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現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)是十分火爆，這也帶起了 Python 的潮流，這篇文章將簡(jiǎn)要概括機(jī)器學(xué)習(xí)里的一些重要概念，作為機(jī)器學(xué)習(xí)的入門博文。

問題類型

機(jī)器學(xué)習(xí)不是說(shuō)學(xué)習(xí)就學(xué)習(xí)的，它的出現(xiàn)是為了解決一些問題的，而這些問題一般不能通過(guò)直接編程去解決如計(jì)算 999 * 999 是多少。這些問題需要數(shù)學(xué)里的機(jī)器重復(fù)做一些事來(lái)發(fā)現(xiàn)問題中的規(guī)律，并利用這個(gè)規(guī)律來(lái)到達(dá)某個(gè)效果。如下圍棋，為了可以成為高手，人類可能要下成千上萬(wàn)盤棋才能總結(jié)出規(guī)律，現(xiàn)在有計(jì)算機(jī)，它可以幫我們下棋去總結(jié)規(guī)律，這就是機(jī)器學(xué)習(xí)。

常見問題類型如下。

監(jiān)督學(xué)習(xí)

給你數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集里輸入 x 和輸出 y，然后找一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法去訓(xùn)練出一個(gè)模型，這個(gè)模型就可以幫我們?cè)诮o定 x 值后去預(yù)測(cè) y 值。

監(jiān)督學(xué)習(xí)里還包含回歸問題和分類問題，回歸問題一般是有連續(xù)性的，如去預(yù)測(cè) 300 天后的銷售額。分類問題一般是離散的，如判斷這封郵件是否是垃圾郵件。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

給你數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集里只有輸入 x 值，然后找一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法去訓(xùn)練一個(gè)模型，這個(gè)模型就首先會(huì)尋找 x 值中蘊(yùn)含的規(guī)律，并將這些規(guī)律分類成一些 y 值，然后在給定 x 值后去預(yù)測(cè)對(duì)應(yīng) y 值。

半監(jiān)督學(xué)習(xí)

這種學(xué)習(xí)方法就是上面兩種的結(jié)合，給你數(shù)據(jù)集，里面有輸入值 x 和輸出值 y，不同的是有些 x 值沒有對(duì)應(yīng)的 y 值，然后還是和上面一樣，找個(gè)算法，造個(gè)模型，對(duì)給定 x 值去預(yù)測(cè) y 值，當(dāng)然這個(gè) y 值有可能是一個(gè)新類。

下面先從監(jiān)督學(xué)習(xí)開始說(shuō)，這篇文章是入門文章，所以只是提一些概念。

圖解監(jiān)督學(xué)習(xí)

監(jiān)督學(xué)習(xí)的“流程圖”如下所示。

其中 Training Data 就是給定的數(shù)據(jù)集， Learning Algorithm 是我們找的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，Program (Learner) 一般是我們寫的預(yù)測(cè)給定值的程序。Score Performance 一般是指損失函數(shù)，用于判斷預(yù)測(cè)效果。

一些讓人頭大的字母

變量	含義
x	特征值，我的理解是輸入?yún)?shù)
y	x 對(duì)應(yīng)的 y 值
$\hat{y}=f(x: \theta)$	預(yù)測(cè)值
$\theta$	機(jī)器學(xué)習(xí)算法里的參數(shù)，注意：這個(gè) $\theta$ 是個(gè)向量，里面存著算法里不只一個(gè)參數(shù)