第一章：机器学习基础

1.1 引言

随着人工智能技术的不断突破，机器学习成为了高科技企业在管理、技术、运维等所有层面备受关注的技术领域。在所有企业的产品设计论坛和技术研讨会中，人工智能与机器学习总是大家关注的焦点。

然而，人工智能与机器学习所获得的关注度与人们对该领域知识的了解并不成正比。许多技术研讨与分享会中，经常被问到以下问题：

• 机器学习与深度学习的区别是什么？
• 什么是有监督学习？
• 人工智能能否应用在我们的产品中？

这些问题既可以用几句话回答，也可以用整本书来阐述。无论如何，有一点是肯定的：大家对机器学习充满兴趣，但由于忙于工作和生活，无法系统地学习这方面的知识。

1.2 机器学习的一般流程

虽然机器学习包含大量解决不同问题的算法与技术，但在工程实践中，它有一个几乎通用的流程模板，如图1-4所示。

1. 定义问题

在机器学习的定义中提到，所有的机器学习项目必须有一个明确的任务目标，所以定义问题是要解决的第一个问题。这个步骤虽然不需要具体的算法或人工智能技术，但需要提出者具备敏锐的眼光和全局意识。这通常以丰富的系统知识为基础，是机器学习项目能否成功的关键一步。正因如此，大多数科技企业都有类似“创意基金”这样的措施，激励员工定义和提出问题。

定义问题的几个步骤如下：

• 明确动机：为什么要解决这个问题？这个问题对企业或个人有什么重要性？
• 列出已有的条件：现有的数据、资源和工具是什么？
• 描绘解决思路：解决问题的基本步骤和方法是什么？

例如，在一个胸科医院的自动诊断项目中，可以通过以下步骤将问题具体化：

• 动机：由于专家级医生资源紧缺，同时为了减少医生疲劳产生的误诊，需要开发一套自动为病人诊断疾病的系统。
• 已有条件：医疗研究机构积累了大量各种病人的病理特征。对于来医院诊断的病人，可以通过胸片、验血等检验手段获得病人较全面的病理特征。
• 解决思路：用历史病人特征建立疾病适配模型，用“疾病模型+病人病理特征”预测病人可能的疾病。

2. 收集数据

收集和整理建立模型所需的数据是下一步。这一阶段的工作比较琐碎，虽然不是机器学习研究的重点，但由于每个项目的数据特点不同，缺乏统一的算法，往往需要花费大量人力与时间。一般通过数据采集、数据预处理、数据转换三个步骤完成。

• 数据采集（Data Selection）：根据数据的不同形式和所在物理媒介进行展开。数据形式可以是文本、数字、声音、图像等。数据来源可以是机构内部、互联网或实时采集等。需要确定哪些数据是学习所需，哪些数据需要排除。例如，在胸科诊断中，病人职业、血样指标、胸片诊断等是必要信息；而像病人星座、政治面貌等则可排除。

• 数据预处理（Data Preprocessing）：包括数据清理和格式化。数据清理是排除特征不完全的案例，例如某些历史病例丢失了病人体重、血样等重要信息，无法成为有效案例。格式化是将数据转换为模型所需的格式，例如将胸片中的有无骨折、气腹等诊断转换为布尔/数字特征。

• 数据转换（Data Transformation）：对已有的数据进行编辑、合并或拆分，使其可以直接作为机器学习模型的输入。例如，用病人的身高+体重合成体重指数表示肥胖程度，将生日与发病日期合成得到发病年龄指标等。

3. 比较算法与模型

因为机器学习是对未知知识的探索，通常在本阶段需要探索不同模型，调试各种超参数以获得最优模型。衡量不同模型的优劣需要有一个客观标准，这就是所谓的评估技术。

• 模型（Model）：在机器学习中，用来表征已知的历史数据集。每种算法和参数会产生不同的模型。模型被直接用于学习后的预测和分类应用。
• 训练（Training）：根据数据集计算出模型的过程，也称适配（Fitting）。
• 预测（Predict）：用新的案例特征在模型上应用，以产生对新数据的判断。
• 评估（Evaluation）：检验模型效果的手段。通过评估，可以判断模型是否适合实际应用。

在训练过程中，经常需要调节超参数（Hyperparameter），它是在模型训练之前人为设定的参数，通常根据项目和算法经验进行调整。机器学习的一个关键点是，在预测时使用的是模型，而不是直接使用历史数据。这是机器学习与传统查找和人工智能算法的根本区别。

4. 应用模型

数据收集与生成模型工作通常需要大量的存储与计算资源，同时现代机器趋势也越来越倾向于分布式的预测能力。通常在完成训练与模型选择后，需要将模型部署到正式的生产环境中或迁移到移动设备上。

应用模型的步骤如下：

• 部署模型：将训练好的模型部署到生产环境中，进行实际的预测和分类应用。
• 模型维护：随着时间推移和数据变化，模型需要定期更新和维护，以保持其预测准确性。

1.3 学习策略

经过数十年的发展，机器学习已衍生出百余种算法，几乎每种算法又有若干分支。根据动机和适用场景，可以将这些算法分为三大类：有监督学习、无监督学习和强化学习。

1.3.1 有监督学习

有监督学习是指利用带标签的历史样本集进行训练，从而能够对新样本进行预测和分类的学习方法。根据标签的类型，有监督学习可以分为分类（Classification）和回归（Regression）。

• 分类（Classification）：标签是可数的离散类型，如疾病诊断、图像文字识别。
• 回归（Regression）：标签是不可数的连续类型，有大小关系，如房价预测。

有监督学习的常见算法有：

• 线性回归（Linear Regression）：通过最小化预测值和实际值之间的误差来拟合数据。
• 梯度下降（Gradient Descent）：用于寻找函数最小值的优化算法。
• 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）：广泛应用于分类问题。
• 朴素贝叶斯分类（Naive Bayes）：基于概率论的分类方法。
• 决策树（Decision Tree）：利用树状模型进行决策支持。
• 神经网络（Neural Network, NN）：处理复杂非线性问题的模型。
• 集成学习（Ensemble Learning）：利用多个基础分类器共同执行决策。

1.3.2 无监督学习

无监督学习是对无标签数据进行推理的机器学习方法，主要用于数据规约和模式发现。常见的无监督学习方法有聚类（Clustering）和降维（Dimensionality Reduction）。

• 聚类（Clustering）：将样本数据分成若干子集。
• 降维（Dimensionality Reduction）：将高维数据转换为低维数据。

无监督学习的常见算法有：

• K-means：一种常用的聚类算法。
• 密度聚类（Density Clustering）：如DBSCAN。
• 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）。
• 主成分分析（Principle Component Analysis, PCA）。
• 流形学习（Manifold Learning）。

1.3.3 强化学习

强化学习是训练智能体在动态环境中进行决策的机器学习方法。智能体通过与环境的交互，获得反馈（Reward），不断调整行为以达到最优决策。强化学习的常见算法有基于价值的算法（如Q-Learning）和基于策略的算法（如Policy Gradients）。

1.4 评估理论

评估是机器学习过程中非常重要的一步。通过评估，可以判断模型的性能和效果，从而选择最优模型。常见的评估方法有划分数据集、交叉验证、评估指标等。

• 划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。
• 交叉验证（Cross-Validation）：通过多次划分数据集，评估模型的稳定性和泛化能力。
• 评估指标：如准确率、精确率、召回率、F1分数等。

1.5 本章内容回顾

本章介绍了机器学习的基本概念和一般流程，包括定义问题、收集数据、比较算法与模型、应用模型等。同时，详细介绍了有监督学习、无监督学习和强化学习的基本策略和常见算法。最后，介绍了评估模型性能的方法和指标。通过本章的学习，读者可以对机器学习有一个初步的了解，为后续章节的深入学习打下基础。