作者 | 文杰 编辑 | yuquanle 马尔科夫决策过程 A、马尔科夫决策过程 机器学习算法（有监督，无监督，弱监督）中，马尔科夫决策过程是弱监督中的一类叫增强学习。 增加学习与传统的有监督和无监督不同的地方是，这些方法都是一次性决定最终结果的，而无法刻画一个决策过程，无法直接定义每一次决策的优劣，也就是说每一次的决策信息都是弱信息，所以某种程度上讲，强化学习也属于弱监督学习 ：表示决策过程的一个阻尼系数，用户定义回报在决策过程中随时间打折扣，加快决策国产的收敛 ：表示在该状态下的一个回报，有时由动作和状态共同决定回报该时刻的回报。 所以在求解最优决策之前，我们还需更加实际问题建立马尔科夫模型，建模过程就是确定五元组的过程，其中我们仅考虑状态转移概率，那么也就是一个参数估计过程。（其他参数一般都好确定，或设定）。 对于立即回报函数的估计，一般根据实际情况学习或者设定。 所以整个马尔科夫决策过程流程如下（以策略迭代为例）： 随机初始化策略 。
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4.4 训练模型 ---- 完成了上面的步骤之后，训练其实并没有太多可讲的了，就是一个调参与优化的过程： from joblib import dump # 生成数据 data_cp = data.copy
：为什么 XGBoost 在机器学习竞赛中表现如此卓越？）。 本文用一个具体的数据集分析了 XGBoost 机器学习模型的预测过程，通过使用可视化手段展示结果，我们可以更好地理解模型的预测过程。 随着机器学习的产业应用不断发展，理解、解释和定义机器学习模型的工作原理似乎已成日益明显的趋势。对于非深度学习类型的机器学习分类问题，XGBoost 是最流行的库。 那些转向应用机器学习理解数据的公司，同样需要理解来自模型的预测。这一点变得越来越重要。例如，谁也不希望信贷机构使用机器学习模型预测用户的信誉，却无法解释做出这些预测的过程。 建立这样的预测模型的目的实际上并不在于预测结果本身，但理解预测过程可以帮助我们学习如何最大化意外中的生还者。
导读 本文用一个具体的数据集分析了 XGBoost 机器学习模型的预测过程，通过使用可视化手段展示结果，我们可以更好地理解模型的预测过程。 随着机器学习的产业应用不断发展，理解、解释和定义机器学习模型的工作原理似乎已成日益明显的趋势。对于非深度学习类型的机器学习分类问题，XGBoost 是最流行的库。 那些转向应用机器学习理解数据的公司，同样需要理解来自模型的预测。这一点变得越来越重要。例如，谁也不希望信贷机构使用机器学习模型预测用户的信誉，却无法解释做出这些预测的过程。 建立这样的预测模型的目的实际上并不在于预测结果本身，但理解预测过程可以帮助我们学习如何最大化意外中的生还者。 ? 这种个体层次上的分析对于生产式机器学习系统可能非常有用。考虑其它例子，使用模型预测是否可以某人一项贷款。
不管是工业界还是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。 我们结合美团在机器学习上的实践，进行一个实战（InAction）系列的介绍（带“机器学习InAction系列”标签的文章），介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技术、经验和技巧。 下文分为： 1）机器学习的概述； 2）对问题建模； 3）准备训练数据； 4）抽取特征； 5）训练模型； 6）优化模型； 7）总结 。 共7个章节进行介绍。 机器学习的概述： 什么是机器学习？ 为什么要用机器学习解决问题？ 机器学习应该用于解决什么问题？
在机器学习领域我们都知道特征比模型（学习算法）更重要。（顺便说一下，工业界的人都是这么认为的，学术界的人可能不以为然，他们整天捣鼓算法，发出来的文章大部分都没法在实际中应用。） 数据标注是一个痛苦而漫长的过程，需要具有一定领域知识的人来干这样的活。标注质量的好坏很有可能会影响到学习到的模型（这里指分类器）在未知Query上判别效果的好坏。 有监督学习的分类器有很多，比如决策树、随机森林、逻辑回归、梯度提升、SVM等等。如何为我们的分类问题选择合适的机器学习算法呢？ 6、如何选择机器学习分类器？ 你知道如何为你的分类问题选择合适的机器学习算法吗？ 7、通过交叉验证拟合模型： 机器学习会学习数据集的某些属性，并运用于新数据。这就是为什么习惯上会把数据分为两个集合，由此来评价算法的优劣。
它讲述了一位机器人在进行深度学习时的心理活动……看完后程序员们纷纷表示自己膝盖中箭…… 机器本人说：我也很疲惫啊? 观看本视频需要8分钟 ?
机器学习类似于人类学习，它也需要从外部获得经验，这里的经验是指输入到程序的经验数据，程序通过学习算法分析经验数据并从中学习，学习结果会形成一个模型（模型可以理解为程序从经验数据学到的知识和技能），程序使用该模型完成设定的工作 下面我们通过一个简单机器学习的案例，来理解机器学习的过程。 编写机器学习程序的第一步是要搜集和整理用于建立预测模型的经验数据，现在我们手上有数据集SOCR-HeightWeight.csv（数据集仅限于学习使用），该数据集记录了25,000个18岁不同人的身高（ 编写机器学习程序的第三步就是构建一个机器学习算法，通过学习训练集获得经验，减少M以改进系数a和b，最小化训练集上的总偏差M。 通过编写简单回归案例，我们现在已经了解了编写机器学习程序的基本过程。
本篇反思总结了一般的学习过程。掌握学习的方法，可以让你更高效地进行学习。这对于天天要学新技术的IT人员来说，是非常重要的。 本文反思了自己学习WPF过程中出现的一些问题，然后对以后学习的方法进行了重新设计。 这些基本理论中，与学习过程直接相关的是： 系统论：学习的过程中，切不可一叶障目，要系统、全面地认识你所要学习的东西。 关于学习过程，网上有很多相关的文章，有兴趣的可以看看： 《什么是学习过程》 原来的框架学习方案 之前写过一篇《如何学习框架》，里面设计了如何学习一个框架。 由于学习过程是一个持续不断的过程，所以没有必要设计时间占用百分比。 学习过程没有必要分为轻量/重量两种方案。 和实践的结合还是太少！
泊松过程把离散的伯努利过程变得连续化了：原来是抛n次硬币，现在变成了无穷多次抛硬币；原来某次抛硬币得到正面的概率是p，而现在p无限接近于0（p=lambda/n），即：非常难抛出正面朝上的硬币；但是n次实验中硬币朝上的次数的期望不变 判断一个过程是否为泊松过程 现在我们来讲讲阮一峰所举的枪击案的例子。这个例子给你了美国30年来每年的枪击案发生数目，需要解决的问题是能否从每年发生枪击案的数目判断美国枪击犯罪是否恶化。 如果接近，则说明我们的假设-枪击案发生为泊松过程-是正确的。 假设你到达的时刻为t*，前一到达时刻为U，后一将要到达时刻为L，那么U至t*可以看做一段泊松过程，t*到L也可以看做一段泊松过程，所以你记录的平均到达间隔时间应该是两个泊松过程相加后的平均等待时间。 多个泊松过程相加得到的是爱尔兰（Erlang）过程，期望为k/lambda。所以本题最后的答案是2/lambda。 ?
【编者按】本文解释高斯过程回归的由来及其优势，除了揭示了高斯过程回归和Ridge回归的联系，还介绍了贝叶斯优化的具体实现。作者认为，高斯过程是一个非常包罗万象的根基，类似于小无相功。 作者介绍：新浪微博ID @妖僧老冯， 9月将赴南京大学（直博生），方向是机器学习与数据挖掘，个人博客：http://kingfengji.com/ 网上讲高斯过程回归（Gaussian Process Regression)的文章很少，且往往从高斯过程讲起，我比较不以为然：高斯过程回归（GPR）， 终究是个离散的事情，用连续的高斯过程( GP) 来阐述，简直是杀鸡用牛刀。 以上这个例子，就是高斯过程回归在贝叶斯优化中的一个典型应用。有时间专门写一篇。 好了，现在终于可以讲一讲高斯过程了。 高斯过程是在函数上的正态分布。 而高斯过程的核函数可以有很多，除了上面提到的squared exponential, 有整整一本书都在讲各种kernel和对应的随机过程。 所以高斯过程是一个非常包罗万象的根基，类似于小无相功。
然后，我们介绍机器学习系统可以处理的常见任务。最后，我们介绍机器学习系统效果评估方式。 从经验中学习 机器学习系统通常被看作是有无人类监督学习两种方式。 监督学习是通过一个输入产生一个带标签的输出的经验数据对中进行学习。机器学习程序中输出结果有很多名称，一些属于机器学习领域，另外一些是专用术语。 降维是发现对响应变量影响最大的解释变量的过程。降维可以更容易的实现数据可视化。如不同面积房子的价格数据可视化，房子的面积可以画在x轴，其价格可以画在y轴，很容易实现可视化。 总结 本章，我们把机器学习定义成一种程序的设计和研究过程，其可以建立一种从一件任务的过往经验中学习并改善处理能力的程序。我们讨论了经验监督的范围。一端是监督学习，程序从打上标签的输入和输出数据中学习。 我们还介绍了偏差-方差均衡和不同机器学习任务的效果评价方法。 最后，我们介绍了scikit-learn的历史，目标和优点，以及scikit-learn和相关开发工具的安装过程。
可以这样说：人工智能在本质上也是一个最优化过程，对于我们要实现的智能，也是通过学习以求得最优解。这是一个总的大框架，人工智能的问题到最后几乎都是回到最优解问题。 不管是传统的机器学习还是大热的深度学习，亦或是大有潜力的强化学习，它们的基础核心思想都可以提升到最优化问题。 ?
机器学习算法大流行的时代，传统的量化金融理论，如随机过程、布朗运动等在量化对冲基金还重要吗？这本质上还是Q-Quant与P-Quant发展的问题。在这个问题下面，很多网友给出了很精彩的回答。 例如，量化金融的传统模型，如协整分析，可以结合新的机器学习技术来增强它们。 问题在于，当我们将量化金融中的“旧”随机方法与“新”机器学习方法分离时。 在这种情况下，机器学习成为一个方便和非常有用的工具，以逼近解决方案，使用各种各样的数值方法。此外，我们可以使用机器学习方法来证明、反证明或增强特定的封闭解模型。 换句话说，我们可以使用机器学习来检验我们的模型是否成立。 ▌Nasir Araf 随机过程/机器学习，这并不是一个非此即彼的问题。你使用任何必要的—通常是互补的技巧，或者用于不同的环境或不同的问题。 总结 无论是随机过程，还是机器学习，或者是其他模型。任何理论都是策略开发的工具，我们不能给自己画一个圈子，固步自封。而是要在合适的环节，使用合适的工具。
---- 简单的一句话：让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好，这就是机器学习。 对比于数据挖掘从大数据之间找相互特性而言，机器学习更加注重算法的设计，让计算机能够白动地从数据中“学习”规律，并利用规律对未知数据进行预测。 机器学习可以分为以下五个大类： (1)监督学习：从给定的训练数据集中学习出-一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是输人和输出，也可以说是特征和目标。 一句话说明机器学习（MachineLearning） 简单的一句话：让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好，这就是机器学习。 学习：在数据的基础上让机器重复执行一套特定的步骤（学习算法）进行事物特征的萃取，得到一个更加逼近于现实的描述（这个描述是一个模型它的本身可能就是一个函数）。
那么计算机执行这些辅助决策的过程就是机器学习的过程。 机器学习方法是计算机利用已有的数据(经验)，得出了某种模型(迟到的规律)，并利用此模型预测未来(是否迟到)的一种方法。 这是机器学习界“数据为王”思想的一个体现。一般来说(不是绝对)，数据越多，最后机器学习生成的模型预测的效果越好。 通过我拟合直线的过程，我们可以对机器学习过程做一个完整的回顾。 接着，我们将这些 数据通过机器学习算法进行处理，这个过程在机器学习中叫做“训练”，处理的结果可以被我们用来对新的数据进行预测，这个结果一般称之为“模型”。对新数据 的预测过程在机器学习中叫做“预测”。 “训练”与“预测”是机器学习的两个过程，“模型”则是过程的中间输出结果，“训练”产生“模型”，“模型”指导 “预测”。 让我们把机器学习的过程与人类对历史经验归纳的过程做个比对。 ? 机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。通过这样的对应，我们可以发现，机器学习的思想并不复杂，仅仅是对人类在生活中学习成长的一个模拟。
1、机器学习的基本概念 机器学习是一门从数据中研究算法的科学学科。机器学习直白来讲，是根据已有的数据，进行算法选择，并基于算法和数据构建模型，最终对未来进行预测。 （6）机器学习与数据分析、数据挖掘的区别与联系 1）数据分析：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集的大量数据进行分析，并提取有用的信息，以及形成结论，从而对数据进行详细的研究和概括过程。 2）数据挖掘：一般指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程。通常通过统计、检索、机器学习、模式匹配等诸多方法来实现这个过程。 （2）无监督学习 与监督学习相比，无监督学习的训练集中没有人为的标注的结果，在非监督的学习过程中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。 4）机器学习可用公开数据集 在实际工作中，我们可以使用业务数据进行机器学习开发，但是在学习过程中，没有业务数据，此时可以使用公开的数据集进行开发，常用数据集如下： http://archive.ics.uci.edu
最近我和一对夫妇共进晚餐，他们问我从事什么职业，我回应道：“机器学习。”妻子回头问丈夫：“亲爱的，什么是机器学习？”她的丈夫答道：“T-800型终结者。” 不过，这位朋友对机器学习的理解还是有所偏差的。机器学习能让我们自数据集中受到启发，换句话说，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义，这才是机器学习的真实含义。 图1.1集中展示了使用到的机器学习应用。 ? 图1-1 机器学习在日常生活中的应用，从左上角按照顺时针方向依次使用到的机器学习技术分别为：人脸识别、手写数字识别、垃圾邮件过滤和亚马逊公司的产品推荐 上面提到的所有场景，都有机器学习软件的存在。 此外，读者还可以使用自己熟悉的编程风格，如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。 Python语言处理和操作文本文件非常简单，非常易于处理非数值型数据。
机器学习模型中有大量需要事先进行人为设定的参数，比如说神经网络训练的batch-size，XGBoost等集成学习模型的树相关参数，我们将这类不是经过模型训练得到的参数叫做超参数(Hyperparameter 人为的对超参数调整的过程也就是我们熟知的调参。 机器学习中常用的调参方法包括网格搜索法(Grid search)和随机搜索法(Random search)。 贝叶斯优化是一种基于高斯过程(Gaussian process)和贝叶斯定理的参数优化方法，近年来被广泛用于机器学习模型的超参数调优。 高斯过程是一种观测值出现在一个连续域的统计随机过程，简单而言，它是一系列服从正态分布的随机变量的联合分布，且该联合分布服从于多元高斯分布。 核函数是高斯过程的核心概念，决定了一个高斯过程的基本性质。 看完了高斯过程的简单示例后，我们再来学习贝叶斯优化。贝叶斯优化其实跟其他优化方法一样，都是为了为了求目标函数取最大值时的参数值。
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