想入门机器学习,先弄懂这8个基础概念

【AI大学】课外补习


这2天很多地区都下起了2018年第一场大雪,班主任在这里提醒大家,出行要注意安全哦。

今天咱们要学习的课程是机器学习的8个基础概念。

01、监督学习

根据训练方法的不同,机器学习可分为:监督学习,无监督学习,半监督学习,强化学习。

在这里我们讲2种机器学习的常用方法:监督学习,无监督学习。

监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务,可分为“回归”和“分类”问题。

定量输出称为回归,定性输出称为分类,比如根据房屋的地理位置,房屋面积大小,以及房屋周边的配套设施等因素,来预测下给定房屋的价格,这就是典型的回归问题。

根据图片识别出图片中的物体是猫还是狗,这就是典型的分类问题。

02、无监督学习

无监督学习也被称为非监督学习,无监督学习和监督学习最大的不同在于,事先没有任何训练样本,而需要直接对数据进行建模。

无监督学习只能默默的读取数据,自己寻找数据的模型和规律,比如聚类(把相似数据归为一组)和异常检测(寻找出一组数据的不同一个),在无监督学习中给定的数据没有任何标签或者说只有同一种标签。

比如小时候我们还不认识钱币的时候,看到一堆纸币和硬币,会很自然的把纸币和硬币分开,这就是聚类的最简单原理。

03、过拟合

过拟合一般是在回归算法中的,是指训练出的模型和训练数据集一致性非常高,影响到新数据结果的预测。

避免过拟合是分类器设计中的一个核心任务,通常采用增大数据量和测试样本集的方法对分类器性能进行评价。

举个简单的栗子,高中的时候老师不太提倡我们弄题海战术,为什么?

因为题海战术里我们只是机械的记住了每道题的答案,但并没有把题目中原理抽取出去,等遇到新的题目,依旧还是不会做。

04、决策树

决策树是一种十分常用的分类方法,机器学习中,决策树是一个预测模型,代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

决策树顾名思义是一个树结构,每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别。

决策树最典型的案例就是周志华老师《机器学习》(西瓜书)中所提到的,通过纹理,根蒂,触感来判断一个西瓜是好是坏。

图摘自周老师的西瓜书

05、自然语言处理

自然语言处理技术主要是让机器理解人类的语言,近几年随着语音交互的热度不断提高,语音识别,自然语言理解,自然语言生成等名成开始逐渐出现在大家的视野里。

其实这些大热名词都是自然语言处理技术里某一个分支技术,自然语言理解是指计算机通过一定的运算理解了人类输入的文本,自然语言生成是将计算机所特有的逻辑性表达转成人类生成的文本。

这2项技术在现在的聊天机器人如阿法蛋等中,很是常见。

06、数据挖掘

数据挖掘又称为数据采矿,说到数据挖掘的时候,通常都会提到另外一个词:数据分析。

不少人都认为数据挖掘=机器学习+数据库,这样认为基本没问题,简单来说数据挖掘就是在数据库中,自动发现有价值的信息,并对其进行分析,也就是我们常说的KDD(Knowledge Discovery in Database)。

数据挖掘的任务主要有四块,聚类分析,预测建模,关联分析,异常检测,这四块可独立运行,也可联合操作。

07、感知机

感知机是比较入门的机器学习算法,相对于其他复杂算法,感知机较好理解,它是二分类的线性分类模型,输入为实例的特征向量,输出为实例的类别。

感知机模型的数学定义为:假设输入空间(特征空间)是X⊆Rn ,输出空间是 y={+1, -1}。

由输入空间到输出空间的如下函数:

f(x)=sign(ω⋅x+b)

其中,向量 ω=(ω(1),ω(2),...,ω(n)) 是一个符号函数,即:

sign(x) =\begin{cases} +1, & x \geqslant 0 \\[2ex] -1, & x \lt 0

08、神经网络

神经网络是一个非常广泛的机器学习模型集合,一般指向2种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络。

神经网络最为重要的用途就是分类,比如让机器把一张照片上的动物区分出是猫还是狗,它的主要思想是模拟人类大脑的行为来处理数据。

神经网络的基础在于各个神经元,神经元本来是生物学上的名词,人们对生物神经系统进行研究,以探讨人工智能的机制时,把神经元数学化,从而产生了神经元数学模型。

好了,今天就讲到这里啦,这8个基础名词概念,大家在以后的学习中会经常碰到,一定不要弄混淆哦~

AI学习,天天向上。

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