理论-读书笔记0-统计学习方法
第1章 统计学习及监督学习概论
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统计学习：从给定的、有限的、用于学习的训练数据（training data）集合出发，假设数据是独立同分布产生的；并且假设要学习的模型属于某个函数的集合，称为假设空间（hypothesis space）；应用某个评估准则（evaluation space），从假设空间中选取一个最优模型，使它对已知的训练数据及未知的测试数据（test data）在给定的评价准则下有最优的预测，最优模型的选取由算法实现。这样，统计学习方法包括模型的假设空间、模型选择的准则以及模型学习的算法。
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统计学习关于数据的基本假设：
- 同类数据具有一定的统计规律性，这里的同类数据是指具有某种共同性质的数据，数据分为由连续变量和离散变量表示的类型；
- 输入与输出的随机变量X和Y遵循联合概率分布\(P(X,Y)\)，训练数据和测试数据是依联合概率分布\(P(X,Y)\)独立同分布产生的。
- 强化学习假设智能系统与环境的互动基于马尔可夫决策过程（Markov decision process），智能系统能观测到的是与环境互动得到的数据序列。马尔可夫决策过程具有马尔科夫性：下一个状态只依赖于前一个状态和动作，由状态转移概率函数\(P(s'|s,a)\)表示；下一个奖励也只依赖于前一个状态与动作，由奖励函数\(r(s,a)\)表示。
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统计学习方法的三要素：
- 模型（model、对应假设空间）
- 策略（strategy、对应评估准则）
- 算法（algorithm、对应模型学习\选取的算法）
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统计学习的研究方向：
- 统计学习方法：旨在开发新的学习方法
- 统计学习理论：旨在探求统计学习方法的有效性和效率，以及统计学习的基本理论问题
- 统计学习应用：旨在将统计学习方法应用到实际问题中去，解决实际问题
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统计学习的方法：
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监督学习（supervised learning）
- 从标注数据中学习预测模型的机器学习问题。标注数据表示输入输出的对应关系，预测模型对给定的输入产生相应的输出。监督学习的本质是学习输入到输出的映射的统计规律。
- 根据输入输出变量的不同类型，对预测任务给予不同的名称
- 回归问题：输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题
- 分类问题：输出变量为有限个离散变量的预测问题
- 标注问题：输入变量和输出变量均为变量序列的预测问题
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无监督学习（unsupervised learning）
- 从无标注数据中学习预测模型的机器学习问题。无监督学习的本质是学习数据中的统计规律或潜在结构。
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强化学习（reinforcement learning）
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智能系统在于环境的连续互动中学习最优行为策略的机器学习问题。强化学习的本质是学习最优的序贯决策，要学习的决策表示为给定状态下采取的动作。强化学习的目标就是在所有可能的策略中选出价值函数最大的策略\(\pi^*\)，而在实际学习中往往从具体的策略出发，不断优化已有的策略。
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强化学习的马尔可夫决策过程由五元组\(<S,A,P,r,\gamma>\)组成
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\(S\)是有限状态（state）的集合
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\(A\)是有限动作（action）的集合
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\(P\)是状态转移概率（transition probability）函数
\[P(s'|s,a)=P(s_{t+1}=s'|s_t=s,a_t=a) \] -
\(r\)是奖励函数（reward function）
\[r(s,a)=E(r_{t+1}|s_t=s,a_t=a) \] -
\(\gamma\)是衰减系数（discount factor）（表示未来的奖励会有衰减）
\[\gamma\in[0,1] \]
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策略\(\pi\)定义为给定状态下的动作的函数\(a=f(x)\)或者条件概率分布\(P(a|s)\)。
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价值函数（value function）或者状态价值函数（state value function）定义为策略\(\pi\)从某一个状态\(s\)开始的长期累计奖励的数学期望:
\[v_{\pi}(s)=E_{\pi}[r_{t+1}+\gamma{r_{t+2}}+\gamma^2r_{t+3}+\cdots|s_t=s] \] -
动作价值函数（action value function）定义为策略\(\pi\)的从某一个状态\(s\)和动作\(a\)开始的长期累计奖励的数学期望：
\[q_{\pi}(s,a)=E_{\pi}[r_{t+1}+\gamma{r_{t+2}}+\gamma^2r_{t+3}+\cdots|s_t=s,a_t=a] \] -
强化学习方法包括：
- 无模型（model-free）方法
- 基于策略的（policy-based）：不直接学习模型，而是试图求解最优策略\(\pi^*\)，表示为函数\(a=f^*(s)\)或者条件概率分布\(P^*(a|s)\)，学习通常从一个具体策略开始，通过搜索更优策略进行。
- 基于价值的（value-based）：不直接学习模型，而是试图求解最优价值函数，特别是最优动作价值函数\(q^*(s,a)\)，这样可以简介学到最优策略。学习通常从一个具体价值函数开始，通过搜索更优的价值函数进行。
- 有模型（model-based）方法：试图直接学习马尔可夫决策过程的模型，包括转移概率函数\(P(s'|s,a)\)和奖励函数\(r(s,a)\)，这样可以通过模型对环境的反馈进行预测，求出价值函数最大的策略。
- 无模型（model-free）方法
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半监督学习（semi-supervised learning）
- 利用标注数据和未标注数据学习预测模型的机器学习问题，通常有少量标注数据、大量未标注数据。
- 半监督学习旨在利用未标注数据中的信息，辅助标注数据，进行监督学习，以较低的成本达到较好的学习效果。
- 更接近监督学习。
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主动学习（active learning）
- 机器不断主动给出实例让教师进行标注，然后利用标注数据学习预测模型的机器学习问题。
- 主动学习的目标是找出对学习最有帮助的实例让教书标注，以较小的标注代价，达到较好的学习效果（通常的监督学习使用给定的标注数据，往往是随机得到的，可以看作是“被动学习”）
- 更接近监督学习。
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统计学习的模型：
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概率模型（probabilistic model）与非概率模型（non-probabilistic model）或者确定性模型（deterministic model）
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概率模型取条件概率分布形式\(P(y|x)\)，非概率模型取函数形式\(y=f(x)\)。
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条件概率分布\(P(y|x)\)和函数\(y=f(x)\)可以相互转化，条件概率分布最大化后得到函数，函数归一化后得到条件概率分布。所以概率模型与非概率模型的区别不在于输入输出之间的映射关系，而在于模型的内部结构：概率模型一定可以表示为联合概率分布的形式，而非概率模型则不一定存在这样的联合概率分布。
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概率模型的代表是概率图模型（probabilistic graphical model），联合概率分布可以根据图的结构分解为因子乘积的形式，可以用最基本的假发规则和乘法规则进行概率推理：
\[加法规则： P(x)=\displaystyle \sum_yP(x,y) \]\[乘法规则： P(x,y)=P(x)P(y|x) \] -
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线性模型（linear model）和非线性模型（non-linear model）
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参数化模型（parametric model）和非参数化模型（non-parametric model）
- 参数化模型假设模型参数的维度固定，模型可以由有限维参数完全刻画。
- 非参数化模型假设模型参数的唯独不固定或者说无穷大，随着训练数据量的增加而不断增大。
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统计学习的算法：
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在线学习（online learning）和批量学习（batch learning）
- 在线学习每次接受一个样本，预测后学习模型，并不断重复该操作。
- 批量学习一次接受所有数据，学习模型之后进行预测。
在线学习比批量学习更难，因为每次模型更新中可利用的数据有限。
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统计学习的技巧：
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贝叶斯学习（Bayesian learning）/ 贝叶斯推理（Bayesian inference）
利用贝叶斯定理，计算给定数据条件下模型的条件概率/后验概率，并应用这个原理进行模型估计以及数据预测。假设\(D\)表示数据，\(\theta\)表示模型参数, \(P(\theta)\)是先验概率，\(P(D|\theta)\)是似然函数。
\[P(\theta|D)=\frac{P(\theta\cdot{D})}{P(D)}=\frac{P(\theta)\cdot{P(D|\theta)}}{P(D)} \]
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