什么是机器学习算法？

机器学习算法的一般应用框架：

• 定义需要实现的功能

• 采集足够多的正例与负例样本： T = { x i , y i } l N T=\{x_i,y_i\}_l^N T={xi​,yi​}lN​

• 利用训练样本通过迭代训练，得到模型 y = f ( x , Θ ) y=f(x,\Theta) y=f(x,Θ)

• 如果标签 y i ∈ { − 1 , + 1 } y_i \in \{-1,+1\} yi​∈{−1,+1}是离散的，这就是一个分类问题，如果 y i y_i yi​ 是连续的，这就是回归问题。

模型是什么？模型是用来描述某个特定现象或事物的，可以分为如下种类：

• 归纳模型（Inductive inference）：由一个数学公式构成，公式中的每个变量都具有明确的物理意义，能够真正描述目标系统的规律。比如牛顿定律的公式，其中的每一个变量都有明确的物理意义，比如质量、距离。
• 预测模型（Predictive inference）：往往由一个万能函数构成，由许多参数组成，每个参数一般不具备任何物理意义。一般只能模拟或预测目标系统的输出。
• 直推模型（Transductive）：没有明确的模型或函数，但可计算出模型在特定点的值。比如KNN算法。

knn一般指邻近算法。 邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。

三种模型的比较：

深度学习的本质是什么？

传统机器学习 vs 深度学习

• 本质完全相同，都是利用一个万能函数来拟合训练样本的分布
• 区别在于：深度学习神经网络拥有极高*度的万能函数，能够很好地拟合任意复杂度的分布。
• 深度学习关键词：数据驱动，越多数据做训练，就能达到越高的精度

机器学习算法分类

• 非监督学习和监督学习

  • 非监督学习：不需要训练样本，如聚类
  • 监督学习：需要训练样本 T = { x i , y i } l N T=\{x_i,y_i\}_l^N T={xi​,yi​}lN​的机器学习算法，如大多数分类、回归算法。

• 生成模型和判别模型

  • 生成模型：计算数据x与标签y的联合概率 P ( x , y ) P(x,y) P(x,y)，用下列公式计算分类概率： P ( y ∣ x ) = P ( x , y ) / P ( x ) P(y|x)=P(x,y)/P(x) P(y∣x)=P(x,y)/P(x)
  • 判别模型：直接计算分类概率 P ( y ∣ x ) P(y|x) P(y∣x)

• 简单数据模型与复杂数据模型

  • 简单数据模型：被用来处理相互独立的简单数据
  • 复杂数据模型：被用来处理时空关联性的复杂数据

机器学习算法的三个重要方面

• Structural model：我们选择哪一类函数 f ( x , Θ ) f(x,\Theta) f(x,Θ)建立模型
• Error model：我们选择哪一类损失模型（loss function） L ( y , f ( x , Θ ) ) L(y,f(x,\Theta)) L(y,f(x,Θ))来做训练？损失函数相当于为模型的选择制定考核标准
• Optimization procedure：我们选择哪一种数值计算方法来获取最优模型 f ∗ ( x , Θ ) f^*(x,\Theta) f∗(x,Θ)