機(jī)器學(xué)習(xí):開啟智能創(chuàng)新之門
(六)機(jī)器學(xué)習(xí)過程舉例說明
所謂機(jī)器學(xué)習(xí)過程,是指觀察有n個(gè)樣本數(shù)據(jù)組成的集合,并根據(jù)這些數(shù)據(jù)來預(yù)測未知數(shù)據(jù)的性質(zhì),那么在給定數(shù)據(jù)集(所謂大數(shù)據(jù))和具體問題的前提下,一般解決問題的步驟可以概括如下:
1.?dāng)?shù)據(jù)抽象
將數(shù)據(jù)集和具體問題抽象成數(shù)學(xué)語言,以恰當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)符號(hào)表示。這樣做自然是為了方便表述和求解問題,而且也更加直觀。
2.設(shè)定性能度量指標(biāo)
機(jī)器學(xué)習(xí)是產(chǎn)生模型的算法,一般來說模型都有誤差。如果模型學(xué)的太好,把訓(xùn)練樣本自身的一些特點(diǎn)當(dāng)成所有潛在樣本具有的一般性質(zhì),這種情況稱為過擬合,這樣的模型在面對(duì)新樣本時(shí)就會(huì)出現(xiàn)較大誤差,專業(yè)表述就是導(dǎo)致模型的泛化性能下降。與之相對(duì)的是欠擬合,模型對(duì)樣本的一般性質(zhì)都沒學(xué)好,這種情況一般比較好解決,擴(kuò)充數(shù)據(jù)集或者調(diào)整模型皆可。
3.?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理
之所以要做數(shù)據(jù)預(yù)處理,是因?yàn)樘峁┑臄?shù)據(jù)集往往很少是可以直接拿來用的。例如:如果樣本的屬性太多,一般有兩種方法: 降維和特征選擇。特征選擇比較好理解,就是選擇有用相關(guān)的屬性,或者用另外一種表達(dá)方式:選擇樣本中有用、跟問題相關(guān)的特征。
4.選定模型
在數(shù)據(jù)集完美的情況下,接下來就是根據(jù)具體問題選定恰當(dāng)?shù)哪P土恕R环N方式是根據(jù)有沒有標(biāo)記樣本考慮。如果是有標(biāo)記樣本,可以考慮有監(jiān)督學(xué)習(xí),反之則是無監(jiān)督學(xué)習(xí),兼而有之就看半監(jiān)督學(xué)習(xí)是否派的上用場。
5.訓(xùn)練及優(yōu)化
選定了模型,如何訓(xùn)練和優(yōu)化也是一個(gè)重要問題。如果要評(píng)估訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的劃分效果,常用的有留出法、交叉驗(yàn)證法、自助法、模型調(diào)參等如果模型計(jì)算時(shí)間太長,可以考慮剪枝如果是過擬合,則可通過引入正則化項(xiàng)來抑制(補(bǔ)償原理)如果單個(gè)模型效果不佳,可以集成多個(gè)學(xué)習(xí)器通過一定策略結(jié)合,取長補(bǔ)短(集成學(xué)習(xí))
6.機(jī)器學(xué)習(xí)舉例分析
在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域特征比模型(學(xué)習(xí)算法)更重要。舉個(gè)例子,如果我們的特征選得很好,可能我們用簡單的規(guī)則就能判斷出最終的結(jié)果,甚至不需要模型。比如,要判斷一個(gè)人是男還是女,假設(shè)由計(jì)算機(jī)來完成這個(gè)任務(wù),首先采集到各種數(shù)據(jù)(特征:姓名、身高、頭發(fā)長度,籍貫、是否吸煙等等。因?yàn)楦鶕?jù)統(tǒng)計(jì)我們知道男人一般比女人高,頭發(fā)比女人短,并且會(huì)吸煙;所以這些特征都有一定的區(qū)分度,但是總有反例存在。我們用最好的算法可能準(zhǔn)確率也達(dá)不到100%。然后再進(jìn)行特征提取,提出對(duì)目標(biāo)有意義的特征,刪除無關(guān)的(籍貫),然后進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)特征提取結(jié)果的再加工,目的是增強(qiáng)特征的表示能力,防止模型(分類器)過于復(fù)雜和學(xué)習(xí)困難。接下來就是訓(xùn)練數(shù)據(jù),這里我們通過監(jiān)督學(xué)習(xí)或無監(jiān)督的方法來擬合分類器模型。學(xué)習(xí)器通過分析數(shù)據(jù)的規(guī)律嘗試擬合出這些數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)目標(biāo)間的函數(shù),使得定義在訓(xùn)練集上的總體誤差盡可能的小,從而利用學(xué)得的函數(shù)來預(yù)測未知數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)方法預(yù)測出結(jié)果,最后對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)和改進(jìn)。
圖23 機(jī)器學(xué)習(xí)過程舉例說明

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