哲學(xué)要回答的基本問題是從哪里來、我是誰、到哪里去，尋找答案的過程或許可以借鑒機(jī)器學(xué)習(xí)的套路：組織數(shù)據(jù)->挖掘知識(shí)->預(yù)測(cè)未來。組織數(shù)據(jù)即為設(shè)計(jì)特征，生成滿足特定格式要求的樣本，挖掘知識(shí)即建模，而預(yù)測(cè)未來就是對(duì)模型的應(yīng)用。

特征設(shè)計(jì)依賴于對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的理解，可分為連續(xù)特征、離散特征和組合高階特征。本篇重點(diǎn)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的介紹，可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩大類。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法很多，最近幾年業(yè)界比較關(guān)注主題模型，LSA->PLSA->LDA為主題模型三個(gè)發(fā)展階段的典型算法，它們主要是建模假設(shè)條件上存在差異。LSA假設(shè)文檔只有一個(gè)主題，PLSA假設(shè)各個(gè)主題的概率分布不變（theta都是固定的），LDA假設(shè)每個(gè)文檔和詞的主題概率是可變的。

LDA算法本質(zhì)可以借助上帝擲骰子幫助理解，詳細(xì)內(nèi)容可參加Rickjin寫的《LDA數(shù)據(jù)八卦》文章，淺顯易懂，順便也科普了很多數(shù)學(xué)知識(shí)，非常推薦。

監(jiān)督學(xué)習(xí)可分為分類和回歸，感知器是最簡(jiǎn)單的線性分類器，現(xiàn)在實(shí)際應(yīng)用比較少，但它是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)的基本單元。

線性函數(shù)擬合數(shù)據(jù)并基于閾值分類時(shí)，很容易受噪聲樣本的干擾，影響分類的準(zhǔn)確性。邏輯回歸（Logistic Regression）利用sigmoid函數(shù)將模型輸出約束在0到1之間，能夠有效弱化噪聲數(shù)據(jù)的負(fù)面影響，被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)廣告點(diǎn)擊率預(yù)估。

邏輯回歸模型參數(shù)可以通過最大似然求解，首先定義目標(biāo)函數(shù)L(theta)，然后log處理將目標(biāo)函數(shù)的乘法邏輯轉(zhuǎn)化為求和邏輯（最大化似然概率 -> 最小化損失函數(shù)），最后采用梯度下降求解。

相比于線性分類去，決策樹等非線性分類器具有更強(qiáng)的分類能力，ID3和C4.5是典型的決策樹算法，建模流程基本相似，兩者主要在增益函數(shù)（目標(biāo)函數(shù)）的定義不同。

線性回歸和線性分類在表達(dá)形式上是類似的，本質(zhì)區(qū)別是分類的目標(biāo)函數(shù)是離散值，而回歸的目標(biāo)函數(shù)是連續(xù)值。目標(biāo)函數(shù)的不同導(dǎo)致回歸通?；谧钚《硕x目標(biāo)函數(shù)，當(dāng)然，在觀測(cè)誤差滿足高斯分布的假設(shè)情況下，最小二乘和最大似然可以等價(jià)。

當(dāng)梯度下降求解模型參數(shù)時(shí)，可以采用Batch模式或者Stochastic模式，通常而言，Batch模式準(zhǔn)確性更高，Stochastic模式復(fù)雜度更低。

上文已經(jīng)提到，感知器雖然是最簡(jiǎn)單的線性分類器，但是可以視為深度學(xué)習(xí)的基本單元，模型參數(shù)可以由自動(dòng)編碼（Auto Encoder）等方法求解。

深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)之一可以理解為特征抽象，從底層特征學(xué)習(xí)獲得高階特征，描述更為復(fù)雜的信息結(jié)構(gòu)。例如，從像素層特征學(xué)習(xí)抽象出描述紋理結(jié)構(gòu)的邊緣輪廓特征，更進(jìn)一步學(xué)習(xí)獲得表征物體局部的更高階特征。 俗話說三個(gè)臭皮匠賽過諸葛亮，無論是線性分類還是深度學(xué)習(xí)，都是單個(gè)模型算法單打獨(dú)斗，有沒有一種集百家之長(zhǎng)的方法，將模型處理數(shù)據(jù)的精度更進(jìn)一步提升呢？當(dāng)然，Model Ensembel就是解決這個(gè)問題。Bagging為方法之一，對(duì)于給定數(shù)據(jù)處理任務(wù)，采用不同模型/參數(shù)/特征訓(xùn)練多組模型參數(shù)，最后采用投票或者加權(quán)平均的方式輸出最終結(jié)果。 Boosting為Model Ensemble的另外一種方法，其思想為模型每次迭代時(shí)通過調(diào)整錯(cuò)誤樣本的損失權(quán)重提升對(duì)數(shù)據(jù)樣本整體的處理精度，典型算法包括AdaBoost、GBDT等。

不同的數(shù)據(jù)任務(wù)場(chǎng)景，可以選擇不同的Model Ensemble方法，對(duì)于深度學(xué)習(xí)，可以對(duì)隱層節(jié)點(diǎn)采用DropOut的方法實(shí)現(xiàn)類似的效果。

介紹了這么多機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法，說一說評(píng)價(jià)模型優(yōu)劣的基本準(zhǔn)則。欠擬合和過擬合是經(jīng)常出現(xiàn)的兩種情況，簡(jiǎn)單的判定方法是比較訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差的關(guān)系，當(dāng)欠擬合時(shí)，可以設(shè)計(jì)更多特征來提升模型訓(xùn)練精度，當(dāng)過擬合時(shí)，可以優(yōu)化特征量降低模型復(fù)雜度來提升模型測(cè)試精度。

特征量是模型復(fù)雜度的直觀反映，模型訓(xùn)練之前設(shè)定輸入的特征量是一種方法，另外一種比較常用的方法是在模型訓(xùn)練過程中，將特征參數(shù)的正則約束項(xiàng)引入目標(biāo)函數(shù)/損失函數(shù)，基于訓(xùn)練過程篩選優(yōu)質(zhì)特征。

模型調(diào)優(yōu)是一個(gè)細(xì)致活，最終還是需要能夠?qū)?shí)際場(chǎng)景給出可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果，解決實(shí)際問題。期待學(xué)以致用！

審核編輯 ：李倩