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在一頭扎進機器學習前應該知道的那些事兒

moven_j / 1945人閱讀

摘要:當掌握機器學習基本知識以及清楚自己所要處理的任務后,應用機器學習就不會那么難了。因此,在學習和應用機器學習之前,我們首先應該明確自己的任務是什么,以及適合使用哪種機器學習方法來完成。

摘要: 本文簡單總結了機器學習的幾大任務及其對應的方法,方便初學者根據自己的任務選擇合適的方法。當掌握機器學習基本知識以及清楚自己所要處理的任務后,應用機器學習就不會那么難了。

機器學習一直是一個火熱的研究領域,深度學習方法的提出又為這個領域添了一把火,使得很多人對該領域感興趣并想投身于該領域的研究之中。那么,對于想從事機器學習領域的人來說,有哪些是應該首先了解的內容呢?本文將簡單的介紹下機器學習的基本相關知識。
機器學習是指使計算機系統使用統計技術學習數據的過程,而不需要具體的編程程序。該方法是一個主動學習的算法,使得它能夠從數據中學習并進行預測。機器學習與計算統計、數學優化以及數據學習密切相關,通常被用來進行預測、分析等任務。機器學習一般用于處理兩類任務:

有監督學習:輸入給計算機的示例帶有標簽(期望輸出),基于標簽調整建立的模型,以學習輸入到輸出的映射規則。

無監督學習:輸入給計算機的示例沒有標簽,建立的模型必須通過自身學習產生輸出。無監督學習涉及到從數據中發現隱藏的模式,包含特征學習。

機器學習這個術語對于大多非該領域的人來說聽起來很高級,但其實不然。只要你清楚機器學習的基本概念以及相關方法后,機器學習其實很簡單,即根據相關任務,選擇合適的機器學習方法,讓機器學習并處理特征以完成相應的任務。因此,在學習和應用機器學習之前,我們首先應該明確自己的任務是什么,以及適合使用哪種機器學習方法來完成。
如果我們想了解算法背后的基本理論以及其工作原理,那么精通概率與統計、線性代數和微積分對我們而言顯得至關重要。此外,了解諸如Python等編程語言將使你能夠容易得實現相關算法,理論基礎與編程能力二者在手,機器學習我有。此外,理解相關的數學知識和應用也是很有必要的,無論是通過線下自學或者是網絡在線培訓等學習方法,都必須實踐,實踐可以增加自己對基本知識的理解,同時也能鍛煉其編程能力。
在學習機器學習之前,掌握以下知識是很有必要的:

線性代數

微積分

概率論

程序設計

最優化理論

下面是一些最常見的機器學習任務以及相關方法,對其理解后方便在后續工程中應用。

回歸

回歸主要涉及連續變量或數值變量的估計,比如估計房價、股票價格、產品價格等使用回歸估計。即根據相關的數據建立回歸曲線,對新的數據進行預測估計。以下機器學習方法用于解決回歸問題:

核回歸(Kernel regression)

支持向量回歸(Support vector regression)

高斯過程回歸(Gaussian process regression)

線性回歸(Linear regression)

LASSO回歸(Least absolute shrinkage and selection operator)

回歸樹(Regression tree)

分類

分類與離散變量或數據類別的預測有關。比如區分垃圾郵件、病人患有哪種疾病、交易是否屬于欺詐行為等任務,都是使用分類方法處理的。以下方法可以用于解決分類問題:

核判別分析(Kernel discriminant analysis)

人工神經網絡(Artificial neural networks)

K鄰近算法(K-nearests neighbors)

Boosted trees

隨機森林(Random forests)

邏輯回歸(Logistic regression)

支持向量機(Support vector machine)

深度學習(Deep learning)

樸素貝葉斯(Naive Bayes)

決策樹(Decision trees)

聚類

聚類一般應用于數據自然分組。比如產品特征識別、客戶細分等任務都是聚類的一些應用場景。以下機器學習方法用于聚類問題:

均值漂移(Mean-shift)

K-均值(K-means)

主題模型(Topic models)

層次聚類(Hierarchical clustering)

多元查詢

多元查詢是用來尋找相似目標。下面的方法可用于解決與多元查詢有關的問題:

近鄰取樣(Nearest neighbors)

最遠鄰居(Farthest neighbors)

范圍搜索(Range search)

降維

降維是指降低多個隨機變量的維度,將其分為特征提取和特征選擇。常用的降維方法如下:

流線學習方法/核主成分分析(Manifold learning/KPCA)

獨立分量分析(Independent component analysis)

主成分分析(Principal component analysis)

非負矩陣分解(Non-negative matrix factorization)

壓縮感知(Compressed sensing)

高斯圖模型(Gaussian graphical models)

作者信息

Anusha Manchala,專注于機器學習、數據分析
本文由阿里云云棲社區組織翻譯。
文章原標題《What You Must Know Before You Dive Into Machine Learning》,譯者:海棠,審校:Uncle_LLD。
詳情請閱讀原文

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