From c44aaefe42266597eddb4a69e50978f6392b49eb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: jiangzhonglian Date: Mon, 12 Jun 2017 18:35:29 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=9B=B4=E6=96=B0=E5=AE=8C=EF=BC=9A=E7=AC=AC1?= =?UTF-8?q?=E7=AB=A0=20=E6=9C=BA=E5=99=A8=E5=AD=A6=E4=B9=A0=E5=9F=BA?= =?UTF-8?q?=E7=A1=80?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- docs/1.机器学习基础.md | 71 +++++++++++++++++++++++++++++------------- 1 file changed, 49 insertions(+), 22 deletions(-) diff --git a/docs/1.机器学习基础.md b/docs/1.机器学习基础.md index 7833fabe..10f385f4 100644 --- a/docs/1.机器学习基础.md +++ b/docs/1.机器学习基础.md @@ -2,7 +2,28 @@ ![机器学习基础_首页](/images/1.MLFoundation/机器学习基础-首页.jpg) -我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义，这才是机器学习的真实含义。 +``` +例如：动物猫 +模式识别：人通过经验，得到：这个就是猫。 +机器学习：人通过大量的书籍来学习，得到：这个就是猫 +深度学习：人通过大量的书籍，然后先对书籍内容：文字／图片／视频，进行特征提取，特征强化，降维，得到：这个就是猫。 + +模式识别（Pattern recognition）: 模式识别是最古老的（作为一个术语而言，可以说是很过时的）。 + 我们把环境与客体统称为“模式”，识别是对模式的一种认知，是如何让一个计算机程序去做一些看起来很“智能”的事情。 + 通过融于智慧和直觉后，通过构建程序，识别一些事物，而不是人，例如识别数字。 +机器学习（machine learning）: 机器学习是最基础的（当下初创公司和研究实验室的热点领域之一）。 + 在90年代初，人们开始意识到一种可以更有效地构建模式识别算法的方法，那就是用数据（可以通过廉价劳动力采集获得）去替换专家（具有很多图像方面知识的人）。 + “机器学习”强调的是，在给计算机程序（或者机器）输入一些数据后，它必须做一些事情，那就是学习这些数据，而这个学习的步骤是明确的。 + 机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。 +深度学习（deep learning）: 深度学习是非常崭新和有影响力的前沿领域，我们甚至不会去思考后深度学习时代 + 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。 + +参考地址： +http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 +http://baike.baidu.com/link?url=76P-uA4EBrC3G-I__P1tqeO7eoDS709Kp4wYuHxc7GNkz_xn0NxuAtEohbpey7LUa2zUQLJxvIKUx4bnrEfOmsWLKbDmvG1PCoRkJisMTQka6-QReTrIxdYY3v93f55q +``` + +我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义，这才是`机器学习`的真实含义。 > 机器学习已应用于多个领域，远远超出大多数人的想象，横跨：计算机科学、工程技术和统计学等多个学科。 @@ -10,7 +31,7 @@ * 垃圾邮件，会自动的过滤垃圾广告邮件到垃圾箱内。 * 超市优惠券，你会发现，你在购买小孩子的尿布的时候，售货员会赠送你一张优惠券可以兑换6罐啤酒。 * 邮局邮寄，手写软件自动识别寄送贺卡的地址。 -* 申请贷款，通过你最近的金融活动信息继续综合评定，决定你是否合格。 +* 申请贷款 或 进入赌场，通过你最近的金融活动信息进行综合评定，决定你是否合格。 ## 机器学习的简单概述 @@ -35,27 +56,27 @@ * 必须知道预测什么，即必须知道目标变量的分类信息。分类和回归属于监督学习。 * 样本集：训练数据 + 测试数据 - * 训练样本 = 特征 + 目标变量 + * 训练样本 = 特征(feature) + 目标变量(label) * 训练样本的集合称为训练样本集，训练样本集必须确定知道目标变量的值，以便机器学习算法可以发现特征和目标变量之间的关系。 * 特征(feature-是否有缺失情况) + 目标变量(分类-离散值/回归-连续值<0~100、 -999～999>) * 特征或者属性通常是训练样本集的列，它们是独立测量得到的结果，多个特征联系在一起共同组成一个训练样本。 * `知识表示`：机器已经学会如何识别鸟类的过程 - * 1.可以采用规则集的形式 - * 2.可以采用概率分布的形式 - * 3.可以使训练样本集中的一个实例 + * 1.可以采用规则集的形式【例如：数学成绩大于90分为优秀】 + * 2.可以采用概率分布的形式【例如：通过统计分布发现，90%的同学数学成绩，在70分一下，那么大于70分定为优秀】 + * 3.可以使训练样本集中的一个实例【例如：通过样本集合，我们训练出一个模型实例，得出 年轻，数学成绩中高等，谈吐优雅，我们认为是优秀】 > 非监督学习 -* 数据没有类别信息，也不会给定目标值 -* 聚类：在无监督学习中，将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程称为聚类； -* 密度估计：将寻找描述数据统计值的过程称之为密度估计。 +* 数据没有类别信息，也不会给定目标值。 +* 聚类：在无监督学习中，将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程称为聚类。 +* 密度估计：将寻找描述数据统计值的过程称之为密度估计。【就是：根据训练样本确定x的概率分布】 * 此外，无监督学习还可以减少数据特征的维度，以便我们可以使用二维或三维图形更加直观地展示数据信息。 > 算法汇总 ![算法汇总](/images/1.MLFoundation/ml_algorithm.jpg) -## 机器学习的原因 +## 学习机器学习的原因 * 选择算法需要考虑的两个问题 * 使用机器学习算法的目的 @@ -66,23 +87,29 @@ ``` 开发机器学习应用程序的步骤 -1. 收集数据 -2. 准备输入数据 - * 注意数据的格式 -3. 分析输入数据 - * 为了确保数据集中没有垃圾数据；如果是算法可以处理的数据格式或可信任的数据源，则可以跳过该步骤；另外该步骤需要人工干预，会降低自动化系统的价值。 -4. 训练算法 - * 如果使用无监督学习算法，由于不存在目标变量值，则可以跳过该步骤 -5. 测试算法 -6. 使用算法 +* 收集数据: 收集样本数据 +* 准备数据: 注意数据的格式 +* 分析数据: 为了确保数据集中没有垃圾数据； + 如果是算法可以处理的数据格式或可信任的数据源，则可以跳过该步骤； + 另外该步骤需要人工干预，会降低自动化系统的价值。 +* 训练算法: [机器学习算法核心]如果使用无监督学习算法，由于不存在目标变量值，则可以跳过该步骤 +* 测试算法: [机器学习算法核心]评估算法效果 +* 使用算法: 将机器学习算法转为应用程序 ``` ## Python语言的优势 1. 可执行伪代码 -2. Python比较流行 -3. Python语言的特色 -4. Python语言的缺点 +2. Python比较流行：使用广泛、代码范例多、丰富模块库，开发周期短 +3. Python语言的特色：清晰简练、易于理解 +4. Python语言的缺点：唯一不足的是性能问题 5. Python相关的库 * 科学函数库：`SciPy`、`NumPy`(底层语言：C和Fortran) * 绘图工具库：`Matplotlib` + +* * * + +**作者：[片刻](http://www.apache.wiki/display/~jiangzhonglian) [1988](http://www.apache.wiki/display/~lihuisong) +[GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): +[原文链接](https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/1.%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9F%BA%E7%A1%80.md)： +**`版权声明：欢迎转载学习-记得标注信息来源，谢谢`**