机器学习入门

机器学习入门

课程纲要

什么是机器学习?

Improving some performance measure with experience computed from data.

机器从数据中总结经验。

什么时候用机器学习?

  • 事物存在某种潜在规律
  • 人不能直接发现这种规律 (例如牛顿定律)
  • 能获取大量数据

机器学习概念

  • 输入空间: \mathcal{X}
  • 输出空间: \mathcal{Y}
  • 假设空间( hypothesis space ): \mathcal{H} , 包含所有可能的 f :\mathcal{X} \mapsto \mathcal{Y}
  • 所有记录的集合:数据集, \mathcal{D}=\{\left(\mathbf {x_i},Y_i\right)|1\le i\le m\}
  • 一条记录( instance, sample ) \mathbf{x_i}
  • 数据的特征或者属性 feature, attribute : \mathbf{x_i} = \{x_1, x_2, \cdots, x_n \}
  • 训练集
  • 测试集

假设空间——机器学习的过程

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机器学习分类

  • 预测值为离散值或连续值的问题为:

    • 分类(classification)(上火问题,是否下雨)
    • 回归(regression) \mathcal{R}
  • 训练数据有标记信息的学习任务为:监督学习(supervised learning),分类和回归都属于监督学习。

  • 训练数据没有标记信息的学习任务为:无监督学习(unsupervised learning),常见的有聚类和关联规则。

  • 还有:batch learning, online learning, active learning, reinforcement Learning

为什么可以学习?

简要解释计算学习理论:

Ein(h)表示在训练集样本中,h(x)不与f(x)不相等的概率。即模型假设对样本(已知)的错误率。

Eout(h)表示实际所有样本中,h(x)与f(x)不相等的概率。即模型假设对真实情况(未知)的错误率。

霍夫丁不等式:

P[|\nu-\mu|>\epsilon] \leq 2 e^{-2 \epsilon^{2} N}

PAC

数据分析的一般流程

  • 数据清理和格式化
  • 探索性数据分析
  • 特征工程和特征选择
  • 基于性能指标比较几种机器学习模型
  • 对最佳模型执行超参数调整
  • 在测试集上评估最佳模型
  • 解释模型结果
  • 得出结论

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作业

选择题

以下哪些问题适合用机器学习来解决?

A. 判断今年是闰年还是平年

B. 判断银行能不能给某人开信用卡

C. 判断北京明天的天气

D. 估计北京西直门早高峰的人流量

E. 计算地球运行的轨道

问答题

亚里士多德提出「物体下落的快慢是由物体本身的重量决定的」,他的错误出现在数据分析的哪一步?

机器学习入门》有1个想法

  1. Pingback引用通告: 一起学机器学习 | 隋辨的博客

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