第一章(1.3)机器学习概念图谱

一、机器学习概念图谱

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二、什么是机器学习

机器学习(machine learning)是最近非常火的一个领域,关于其一些基本定义百度百科、维基百科或者网上随便都可以找到很多资料,所以这里不做过多解释。

我们解决一个问题有两种模式:

  • 一种叫做模型驱动(model driven),通过研究对象的物理、化学等机理模型,对对象进行建模,从而解决问题,比如我们熟知的牛顿三定律,对于上面那个公式就是我们已知输入x和机理模型f(),需要求解我们想要得到的y。
  • 另外一种叫做数据驱动(data driven),随着人们遇到的问题越来越复杂,寻找对象机理模型的代价越来越大,反之数据获取的代价越来越小,于是科研工作者开始从另外角度思考问题,是否可以通过这些数据来分析得到我想要的东西,即我知道一些的样本(x,y)或者我只知道x,我想分析这些来得到对象的模型f(),进而当我再次拥有一个x的时候,我就可以得到我想要的y,如果不是那么严格的来讲,所有这种数据分析的方法都可以算作机器学习的范畴。

所以一个机器学习通常应该包括的基本要素有:训练数据,带参数的模型,损失函数,训练算法

  • 训练数据作用自不必说;带参数的模型是用来逼近f(x)
  • 损失函数是衡量模型优劣的一个指标,比如模型识别分类的准确度
  • 训练算法也可以叫做优化函数,用于不断更新模型的参数来最小化损失函数,得到一个较好的模型,或者叫做学习机

三、样本数据

样本数据就是我们上文提到的(x,y),其中x叫做输入数据(input data),y叫做输出数据(output data)或者叫做一个更加专业的名字——标签(label)。通常x和y都是高维矩阵,以x为例:

x=(x1,x2,x3,...,xi)

其中xi表示第i个输入样本,比如第i个文字,第i张图片,xi可以是一维文字向量,二维图片矩阵,三维视频矩阵,或者更加高维的数据类型,以一维向量为例:

xi=(x1i,x2i,x3i,...,xni)

其中xni表示xi数据的第n个元素的值,比如把图像展平之后第n个像素的灰度值等等。 标签y根据需求不同有各种形式,以最简单的n分类问题为例,yi就是一个n维的one-hot,其中一个值为1,其余的元素都为0,第几个元素为1就表明属于第几个类别。

四、数据集

完整的数据集表示为T={(x1,y1),(x2,y2),(x2,y2),...,(xi,yi)},对于一个学习机而言,不是所有的数据都用于训练学习模型,而是会被分为三个部分:训练数据、交叉验证数据、测试数据

  • 训练数据(training data):顾名思义,训练数据用于训练学习模型,通常比例不低于总数据量的一半。
  • 交叉验证数据(cross validation data):交叉验证数据用于衡量训练过程中模型的好坏,因为机器学习算法大部分都不是通过解析法得到的,而是通过不断迭代来慢慢优化模型,所以交叉验证数据就可以用来监视模型训练时候的性能变化。
  • 测试数据(testing data):在模型训练好了之后,测试数据用于衡量最终模型的性能好坏,这也是模型性能好坏的衡量指标,交叉验证的指标只能用于监视和辅助模型训练,不能用来代表模型好坏,所以哪怕交叉验证的准确度是100%而测试数据的准确度是10%,那么模型也是不能被认可的。通常交叉验证和测试数据的比例各占一小半。

五、特征

特征是机器学习和模式识别领域一个比较特有的名词,在传统机器学习算法中,由于计算性能和参数的限制,所以输入的数据维数不能太高。我们手机随随便便一张照片就有几个MB的数据量,可能会有几百万个像素,这么高维的数据量我们是不能直接输入给学习机的,因此我们需要针对特别的应用提取相对应的特征向量,特征向量的作用主要有两个:

  • 降低数据维度:通过提取特征向量,把原始数据的维度大大较低,简化模型的参数数量。
  • 提升模型性能:一个好的特征,可以提前把原始数据最关键的部分提取出来,因此可以提高学习机的性能。

在传统的机器学习领域,如何提取一个好的特征是大家最关心的,所以机器学习的研究很大程度变成了寻找好的特征,因此也诞生了一个学科叫做特征工程。以下是一个用hog特征进行行人检测的例子,hog特征主要是检测物体的轮廓信息,所以可以用于行人检测。

这里写图片描述

六、模型

这里的模型可能用词不准确,但我想表达的是指:带有一些待训练参数,用于逼近前文提到的f(x)的参数集合。在参数空间,f(x)只是一个点,而我提到的模型也是一个点,并且由于参数可以变,所以我要做的只是让我模型的这个点尽可能的接近真实f(x)的那个点。机器学习的模型算法有很多,但是比较常用的模型可以概括为三种:

  • 基于网络的模型:最典型的就是神经网络,模型有若干层,每一层都有若干个节点,每两个节点之间都有一个可以改变的参数,通过大量非线性的神经元,神经网络就可以逼近任何函数。
  • 基于核方法的模型:典型的是SVM和gaussian process,SVM把输入向量通过一个核映射到高维空间,然后找到几个超平面把数据分成若干个类别,SVM的核是可以调整。
  • 基于统计学习的模型:最简单的例子就是贝叶斯学习机,统计学习方法是利用数理统计的数学工具来实现学习机的训练,通常模型中的参数是一些均值方差等统计特征,最终使得预测正确概率的期望达到最大。

一个好的学习机模型应该拥有出色的表达逼近能力、易编程实现、参数易训练等特性。

七、监督学习与非监督学习

按照任务的不同,学习机可以分为监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised)两种,从数学角度来看两者的区别在于前者知道数据的标签y而后者不知道样本的标签y,所以非监督学习的难度要大一点。

举个通俗的例子,一个母亲交孩子认识数字,当母亲拿到一个数字卡片,告诉孩子这个是数字4是数字6,然后经过大量的教导之后,当目前拿到一个卡片问孩子这个是数字几,这个就是监督学习。如果母亲那一堆数字卡片,让孩子把卡片按照不同数字进行分堆,母亲告诉孩子他分的好不好,可能经过大量的训练,孩子就知道如何把卡片进行正确分堆了,这个就是无监督学习的例子。用一个不那么贴切的名词解释就是,监督学习可以看做分类问题,而无监督可以看做是聚类的问题。

当然还有两种特殊的类型,叫做半监督学习强化学习,半监督学习是指部分样本是知道标签的,但是其他的样本是不知道标签。强化学习是另外一个特例,为了不混淆大家理解,这里不做解释,感兴趣的可以自行查阅,之后我会单独通过一篇博客来介绍。

监督学习是简单高效的,但是非监督学习是更加有用的,因为人工标注样本标签的代价是非常昂贵耗时的。

八、损失函数

损失函数(loss function)更严谨地讲应该叫做目标函数,因为在统计学习中有一种目标函数是最大化预测正确的期望概率,我们这里只考虑常见的损失函数。

损失函数是用来近似衡量模型好坏的一个很重要的指标,损失函数的值越大说明模型预测误差越大,所以我们要做的就是不断更新模型的参数,使得损失函数的值最小。常用的损失函数有很多,最简单的如0-1损失函数:

L(y,f(x))={01y=f(x)y≠f(x)

这个损失函数很好理解,预测对了损失为0,预测错了就为1,所以最完美的学习机的损失函数值就应该是0。当然最小二乘误差、交叉熵误差等损失函数也是很常用的,训练时用的损失函数是所有训练样本数据的损失值的和。有了损失函数,模型的训练就变成了一个很典型的优化问题。

九、优化函数

我们有了目标函数,也就是损失函数,现在我需要一个东西根据损失值来不断更新模型参数,这个东西就叫做优化函数。优化函数的作用就是在参数空间找到损失函数的最优解。梯度下降法是最熟知的优化函数,大家都用下山来形象描述这个算法。假如我们在山上,我们的目标是找到这座山的最低处(最小化损失函数),一个很简单的思路就是我找到当前位置下山角度最大的方向,然后朝着这个方向走,如下图所示

这里写图片描述

当然这种方法有个问题就是会陷入局部最优点(局部凹坑)出不来,所以各种更加好的优化函数逐渐被大家发现。一个好的优化函数应该有两个性能指标:拥有跳出局部最优解找到全局最优解的能力;拥有更快的收敛速度。

十、泛化能力、欠拟合和过拟合

泛化能力(generalization ability)是指机器学习模型对未知数据的预测能力,是学习方法本质上重要的性质,现实中采用最多的办法是通过误差来评价学习方法的泛化能力。但是这种评价是依赖测试数据集的,因为测试数据集是有限的,所以这种思路也不能说是完全靠谱,因此有人专门研究泛化误差来更好的表达泛化能力。

欠拟合(underfitting)和过拟合(overfitting)是两种要尽可能避免的模型训练现象,出现这两种现象就说明模型没有达到一个比较理想的泛化能力。

  • 欠拟合是指模型复杂度太低,使得模型能表达的泛化能力不够,对测试样本和训练样本都没有很好的预测性能。
  • 过拟合则相反,是模型复杂度太高,使得模型对训练样本有很好的预测性能,但是对测试样本的预测性能很差,最终泛化能力也不行。

如下图所示,1和4展示的欠拟合,3和6展示的过拟合现象。而一个好的模型应该是如2和5一样,复杂度正合适,泛化能力较强。

这里写图片描述

十一、偏差,误差和方差

Bias(偏差),Error(误差),和Variance(方差)三者是容易混淆的概念,首先

Error2=Bias2+Variance

Error反映的是整个模型的准确度,Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度,Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型的稳定性。如下图所示,随着模型的复杂度增加,模型预测的偏差会越来越小,但是方差越来越大,预测结果的分布会散开来。

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十二、机器学习和深度学习

目前所说的深度学习通常是指基于神经网络改进的深度学习网络,相比于传统的神经网络,深度学习网络拥有更加高的模型复杂度,所以可以直接把原始数据输入到学习机,不需要人工提取特征。所以如果不从数理角度考虑,传统机器学习和深度学习的最本质区别在于,深度学习拥有训练高复杂度模型能力,所以可以不用人工提取特征,即

深度学习=人工提取特征+传统机器学习方法

十三、准确率与召回率(Precision & Recall)

准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率;召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率。

一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档、网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。

正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中,选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先:

正确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数

召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数

两者取值在0和1之间,数值越接近1,查准率或查全率就越高。

F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) (F 值即为正确率和召回率的调和平均值)

不妨举这样一个例子:某池塘有1400条鲤鱼,300只虾,300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。撒一大网,逮着了700条鲤鱼,200只虾,100只鳖。那么,这些指标分别如下:

正确率 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70%

召回率 = 700 / 1400 = 50%

F值 = 70% * 50% * 2 / (70% + 50%) = 58.3%

不妨看看如果把池子里的所有的鲤鱼、虾和鳖都一网打尽,这些指标又有何变化:

正确率 = 1400 / (1400 + 300 + 300) = 70%

召回率 = 1400 / 1400 = 100%

F值 = 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35%

由此可见,正确率是评估捕获的成果中目标成果所占得比例;召回率,顾名思义,就是从关注领域中,召回目标类别的比例;而F值,则是综合这二者指标的评估指标,用于综合反映整体的指标。

当然希望检索结果Precision越高越好,同时Recall也越高越好,但事实上这两者在某些情况下有矛盾的。比如极端情况下,我们只搜索出了一个结果,且是准确的,那么Precision就是100%,但是Recall就很低;而如果我们把所有结果都返回,那么比如Recall是100%,但是Precision就会很低。因此在不同的场合中需要自己判断希望Precision比较高或是Recall比较高。如果是做实验研究,可以绘制Precision-Recall曲线来帮助分析。

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