Ch1 机器学习基础

机器学习的四个分支

1. 监督学习

   训练含有很多特征的数据集，不过数据集中的样本都有一个标签或目标。

   监督学习是目前最常见的机器学习类型。给定一组样本（通常由人工标注），它可以学会将 输入数据映射到已知目标。

   虽然监督学习主要包括分类和回归，但还有更多的奇特变体，主要包括如下几种：

   • 序列生成（sequence generation）。给定一张图像，预测描述图像的文字。序列生成有时 可以被重新表示为一系列分类问题，比如反复预测序列中的单词或标记。
   • 语法树预测（syntax tree prediction）。给定一个句子，预测其分解生成的语法树。
   • 目标检测（object detection）。给定一张图像，在图中特定目标的周围画一个边界框。这 个问题也可以表示为分类问题（给定多个候选边界框，对每个框内的目标进行分类）或 分类与回归联合问题（用向量回归来预测边界框的坐标）。
   • 图像分割（image segmentation）。给定一张图像，在特定物体上画一个像素级的掩模（mask）。

2. 无监督学习

   训练含有很多特征的数据集，然后学习出这个数据集上有用的结构性质。在深度学习中，我们通常要学习生成数据集的整个概率分布，显式地，比如密度估计，或是隐式地，比如合成或去噪。还有一些其他的类型的无监督学习任务，例如聚类，将数据集分成相似样本的集合。

   无监督学习是指在没有目标的情况下寻找输入数据的有趣变换，其目的在于数据可视化、 数据压缩、数据去噪或更好地理解数据中的相关性。无监督学习是数据分析的必备技能，在解 决监督学习问题之前，为了更好地了解数据集，它通常是一个必要步骤。降维（dimensionality reduction）和聚类（clustering）都是众所周知的无监督学习方法。

3. 自监督学习

   自监督学习是监督学习的一个特例，它与众不同，值得单独归为一类。自监督学习是没有 人工标注的标签的监督学习，你可以将它看作没有人类参与的监督学习。标签仍然存在（因为 总要有什么东西来监督学习过程），但它们是从输入数据中生成的，通常是使用启发式算法生 成的。

   监督学习、自监督学习和无监督学习之间的区别有时很模糊， 这三个类别更像是没有明确界限的连续体。

4. 强化学习

   在强化学习中，智能体（agent）接收有关其环境的信息，并学会选择使某种奖励最大化的行动。 例如，神经网络会“观察”视频游戏的屏幕并输出游戏操作，目的是尽可能得高分，这种神经 网络可以通过强化学习来训练。

分类和回归术语表

评估机器学习模型

训练集、验证集和测试集

• 简单的留出验证

• K折验证

• 带有打乱数据的重复K折验证

  如果可用的数据相对较少，而你又需要尽可能精确地评估模型，那么可以选择带有打乱数据的重复K 折验证（iterated K-fold validation with shuffling）。我发现这种方法在Kaggle 竞赛中特别有用。具体做法是多次使用 K 折验证，在每次将数据划分为 K 个分区之前都先将数据打乱。最终分数是每次K 折验证分数的平均值。注意，这种方法一共要训练和评估P×K 个模型（P 是重复次数），计算代价很大。

评估模型的注意事项

• 数据代表性（在划分训练集和测试集之前随机打乱数据）
• 时间箭头（过去预测未来，保证测试集所有数据的时间晚于训练集数据）
• 数据冗余（要确保训练集和验证集之间没有交集）

数据预处理、特征工程、特征学习

神经网络的数据预处理

1. 向量化
2. 值标准化
3. 处理缺失值

特征工程

过拟合与欠拟合

• 欠拟合：是指模型不嫩如果在训练集上获得足够低的误差
• 过拟合：是指训练误差和测试误差之间差距太大

防止神经网络过拟合的常用方法包括：

获取更多的训练数据

减小网格容量

防止过拟合的最简单的方法就是减小模型大小，即减少模型中可学习参数的个数（这由层 数和每层的单元个数决定）。在深度学习中，模型中可学习参数的个数通常被称为模型的容量

添加权重正则化

奥卡姆剃刀（Occam’s razor）原理：如果一件事情有两种解释，那么最可能正 确的解释就是最简单的那个，即假设更少的那个。这个原理也适用于神经网络学到的模型：给定一些训练数据和一种网络架构，很多组权重值（即很多模型）都可以解释这些数据。简单模型比复杂模型更不容易过拟合。

这里的简单模型（simple model）是指参数值分布的熵更小的模型（或参数更少的模型，比 如上一节的例子）。因此，一种常见的降低过拟合的方法就是强制让模型权重只能取较小的值， 从而限制模型的复杂度，这使得权重值的分布更加规则（regular）。这种方法叫作权重正则化 （weight regularization），其实现方法是向网络损失函数中添加与较大权重值相关的成本（cost）。 这个成本有两种形式。

• L1 正则化（L1 regularization）：添加的成本与权重系数的绝对值［权重的 L1 范数（norm）］ 成正比。
• L2 正则化（L2 regularization）：添加的成本与权重系数的平方（权重的 L2 范数）成正比。 神经网络的 L2 正则化也叫权重衰减（weight decay）。不要被不同的名称搞混，权重衰减 与 L2 正则化在数学上是完全相同的。

在 Keras 中，添加权重正则化的方法是向层传递权重正则化项实例（weight regularizer instance）作为关键字参数。

添加dropout正则化

对某一层使用dropout，就是在训练过程中随机将该层的一些输出特征舍 弃（设置为0）。假设在训练过程中，某一层对给定输入样本的返回值应该是向量 [0.2, 0.5, 1.3, 0.8, 1.1]。使用dropout 后，这个向量会有几个随机的元素变成0，比如 [0, 0.5, 1.3, 0, 1.1]。dropout 比率（dropout rate）是被设为0 的特征所占的比例，通常在0.2~0.5 范围内。测试时没有单元被舍弃，而该层的输出值需要按dropout 比率缩小，因为这时比训练时 有更多的单元被激活，需要加以平衡。

在 Keras 中，你可以通过 Dropout 层向网络中引入dropout，dropout 将被应用于前面一层 的输出。

机器学习的通用工作流程

1. 定义问题、收集数据集
2. 选择衡量成功的指标
3. 确定评估方法
4. 准备数据
5. 开发比基准更好的模型
6. 扩大模型规模：开发过拟合的模型
7. 模型正则化与调节超参数

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原文：https://www.cnblogs.com/Weber-security/p/13415947.html