一文入门机器学习

一、什么是机器学习？ OR 机器学习能帮我们做什么？

一句白话：人类在“创造、情感思维、灵活性”等方面拥有与生俱来的天赋，但是在处理“海量、复杂的数据”问题方面非常低效，而机器学习就是由人类创造出来高效解决这类问题的技术。

机器学习的实际应用场景，简单总结有以下几点：

1. 预测数据

   • 在股票市场中，机器学习可以用于股票价格预测。通过历史股票价格数据和其他相关因素，机器学习模型可以预测未来股票价格的走势，帮助投资者做出决策；
   • 在交通管理中，机器学习可以用于优化交通流量，通过分析历史交通数据，预测交通拥堵情况，从而优化交通信号灯的控制，减少交通拥堵。

2. 识别分类

   • 在医学影像诊断中，机器学习可以用于分类X光片或MRI扫描图像，帮助医生识别肿瘤、病变等疾病，从而进行更准确的诊断。

3. 归纳聚类

   • 在零售业中，机器学习可以用于发现顾客购买行为中的关联规律。通过分析购物篮中商品的组合，商家可以了解不同商品之间的关联关系，从而制定更有效的促销策略。

4. 异常检测

   • 在金融领域，机器学习可用于检测信用卡交易中的欺诈行为。通过分析交易模式和行为，机器学习模型可以识别异常交易，帮助银行和客户减少欺诈风险；
   • 在广告反作弊领域中，异常检测可以用于识别异常的点击行为。例如，通过监控广告点击数据，机器学习模型可以分析用户的点击模式、点击频率、点击时间等信息。如果某个用户的点击行为与正常模式明显不符，比如频繁点击广告、在短时间内产生大量点击等，系统可以将这些行为标记为异常点击，从而帮助广告平台识别和防范作弊行为。

5. 生成对抗网络

   • 在艺术领域，生成对抗网络（GAN）是一种机器学习模型，由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器试图生成看起来像真实样本的数据，而判别器试图区分生成的数据和真实数据。这种竞争促使生成器不断改进生成的数据，以至于最终可以生成非常逼真的数据，比如图像、音乐或文本。

二、机器学习的工作原理是什么？ OR 机器学习是如何帮我们做到这些的？

一图概述机器学习工作原理：

一句话概括：机器学习主要是将收集到的数据集导入数据模型训练，通过反复的验证+调优，产出较为优秀的数据模型，用于处理同类型的海量数据。

0.数据准备

确定我们想要解决的问题，并收集与问题相关的数据，方式包括：

• 实地调查；
• 传感器数据的收集；
• 网络爬虫抓取；
• 机器学习库下载；
• 其他公开统计资源网站获取。

具体取决于我们所关注的领域和数据类型，以下是常见的几种数据类型：

1. 数值型数据：数值型数据是指具有数值属性的数据，可以是整数或浮点数。数值型数据通常用于回归和连续值预测任务；

2. 类别型数据：类别型数据是指具有离散类别的数据，通常表示为标签或类别。类别型数据通常用于分类任务；

3. 顺序型数据：顺序型数据是介于数值型和类别型之间的数据类型，具有一定的顺序关系。例如，评分等级（1星、2星、3星）就是一种顺序型数据；

4. 文本数据：文本数据是指包含文本信息的数据，通常需要进行文本处理和特征提取后才能用于机器学习任务，如自然语言处理任务；

5. 图像数据：图像数据是指包含图像信息的数据，通常表示为像素值的矩阵。图像数据通常用于计算机视觉任务；

6. 时间序列数据：时间序列数据是按时间顺序排列的数据，通常用于预测未来趋势和模式。

收集完数据后，要将数据整理成数据集的标准格式，数据集通常以表格形式呈现，其中行代表数据样本，列代表特征和标签。（特征的选取可以参考：1.特征工程）

以下是一个简单的数据集格式示例：

特征1	特征2	…	标签
x1	x2	…	y1
x1	x2	…	y2
x1	x2	…	y3
…	…	…	…

在这个示例中，每行代表一个数据样本，列代表特征和标签。特征列包括特征1、特征2等，最后一列是标签。

Tips：

• 在机器学习中，数据集通常包括特征和标签。特征是描述数据的属性或特性，而标签是我们要预测或分类的目标变量。一个数据集可以有多个特征，但通常只有一个标签。标签通常是我们希望模型预测的结果或分类。

举个例子：
假设我们有一个用于分类水果的数据集，包括水果的颜色（特征1）和形状（特征2），以及水果种类（标签）。数据集的格式可能如下所示：

颜色	形状	种类
红色	圆形	苹果
黄色	长条形	香蕉
橙色	圆形	橙子
…	…	…

在这个示例中，每行代表一个水果样本，包括颜色和形状作为特征，以及水果种类作为标签。

1.特征工程

特征就是我们选取的数据集中数据对象的属性。例如，我们选择手机的数据集，那么颜色、重量、尺寸、电池容量等属性就是特征。

特征工程通常包括以下四个步骤：

1. 特征选择：通过相关性分析、特征重要性评估或模型训练中的特征选择算法（如Lasso回归、随机森林特征重要性等），确定哪些特征对模型预测最为重要，选择与目标变量高度相关的特征进行建模；

2. 特征提取：对于文本数据，可以使用词袋模型、TF-IDF等方法从文本中提取特征；对于图像数据，可以使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征；对于时间序列数据，可以提取统计特征如均值、方差等；

3. 特征变换：对特征进行标准化、归一化、对数变换等操作，以改善特征的分布情况，使其更适合模型使用。例如，对数变换可以用来处理偏态分布的特征；

4. 特征创造：通过特征组合、交叉特征、聚合特征等操作，创建新的特征以提供更多信息帮助模型预测。例如，可以将年龄和收入两个特征进行组合，创建一个新的特征表示“财富指数”。

2.模型选择

通常在选择数据模型的时候，会根据实际的任务类型来做选择，而任务类型大致分为以下三种：

1. Classification（分类）：

   • 工作原理：模型学习特征与离散类别之间的关系，以便对新数据进行分类；
   • 实例：在垃圾邮件过滤中，模型可以根据邮件的特征（如文本内容、发件人等）将邮件分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。

2. Regression（回归）：

   • 工作原理：模型学习特征与连续目标变量之间的关系，以便对新数据进行预测；
   • 实例：在房价预测中，模型可以根据房屋的特征（如面积、地理位置等）预测房价的连续值。

3. Clustering（聚类）：

   • 工作原理：模型通过发现数据中的相似性和模式，将数据分为具有相似特征的簇，而无需事先知道类别标签；
   • 实例：在客户细分中，模型可以根据客户的特征（如购买行为、偏好等）将客户分为不同的群组。

Tips：

• Q1.如何理解“回归”？

• A：“回归”一词最初是由弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）在19世纪提出的，他用它来描述父母与子女身高之间的关系。在这个背景下，“回归”一词指的是子女身高“回归”到平均值，即子女身高更接近于总体平均身高。后来，这个术语被引入到统计学中，用于描述变量之间的关系，特别是用于预测连续值输出的情况。虽然“回归”这个词听起来似乎与“预测”不太相关，但在统计学和机器学习中，它已经成为了描述这种类型任务的标准术语。

• Q2.分类和聚类的区别？

• A：

  • 分类（Classification）：分类是一种监督学习任务，旨在将数据分为不同的类别或标签。在分类中，模型学习特征与离散类别之间的关系，用于对新数据进行分类预测。分类任务需要有已知的类别标签作为监督信息。
  • 聚类（Clustering）：聚类是一种无监督学习任务，旨在将数据分组为具有相似特征的簇。在聚类中，模型通过发现数据中的相似性和模式，将数据分为不同的簇，而无需事先知道类别标签。聚类任务通常用于发现数据中的隐藏结构和模式。

根据任务类型的不同，机器学习中常用的数据模型和对应的应用场景包括：

分类模型：

1. 逻辑回归模型
   • 应用场景：二分类问题，如垃圾邮件识别、客户流失预测等。
2. 支持向量机（SVM）模型
   • 应用场景：分类和回归任务，适用于图像分类、文本分类、异常检测等。
3. 决策树模型
   • 应用场景：分类和回归任务，可用于客户细分、疾病诊断等。
4. 随机森林模型
   • 应用场景：分类和回归任务，适用于预测销售额、客户满意度等。

回归模型：

1. 线性回归模型
   • 应用场景：房价预测、销售预测、股票价格预测等需要预测连续值输出的任务。

聚类模型：

1. K均值聚类模型
   • 应用场景：客户细分、异常检测、图像分割等无监督学习任务。
2. 层次聚类模型
   • 同上。

其他模型：

1. 神经网络模型：
   • 应用场景：图像识别、语音识别、自然语言处理等复杂任务。
2. 生成对抗网络（GAN）模型：
   • 应用场景：图像生成、风格转换、文本生成等创造性任务。

这些数据模型在不同的应用场景中发挥着重要作用，根据任务需求选择合适的模型可以提高机器学习系统的性能和效果。

3.模型训练

Tips：

• Q1.何为模型训练？
• A：先说数据导入，在代码层面来看，就是将数据集合作为参数，传给python代码中调用的机器学习库函数（数据模型）。而“训练”则是让函数（数据模型）学习（关联）数据集中“特征”与“标签”的关系，最终实现“通过特征预测标签”的目的。
  • 举个例子，我们将分类水果的数据集导入分类数据模型，让其学习水果的“颜色、形状”与“种类”的关系，从而实现“我们输入颜色和形状，数据模型预测出可能的水果种类”。