本。现在我们有一个朋友很不幸检查出乳腺肿瘤。假设说她的肿瘤大概这么大（粉色箭头位置），那么机器学习的问题就在于，你能否估算出肿瘤是恶性的或是良性的概率。用术语来讲，这是一个分类问题。分类指的是，我们试着推测出离散的输出值：0 或 1 良性或恶性，而事实上在分类问题中，输出可能不止两个值。比如说可能有三种乳腺癌，所以你希望预测离散输出 0、1、2、3。0 代表良性，1 表示第一类乳腺癌，2 表示第二类癌症，3 表示第三类，但这也是分类问题。

 

三：无监督学习（Unsupervised Learning ）

 

     如左图表所示，这个数据集中每条数据都已经标明是阴性或阳性，即是良性或恶性肿瘤。所以，对于监督学习里的每条数据，我们已经清楚地知道，训练集对应的正确答案，是良性或恶性了。

    在无监督学习中，我们已知的数据。看上去有点不一样，不同于监督学习的数据的样子，即无监督学习中没有任何的标签或者是有相同的标签或者就是没标签。所以我们已知数据集，却不知如何处理，也未告知每个数据点是什么。别的都不知道，就是一个数据集。你能从数据中找到某种结构吗？针对数据集，无监督学习就能判断出数据有两个不同的聚集簇。这是一个，那是另一个，二者不同。是的，无监督学习算法可能会把这些数据分成两个不同的簇。所以叫做聚类算法。事实证明，它能被用在很多地方。

    聚类应用的一个例子就是在谷歌新闻中。如果你以前从来没见过它，你可以到这个 URL网址 news.google.com 去看看。谷歌新闻每天都在，收集非常多，非常多的网络的新闻内容。它再将这些新闻分组，组成有关联的新闻。所以谷歌新闻做的就是搜索非常多的新闻事件，自动地把它们聚类到一起。所以，这些新闻事件全是同一主题的，所以显示到一起。事实证明，聚类算法和无监督学习算法同样还用在很多其它的问题上。

 

   还有市场分割。许多公司有大型的数据库，存储消费者信息。所以，你能检索这些顾客数据集，自动地发现市场分类，并自动地把顾客划分到不同的细分市场中，你才能自动并更有效地销售或不同的细分市场一起进行销售。这也是无监督学习，因为我们拥有所有的顾客数据，但我们没有提前知道是什么的细分市场，以及分别有哪些我们数据集中的顾客。我们不知道谁是在一号细分市场，谁在二号市场，等等。