最近准备总结一下机器学习方面的知识，包括这种算法的原理、推导以及如何实现等，还有一些优化算法等数学知识，先从介绍机器学习方面的概括知识开始吧，包括机器学习的概念以及相关知识。。。

1 机器学习的定义

根据已有的数据进行算法选择，并基于算法和数据构建模型，对未来进行预测

• 基本概念
  • 输入：（属性值）
  • 输出：（目标值）
  • 获得一个目标函数
    • （理想的公式）
  • 输入数据：（历史记录信息）
  • 最终具有最优性能的假设公式
    • （学习得到的最终公式）

2 机器学习相关概念

• ：表示第个样本的向量
• ：向量的第个维度的值
• 拟合：构建的算法符合给定数据的特征
• 过拟合：算法太符合样本数据的特征，对于实际生产中的数据特征无法拟合
• 欠拟合：算法不太符合样本的数据特征
• 鲁棒性：健壮性、稳健性、强健性，是系统的健壮性；当存在异常数据的时候，算法也会拟合数据

2.1 机器学习分类一：有监督学习、无监督学习、半监督学习

2.1.1 有监督学习

• 有监督学习
  • 用已知某种或某些特性的样本作为训练集，以建立一个数学模型，再用已建立的模型来预测未知的样本
  • 从标签化训练数据集中推断出模型
  • 最常用的机器学习方法
• 判别式模型(Discriminative Model)
  • 直接对条件概率进行建模
  • 线性回归、决策树、支持向量机SVM、k近邻、神经网络等
• 生成式模型(Generative Model)
  • 对联合分布概率进行建模
  • 隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM、LDA等
• 判别式模型和生成式模型的关系
  • 生成式模型更普适，生成式模型关注数据是如何产生的，寻找的是数据分布模型
  • 判别式模型更直接，目标性更强，判别式模型关注的数据的差异性，寻找的是分类面
  • 由生成式模型可以产生判别式模型，但是由判别式模式没法形成生成式模型

2.1.2 无监督学习

• 无监督学习
  • 无监督学习的训练集中没有人为的标注的结果，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
  • 无监督学习试图学习或者提取数据背后的数据特征，或者从数据中抽取出重要的特征信息
  • 无监督学习一般是作为有监督学习的前期数据处理，功能是从原始数据中抽取出，必要的标签信息。
• 常见算法
  • 聚类、降维、文本处理(特征抽取)等

2.1.3 半监督学习

• 半监督学习
  • 有监督学习 和无监督学习的结合
  • 利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题
  • 半监督学习对于减少标注代价，提高学习机器性能具有非常重大的实际意义。
• SSL的成立依赖于三大类模型假设
  • 平滑假设、聚类假设、流行假设；
  • 其中流行假设更具有普片性。
• SSL类型的算法主要分为四大类
  • 半监督分类、半监督回归、半监督聚类、半监 督降维。
• 缺点
  • 抗干扰能力弱，仅适合于实验室环境，其现实意义还没有体现出来；未来的发展主要是聚焦于新模型假设的产生。

2.2 机器学习分类二：分类、聚类、回归

• 分类
  • 通过分类模型，将样本数据集中的样本映射到某个给定的类别中
• 聚类
  • 通过聚类模型，将样本数据集中的样本分为几个类别，属于同一类别的样本相似性比较大
• 回归
  • 反映了样本数据集中样本的属性值的特性，通过函数表达样本映射的关系来发现属性值之间的依 赖关系
• 关联规则
  • 获取隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现频率。

3 机器学习开发流程

• 数据收集
• 数据预处理
• 特征提取
• 模型构建
• 模型测试评估
• 投入使用(模型部署与整合)
• 迭代优化

3.1 数据收集

• 数据来源
  • 用户访问行为数据
  • 业务数据
  • 外部第三方数据
• 数据存储
  • 需要存储的数据：原始数据、预处理后数据、模型结果
  • 存储设施：mysql、HDFS、HBase、Solr、Elasticsearch、Kafka、Redis等
• 数据收集方式
  • Flume & Kafka

3.2 数据处理及特征抽取

• 大部分的机器学习模型所处理的都是特征，特征通常是输入变量所对应的可用于模型的数值表示，这种表示就是包含数值数据的向量或者矩阵
• 预处理的操作（大部分情况下 ，收集得到的数据需要经过预处理后才能够为算法所使用）
  • 数据过滤
  • 处理数据缺失
  • 处理可能的异常、错误或者异常值
  • 合并多个数据源数据
  • 数据汇总
• 特征转换方式
  • 将类别数据编码成为对应的数值表示(一般使用1-of-k方法)-dumy
  • 从文本数据中提取有用的数据(一般使用词袋法或者TF-IDF)
  • 处理图像或者音频数据(像素、声波、音频、振幅等<傅里叶变换>)
  • 数值数据转换为类别数据以减少变量的值，比如年龄分段
  • 对数值数据进行转换，比如对数转换
  • 对特征进行正则化、标准化，以保证同一模型的不同输入变量的值域相同
  • 对现有变量进行组合或转换以生成新特征，比如平均数 (做虚拟变量)不断尝试

3.2.1 类型特征转换：1-of-k

• 功能
  • 将非数值型的特征值转换为数值型的数据
• 描述
  • 假设变量的取值有个，如果对这些值用编序，则可用维度为的向量来表示一个变量的值。
  • 在这样的向量里，该取值所对应的序号所在的元素为，其他元素均为.

3.2.2 文本数据抽取

• 词袋法
  • 将文本当作一个无序的数据集合，文本特征可以采用文本中所有词条及其出现的次数来体现
• TF-IDF
  • TF * IDF
  • TF(词频)
    • 指某个词条在文本中出现的次数，一般会将其进行归一化处理(该词条数量/该文档中所有词条数量)；
    • 词条的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，词条在文本中出现的次数越多，表示该词条对该文本的重要性越高，
  • DF(逆向文件频率)
    • 指一个词条重要性的度量，一般计算方式为总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到。
    • 词条在语料库中出现的频率成反比下降，词条在所有文本中出现的次数越少，说明这个词条对文本的重要性越高。

3.3 模型构建及测试

• 模型选择
  • 对特定任务最优建模方法的选择或者对特定模型最佳参数的选择。
• 交叉验证
  • 训练数据集上运行模型(算法)，测试数据集中测试效果并迭代进行数据模型的修改，
  • 将数据分为训练集和测试集，使用训练集构建模型，并使用测试集评估模型提供修改建议
• 模型测试
  • 准确率/召回率/精准率/F值
    • 准确率(Accuracy)
      • 提取出的正确样本数/总样本数
    • 召回率(Recall)
      • 正确的正例样本数/样本中的正例样本数——覆盖率
    • 精准率(Precision)
      • 正确的正例样本数/预测为正例的样本数
    • F值
      • Precision*Recall*2 / (Precision+Recall) (即F值为正确率和召回率的调和平均值)
  • ROC（Receiver Operating Characteristic）
    • 描述分类混淆矩阵中FPR-TPR两个量之间的相对变化情况
    • ROC曲线的纵轴是“真正例率”（True Positive Rate 简称TPR），横轴是“假正例率” （False Positive Rate 简称FPR）。
    • ROC曲线就反映了FPR与TPR之间权衡的情况，在TPR随着FPR递增的情况下，TPR增长得越快，曲线越往上屈，AUC就越大， 反映了模型的分类性能就越好。
    • 当正负样本不平衡时，这种模型评价方式比起一般的精确度评价方式的好处尤其显著。
  • AUC（Area Under Curve）
    • ROC曲线下的面积
    • ROC曲线一般都处于y=x这条直线的 上方，取值范围在0.5和1之间。
    • ROC曲线不能清晰的说明哪个分类器的效果更好， AUC作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。
    • AUC = 1，是完美分类器，采用这个预测模型时，不管设定什么阈值都能得出完美预测。绝大多数预测的场合，不存在完美分类器。
    • 0.5 < AUC < 1，优于随机猜测。这个分类器（模型）妥善设定阈值的话，能有预测价值。
    • AUC = 0.5，跟随机猜测一样（例：丢铜板），模型没有预测价值。
    • AUC < 0.5，比随机猜测还差；但只要总是反预测而行，就优于随机猜测。

最后

以上就是仁爱金毛为你收集整理的机器学习-概述1 机器学习的定义2 机器学习相关概念3 机器学习开发流程的全部内容，希望文章能够帮你解决机器学习-概述1 机器学习的定义2 机器学习相关概念3 机器学习开发流程所遇到的程序开发问题。

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