從五個(gè)方面帶你入門機(jī)器學(xué)習(xí)：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？工作流程是什么？機(jī)器學(xué)習(xí)算法有哪些？模型評(píng)估學(xué)習(xí)以及Azure機(jī)器學(xué)習(xí)模型搭建實(shí)驗(yàn)。

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1什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得模型，并利用模型對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程

• 1.獲取數(shù)據(jù)

• 2.數(shù)據(jù)基本處理

• 3.特征工程

• 4.機(jī)器學(xué)習(xí)(模型訓(xùn)練)

• 5.模型評(píng)估

結(jié)果達(dá)到要求，上線服務(wù)

沒(méi)有達(dá)到要求，重新上面步驟

2.1獲取到的數(shù)據(jù)集介紹

數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介

在數(shù)據(jù)集中一般：

• 一行數(shù)據(jù)我們稱為一個(gè)樣本

• 一列數(shù)據(jù)我們成為一個(gè)特征

• 有些數(shù)據(jù)有目標(biāo)值（標(biāo)簽值），有些數(shù)據(jù)沒(méi)有目標(biāo)值（如上表中，電影類型就是這個(gè)數(shù)據(jù)集的目標(biāo)值）

數(shù)據(jù)類型構(gòu)成：

• 數(shù)據(jù)類型一：特征值+目標(biāo)值（目標(biāo)值是連續(xù)的和離散的）

• 數(shù)據(jù)類型二：只有特征值，沒(méi)有目標(biāo)值

數(shù)據(jù)分割：

機(jī)器學(xué)習(xí)一般的數(shù)據(jù)集會(huì)劃分為兩個(gè)部分：

• 訓(xùn)練數(shù)據(jù)：用于訓(xùn)練，構(gòu)建模型

• 測(cè)試數(shù)據(jù)：在模型檢驗(yàn)時(shí)使用，用于評(píng)估模型是否有效

劃分比例：

• 訓(xùn)練集：70% 80% 75%

• 測(cè)試集：30% 20% 25%

2.2數(shù)據(jù)基本處理

即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值、去除異常值等處理

2.3特征工程

2.3.1什么是特征工程

特征工程是使用專業(yè)背景知識(shí)和技巧處理數(shù)據(jù)，使得特征能在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上發(fā)揮更好的作用的過(guò)程。

• 意義：會(huì)直接影響機(jī)器學(xué)習(xí)的效果

2.3.2 為什么需要特征工程(Feature Engineering)

機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的大神Andrew Ng(吳恩達(dá))老師說(shuō)“Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge.
“Applied machine learning” is basically feature engineering. ”

注：業(yè)界廣泛流傳：數(shù)據(jù)和特征決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限，而模型和算法只是逼近這個(gè)上限而已。

2.3.3 特征工程包含內(nèi)容

• 特征提取

• 特征預(yù)處理

• 特征降維

2.3.4 各概念具體解釋

• 特征提取

將任意數(shù)據(jù)（如文本或圖像）轉(zhuǎn)換為可用于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)字特征

• 特征預(yù)處理

通過(guò)一些轉(zhuǎn)換函數(shù)將特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成更加適合算法模型的特征數(shù)據(jù)過(guò)程

• 特征降維

指在某些限定條件下，降低隨機(jī)變量(特征)個(gè)數(shù)，得到一組“不相關(guān)”主變量的過(guò)程

2.4 機(jī)器學(xué)習(xí)

選擇合適的算法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練

2.5 模型評(píng)估

對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估

3 機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類

根據(jù)數(shù)據(jù)集組成不同，可以把機(jī)器學(xué)習(xí)算法分為：

• 監(jiān)督學(xué)習(xí)

• 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

• 半監(jiān)督學(xué)習(xí)

• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)

3.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)

定義：

輸入數(shù)據(jù)是由輸入特征值和目標(biāo)值所組成。函數(shù)的輸出可以是一個(gè)連續(xù)的值(稱為回歸），或是輸出是有限個(gè)離散值（稱作分類）。

3.1.1 回歸問(wèn)題

例如：預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)，根據(jù)樣本集擬合出一條連續(xù)曲線。

3.1.2 分類問(wèn)題

例如：根據(jù)腫瘤特征判斷良性還是惡性，得到的是結(jié)果是“良性”或者“惡性”，是離散的。

3.2 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

定義：

輸入數(shù)據(jù)是由輸入特征值組成，沒(méi)有目標(biāo)值

• 輸入數(shù)據(jù)沒(méi)有被標(biāo)記，也沒(méi)有確定的結(jié)果。樣本數(shù)據(jù)類別未知；

• 需要根據(jù)樣本間的相似性對(duì)樣本集進(jìn)行類別劃分。

舉例：

有監(jiān)督，無(wú)監(jiān)督算法對(duì)比：

3.3 半監(jiān)督學(xué)習(xí)

定義：訓(xùn)練集同時(shí)包含有標(biāo)記樣本數(shù)據(jù)和未標(biāo)記樣本數(shù)據(jù)。

舉例：

• 監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式：

• 半監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式

3.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)

定義：實(shí)質(zhì)是make decisions 問(wèn)題，即自動(dòng)進(jìn)行決策，并且可以做連續(xù)決策。

舉例：小孩想要走路，但在這之前，他需要先站起來(lái)，站起來(lái)之后還要保持平衡，接下來(lái)還要先邁出一條腿，是左腿還是右腿，邁出一步后還要邁出下一步。

小孩就是 agent，他試圖通過(guò)采取行動(dòng)（即行走）來(lái)操縱環(huán)境（行走的表面），并且從一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)變到另一個(gè)狀態(tài)（即他走的每一步），當(dāng)他

完成任務(wù)的子任務(wù)（即走了幾步）時(shí)，孩子得到獎(jiǎng)勵(lì)（給巧克力吃），并且當(dāng)他不能走路時(shí)，就不會(huì)給巧克力。

主要包含五個(gè)元素：agent, action, reward, environment, observation；

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是獲得最多的累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)。

監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的對(duì)比：

拓展概念：什么是獨(dú)立同分布：

獨(dú)立同分布概念

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4 模型評(píng)估

4.1分類模型評(píng)估

準(zhǔn)確率

• 預(yù)測(cè)正確的數(shù)占樣本總數(shù)的比例。

其他評(píng)價(jià)指標(biāo)：精確率、召回率、F1-score、AUC指標(biāo)等

4.2回歸模型評(píng)估

均方根誤差（Root Mean Squared Error，RMSE）

• RMSE是一個(gè)衡量回歸模型誤差率的常用公式。不過(guò)，它僅能比較誤差是相同單位的模型。

舉例：

假設(shè)上面的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)，只有五個(gè)樣本，對(duì)應(yīng)的
真實(shí)值為：100,120,125,230,400 
預(yù)測(cè)值為：105,119,120,230,410

那么使用均方根誤差求解得

其他評(píng)價(jià)指標(biāo)：相對(duì)平方誤差（Relative Squared Error，RSE）、平均絕對(duì)誤差（Mean Absolute Error，MAE)、相對(duì)絕對(duì)誤差 （Relative Absolute Error，RAE)

4.3擬合

模型評(píng)估用于評(píng)價(jià)訓(xùn)練好的的模型的表現(xiàn)效果，其表現(xiàn)效果大致可以分為兩類：過(guò)擬合、欠擬合。

在訓(xùn)練過(guò)程中，你可能會(huì)遇到如下問(wèn)題：

訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練的很好啊，誤差也不大，為什么在測(cè)試集上面有問(wèn)題呢？

當(dāng)算法在某個(gè)數(shù)據(jù)集當(dāng)中出現(xiàn)這種情況，可能就出現(xiàn)了擬合問(wèn)題。

4.3.1 欠擬合

因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)到的天鵝特征太少了，導(dǎo)致區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)太粗糙，不能準(zhǔn)確識(shí)別出天鵝。

欠擬合（under-fitting）：模型學(xué)習(xí)的太過(guò)粗糙，連訓(xùn)練集中的樣本數(shù)據(jù)特征關(guān)系都沒(méi)有學(xué)出來(lái)。

4.3.2 過(guò)擬合

機(jī)器已經(jīng)基本能區(qū)別天鵝和其他動(dòng)物了。然后，很不巧已有的天鵝圖片全是白天鵝的，于是機(jī)器經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)后，會(huì)認(rèn)為天鵝的羽毛都是白的，以后看到羽毛是黑的天鵝就會(huì)認(rèn)為那不是天鵝。

過(guò)擬合（over-fitting）：所建的機(jī)器學(xué)習(xí)模型或者是深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練樣本中表現(xiàn)得過(guò)于優(yōu)越，導(dǎo)致在測(cè)試數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)不佳.

• 上問(wèn)題解答：

訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練的很好啊，誤差也不大，為什么在測(cè)試集上面有問(wèn)題呢？

5Azure機(jī)器學(xué)習(xí)模型搭建實(shí)驗(yàn)

Azure平臺(tái)簡(jiǎn)介

Azure Machine Learning（簡(jiǎn)稱“AML”）是微軟在其公有云Azure上推出的基于Web使用的一項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，機(jī)器學(xué)習(xí)屬人工智能的一個(gè)分支，它技術(shù)借助算法讓電腦對(duì)大量流動(dòng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行識(shí)別。這種方式能夠通過(guò)歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)事件和行為，其實(shí)現(xiàn)方式明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的商業(yè)智能形式。

微軟的目標(biāo)是簡(jiǎn)化使用機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程，以便于開(kāi)發(fā)人員、業(yè)務(wù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行廣泛、便捷地應(yīng)用。

這款服務(wù)的目的在于“將機(jī)器學(xué)習(xí)動(dòng)力與云計(jì)算的簡(jiǎn)單性相結(jié)合”。

AML目前在微軟的Global Azure云服務(wù)平臺(tái)提供服務(wù)，用戶可以通過(guò)站點(diǎn)：
https://studio.azureml.net/申請(qǐng)免費(fèi)試用。

• Azure機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)?zāi)康模毫私鈾C(jī)器學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)到建模并最終評(píng)估預(yù)測(cè)的整個(gè)流程。

審核編輯 ：李倩