01 機(jī)器學(xué)習(xí)算法

1. 分類算法

這是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。有很多算法幫助我們解決分類問(wèn)題，比如K近鄰、決策樹(shù)、樸素貝葉斯、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、邏輯回歸、SVM等算法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)也往往用來(lái)解決分類問(wèn)題。這些都是常見(jiàn)和常用的分類算法，只不過(guò)不同的算法都有其優(yōu)劣，會(huì)應(yīng)用在不同的場(chǎng)景下。

我們舉一個(gè)例子。假設(shè)我們知道某個(gè)鳥(niǎo)的各個(gè)特征，現(xiàn)在要根據(jù)這些特征確定這只鳥(niǎo)屬于哪種鳥(niǎo)類，這就是所謂的分類問(wèn)題。

首先，我們要收集能收集到的所有的鳥(niǎo)類信息，包括鳥(niǎo)的各種特征以及鳥(niǎo)的種類，其中顏色、體重、翅膀等屬性都屬于特征，而種類則是鳥(niǎo)的標(biāo)簽。

其次，我們建立的機(jī)器學(xué)習(xí)的目的就是讓用戶輸入一個(gè)鳥(niǎo)的特征，然后輸出這個(gè)鳥(niǎo)的種類，也就是對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽。這個(gè)過(guò)程就是一個(gè)根據(jù)鳥(niǎo)的屬性分類的過(guò)程，只不過(guò)是由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成的。

2. 回歸算法

回歸算法也是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。回歸算法來(lái)自于回歸分析，回歸分析是研究自變量和因變量之間關(guān)系的一種預(yù)測(cè)模型技術(shù)。這些技術(shù)應(yīng)用于預(yù)測(cè)，時(shí)間序列模型和找到變量之間的關(guān)系。

舉個(gè)簡(jiǎn)單例子，我們可以通過(guò)計(jì)算得出在某些情況下服務(wù)器接收請(qǐng)求數(shù)量與服務(wù)器CPU、內(nèi)存占用壓力之間的關(guān)系。

最簡(jiǎn)單的回歸算法就是線性回歸，相信大家都對(duì)線性回歸有所了解。雖然線性回歸比較簡(jiǎn)單，但是越簡(jiǎn)單粗暴的算法在面對(duì)有些實(shí)際問(wèn)題的時(shí)候就越實(shí)用。深度學(xué)習(xí)也可以用于解決回歸問(wèn)題。

3. 聚類算法

聚類算法是一類無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。聚類是研究(樣品或指標(biāo))分類問(wèn)題的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，同時(shí)也是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要算法。

聚類分析以相似性為基礎(chǔ)，在一個(gè)聚類中的模式比不在同一聚類中的模式具有更多的相似性，這是聚類分析的最基本原理。聚類分析的算法可以分成很多類方法，比如劃分法、層次法、基于密度的方法、基于網(wǎng)絡(luò)的方法和基于模型的方法。

最有名的聚類算法就是K-Means(K-均值)算法，是最為經(jīng)典的、基于劃分的聚類方法。該算法的主要思路是以空間中k個(gè)點(diǎn)為形心進(jìn)行聚類，將最靠近它們的對(duì)象歸類。通過(guò)迭代的方法，逐次更新各簇的形心的值，直至得到較好的聚類結(jié)果。(形心可以是實(shí)際的點(diǎn)，也可以是虛擬點(diǎn))。

通過(guò)該算法我們可以將特征相似的數(shù)據(jù)聚合成為一個(gè)數(shù)據(jù)群組，而將特征相差較大的數(shù)據(jù)分開(kāi)。

4. 關(guān)聯(lián)分析算法

關(guān)聯(lián)分析是除了聚類以外的一種常用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。用于發(fā)現(xiàn)存在于大量數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)性或相關(guān)性，從而描述了一個(gè)事物中某些屬性同時(shí)出現(xiàn)的規(guī)律和模式。

關(guān)聯(lián)分析最典型的應(yīng)用就是購(gòu)物車(chē)分析。我們可以從用戶的訂單中尋找經(jīng)常被一起購(gòu)買(mǎi)的商品，并挖掘這些商品之間的潛在關(guān)系，這樣有助于線上、線下商家指定購(gòu)買(mǎi)與銷售策略。

很著名的關(guān)聯(lián)分析算法就是Apriori算法和FP-growth算法。Apriori算法就是根據(jù)有關(guān)頻繁項(xiàng)集特性的先驗(yàn)知識(shí)而命名的。它使用一種稱作逐層搜索的迭代方法。而FP-growth是針對(duì)Apriori算法的改進(jìn)算法，通過(guò)兩次掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，把每個(gè)事務(wù)所包含的頻繁項(xiàng)目按其支持度降序壓縮存儲(chǔ)到FP-tree中。

在以后發(fā)現(xiàn)頻繁模式的過(guò)程中，不需要再掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，而僅在FP-tree中進(jìn)行查找即可，并通過(guò)遞歸調(diào)用FP-growth的方法來(lái)直接產(chǎn)生頻繁模式，因此在整個(gè)發(fā)現(xiàn)過(guò)程中也不需產(chǎn)生候選模式。該算法克服了Apriori算法中存在的問(wèn)題，在執(zhí)行效率上也明顯好于Apriori算法，同時(shí)能生成有向關(guān)系，比Apriori更為泛用。

5. 集成算法

前面幾節(jié)介紹了常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，但是我們會(huì)發(fā)現(xiàn)每個(gè)單獨(dú)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法往往只能解決特定場(chǎng)景下的特定問(wèn)題，如果問(wèn)題會(huì)變得更為復(fù)雜，就難以使用一個(gè)學(xué)習(xí)器達(dá)到目標(biāo)。這時(shí)候我們就需要集成多個(gè)學(xué)習(xí)器，協(xié)同完成機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。

所謂集成學(xué)習(xí)就是使用一系列學(xué)習(xí)器進(jìn)行學(xué)習(xí)，并使用某種規(guī)則把各個(gè)學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行整合，從而獲得比使用單個(gè)學(xué)習(xí)器更好的學(xué)習(xí)效果的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法。一般情況下，集成學(xué)習(xí)中的多個(gè)學(xué)習(xí)器都是同質(zhì)的“弱學(xué)習(xí)器”。

集成學(xué)習(xí)的主要思路是先通過(guò)一定的規(guī)則生成多個(gè)學(xué)習(xí)器，再采用某種集成策略進(jìn)行組合，然后綜合判斷輸出最終結(jié)果。

一般而言，通常所說(shuō)的集成學(xué)習(xí)中的多個(gè)學(xué)習(xí)器都是同質(zhì)的“弱學(xué)習(xí)器”。基于該“弱學(xué)習(xí)器”，通過(guò)樣本集擾動(dòng)、輸入特征擾動(dòng)、輸出表示擾動(dòng)、算法參數(shù)擾動(dòng)等方式生成多個(gè)學(xué)習(xí)器，進(jìn)行集成后獲得一個(gè)精度較好的“強(qiáng)學(xué)習(xí)器”。

最著名的集成算法就是Boosting類算法，包括AdaBoosting等常用算法。這類算法需要同時(shí)訓(xùn)練多個(gè)模式，基本思路就是根據(jù)訓(xùn)練時(shí)的正確率和錯(cuò)誤率調(diào)整不同學(xué)習(xí)器的權(quán)重，最終預(yù)測(cè)時(shí)使用帶權(quán)重的投票法產(chǎn)生最終結(jié)果。

還有一類集成算法為Bagging類算法，主要思路是分別訓(xùn)練幾個(gè)不同的模型，然后用模型平均的方法做出最終決策。

最著名的Bagging類算法就是隨機(jī)森林，該算法還融入了隨機(jī)子空間方法，是以決策樹(shù)為基礎(chǔ)分類器的一個(gè)集成學(xué)習(xí)模型，它包含多個(gè)由Bagging集成學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練得到的決策樹(shù)，當(dāng)輸入待分類的樣本時(shí)，最終的分類結(jié)果由單個(gè)決策樹(shù)的輸出結(jié)果投票決定。

6. 強(qiáng)化算法

強(qiáng)化學(xué)習(xí)(reinforcement learning)和我們?cè)谇懊嫣岬降乃惴ú惶粯?，其主要用于?xùn)練一個(gè)可以感知環(huán)境的自制感知器，通過(guò)學(xué)習(xí)選擇能達(dá)到其目標(biāo)的最優(yōu)動(dòng)作。這個(gè)很具有普遍性的問(wèn)題應(yīng)用于學(xué)習(xí)控制移動(dòng)機(jī)器人，在工廠中學(xué)習(xí)最優(yōu)操作工序以及學(xué)習(xí)棋類對(duì)弈等。

當(dāng)某個(gè)智能體在其環(huán)境中做出每個(gè)動(dòng)作時(shí)，施教者會(huì)提供獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰信息，以表示結(jié)果狀態(tài)的正確與否。該智能體的任務(wù)就是從這個(gè)非直接的，有延遲的回報(bào)中學(xué)習(xí)，以便后續(xù)的動(dòng)作產(chǎn)生較大的累積效應(yīng)。

——引用自米歇爾(Mitchell T.M.)《機(jī)器學(xué)習(xí)》

最著名的增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法就是Q-Learning算法。由于增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法不在本文討論范疇，并由于其本身的復(fù)雜性，我們?cè)谶@里只做簡(jiǎn)單的介紹但不做深入討論。

02 如何掌握機(jī)器學(xué)習(xí)

1. 學(xué)習(xí)曲線

首先，我們必須清楚機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一個(gè)領(lǐng)域，所以要能夠掌握機(jī)器學(xué)習(xí)，真正通過(guò)計(jì)算機(jī)把機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用起來(lái)是需要以計(jì)算機(jī)科學(xué)為基礎(chǔ)的。比如要了解基礎(chǔ)的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，至少是Python或者M(jìn)ATLAB，要知道基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，要知道基本的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，要知道基本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)查詢技術(shù)等。

其次，機(jī)器學(xué)習(xí)算法一般都有比較嚴(yán)密完善的數(shù)學(xué)原理，如果不能從數(shù)學(xué)的角度去理解機(jī)器學(xué)習(xí)，我們是無(wú)法理解其中一些本質(zhì)核心的東西的，那就永遠(yuǎn)只能從使用模型的角度對(duì)這個(gè)領(lǐng)域淺嘗輒止了。

另外機(jī)器學(xué)習(xí)也是一個(gè)依靠經(jīng)驗(yàn)的領(lǐng)域，許多參數(shù)和方法都需要依靠日常的經(jīng)驗(yàn)積累出來(lái)，從而形成一種解決問(wèn)題的思維和感覺(jué)，這樣在利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決現(xiàn)有問(wèn)題時(shí)會(huì)更快、更有效，往往能找到合適的解決方案。

所以機(jī)器學(xué)習(xí)是有學(xué)習(xí)曲線的，也許更像一個(gè)無(wú)限循環(huán)的S形學(xué)習(xí)曲線，一開(kāi)始學(xué)習(xí)基本的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，做簡(jiǎn)單的實(shí)驗(yàn)非常容易入手。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步學(xué)習(xí)更多的機(jī)器學(xué)習(xí)算法后可能會(huì)逐漸迷失在各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型之中，學(xué)習(xí)難度陡然上升。

當(dāng)你將大多數(shù)經(jīng)典模型融會(huì)貫通之后，你又會(huì)覺(jué)得各種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法變化無(wú)非幾類，于是學(xué)習(xí)難度曲線又會(huì)變得平滑。但當(dāng)你開(kāi)始解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)，就又會(huì)陷入陡峭的學(xué)習(xí)曲線中，在攀爬式的學(xué)習(xí)中不斷積累經(jīng)驗(yàn)。

總而言之，機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)需要不斷進(jìn)行理論和經(jīng)驗(yàn)積累的技術(shù)，每過(guò)一個(gè)階段都會(huì)遇到相應(yīng)的瓶頸。這不是一成不變的，而是一個(gè)需要不斷學(xué)習(xí)實(shí)踐的技術(shù)。只有在不斷遇到問(wèn)題并解決問(wèn)題后才能不斷前行。

2. 技術(shù)棧

我們把深度學(xué)習(xí)的技術(shù)棧分為3個(gè)類別。第1類是基礎(chǔ)數(shù)學(xué)工具，第2類是機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論方法，第3類是機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)踐工具與框架。我們?cè)谶@里對(duì)這幾類內(nèi)容做一個(gè)概述，如果讀者在學(xué)習(xí)過(guò)程當(dāng)中發(fā)現(xiàn)有不甚了解的基礎(chǔ)概念或知識(shí)時(shí)，可以翻看本文尋找你需要的工具和技術(shù)并進(jìn)行了解，循環(huán)往復(fù)、溫故而知新。

基礎(chǔ)數(shù)學(xué)工具包括高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、離散數(shù)學(xué)、矩陣?yán)碚?、隨機(jī)過(guò)程、最優(yōu)化方法和復(fù)變函數(shù)等。沒(méi)錯(cuò)，基礎(chǔ)數(shù)學(xué)工具在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域乃至其工程領(lǐng)域必不可少，望讀者能夠?qū)@些知識(shí)有一個(gè)較為全面的掌握。

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論方法包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)、貝葉斯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、概率圖模型、規(guī)則學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)，等等。

機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)踐工具與框架類目就比較繁雜了，包括基礎(chǔ)語(yǔ)言與工具、工程框架、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)工具和數(shù)據(jù)處理工具。

基礎(chǔ)語(yǔ)言與工具有MATLAB及其工具包，Python與相應(yīng)的庫(kù)(NumPy、SciPy、Matplotlib和Scikit-learn等)。

工程框架包括TensorFlow、MXNet、Torch和PyTorch、Keras等。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)包括Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL等傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，LevelDB、LMDB、Redis等K/V型數(shù)據(jù)庫(kù)，MongoDB等文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)，Neo4j等圖形數(shù)據(jù)庫(kù)，HBase、Cassandra等列數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)不勝數(shù)。

數(shù)據(jù)處理工具則包括批處理、實(shí)時(shí)處理兩大類。批處理工具有Hadoop，以及基于Hadoop的Hive和Pig。

實(shí)時(shí)處理工具有Storm和Hurricane實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)。至于非常有名的Spark應(yīng)該屬于改良的批處理工具，也能用于實(shí)時(shí)處理場(chǎng)景。