淺談機器學習

高靈寶，杜銀學，陸江波，馬永軍，杜海平，虎 鑫

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1 什么是機器學習

機器學習（Machine Learning，ML）是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智能核心，是使計算機具有智能的根本途徑。

機器學習介于多門理論學科之間，對于數學、統計學、概率論、計算機科學等學科均有較高要求。要想對機器學習的相關算法以及工作原理有深入理解，則需要對以上學科融會貫通，這也是機器學習的難點之一。

2 機器學習的發展歷程

機器學習并不是一個新生兒，其成長過程已經經歷了幾十年，大體可以分為三個階段：

第一階段是20 世紀40年代至60年代的萌芽期，這一時期產生了最早的人工神經網絡，赫布學習規則，圖靈測試等一系列標志性事件，也標志著機器學習這一概念的誕生；

第二階段是20 世紀60年代至80年代的探索期，這一時期機器學習的理論研究相對超前，產生了KNN 最鄰近算法（the Nearest Neighbor Algorithm），決策樹算法，BP 和MLP 神經網絡算法等，但相比理論研究，計算機硬件的發展則相對緩慢，不能很好地將理論研究轉化為實際應用，在一定程度上限制了機器學習的發展；

第三階段是20 世紀90年代至今的高速發展期，隨著計算機硬件性能的飛速發展，計算機運算速度在集成電路不斷發展的助推下，有了質的飛躍。互聯網產業的崛起則為機器學習插上了新的翅膀，大量的數據為機器學習的分析研究提供了理論基礎。這一時期，涌現了Boosting 算法、SVM 向量機算法、隨機森林算法、深度學習（Deep Leaning）等，而深藍人機國際象棋大賽和AlphaGo 人機圍棋大戰的出現，使得人們對機器學習有了更加清晰的認識，機器學習自此走出了瓶頸期，邁上了新的發展階段。

3 機器學習的分類

目前，主流的機器學習算法可以歸類為：監督學習、無監督學習和強化學習。

3.1 監督學習

監督學習（有導師學習）：輸入數據中有導師信號，以概率函數、代數函數或人工神經網絡為基函數模型，采用迭代計算方法，學習結果為函數[1]。

監督學習主要包括分類和回歸。當輸出被限制為有限的一組值（離散數值）時使用分類算法；當輸出可以具有范圍內的任何數值（連續數值）時使用回歸算法。相似度學習是與分類和回歸都密切相關的一類監督機器學習，它的目標是使用相似性函數從樣本中學習，這個函數可以度量兩個對象之間的相似度或關聯度。它在排名、推薦系統、視覺識別跟蹤、人臉識別等方面有很好的應用場景。

3.2 無監督學習

無監督學習（無導師學習）：輸入數據中無導師信號，采用聚類方法，學習結果為類別。典型的無導師學習有發現學習、聚類、競爭學習等[1]。

在無監督學習中給定的數據是和監督學習中給定的數據是不一樣的，數據點沒有相關的標簽。相反，無監督學習算法的目標是以某種方式組織數據，然后找出數據中存在的內在結構。這包括將數據進行聚類，或者找到更簡單的方式處理復雜數據，使復雜數據看起來更簡單。

3.3 強化學習

強化學習（增強學習）：以環境反慣（獎/ 懲信號）作為輸入，以統計和動態規劃技術為指導的一種學習方法[1]。

強化學習的主要特點是通過試錯來發現最優行為策略，將沒有帶標簽的數據作為訓練數據，但這并不意味著根本沒有監督信息。系統根據強化學習程序運行，在獲得所需結果時給出稱為獎勵的信號。例如，在機器人的步行控制中，可以走的距離就是獎勵。在圍棋的比賽程序中，贏或輸的結果就是獎勵。失敗時的獎勵是負值，也稱為懲罰。

4 幾種主流的機器學習算法

機器學習是建立在理論算法之上的，機器學習算法為機器學習的不斷發展提供了理論基礎。

4.1 線性回歸

線性回歸所表示的是描述一條直線的方程Y=A+BX,通過輸入變量的特定權重系數（B）來找出輸入變量（x）和輸出變量（y）之間最適合的映射關系。

例如：給定輸入，可以預測出輸出變量（y）的值。線性回歸學習算法的目標是找到系數（B）和（A）的值,有一個（x）的觀測值，就可得到一個（y）的估計值。

找出數據的線性回歸模型有多種不同的技巧，例如將線性代數解用于普通最小二乘法和梯度下降優化問題。在機器學習領域，線性回歸可能是最簡單，最容易理解的算法之一。

4.2 邏輯回歸

邏輯回歸來自統計學領域，是一種可以用在二元分類問題上的方法。邏輯回歸，和線性回歸相似，都是要找出輸入值的系數權重。不同的地方在于，對輸出值的預測改成了邏輯函數。邏輯函數看起來像字母S，輸出值的范圍是0 到1.把邏輯函數的輸出值加一個處理規則，就能得到分類結果，非0 即1.比方說，可以規定輸入值小于0.5，那么輸出值就是1.

這個算法還可以用來預測數據分布的概率，適用于需要更多數據論證支撐的預測。和線性回歸相似，如果把和輸出不相干的因子或者相近的因子剔除掉的話，邏輯回歸算法的表現會更好。對于二元分類問題，邏輯回歸是個可快速上手又有效的算法。

4.3 決策樹算法

決策樹算法最早產生于20 世紀60年代，是一種最逼近離散函數值的方法。它是一種典型的分類方法，首先對數據進行處理，利用歸納的算法生成可讀的規則和決策樹，然后使用決策樹對數據進行分析[2]。在決策樹算法中，訓練模型是通過學習樹表示的決策規則來學習和預測目標變量值的，而樹是由具有相應屬性的節點組成的，本質上決策樹是通過一系列規則對數據進行分類的過程。

4.4 樸素貝葉斯

樸素貝葉斯算法是基于貝葉斯定理的一類算法，貝葉斯定理是關于隨機事件A 和B 的條件概率（或邊緣概率）的一則定理。其表述是：其中P（A|B）是在B 發生的情況下A 發生的可能性。比如，要預測下個月商場雨傘大賣的可能性，你可能想知道下個月的天氣情況。

樸素貝葉斯分類器算法假設兩個事件是彼此獨立的，這在很大程度上簡化了計算。然而，特征并不總是獨立的，這通常被視為樸素貝葉斯算法的缺點。簡而言之，樸素貝葉斯算法允許我們使用概率給出一組特征來預測一個類。最初，樸素貝葉斯定理只是想被用于進行學術研究，但現在看來，它在現實世界中也表現出色。

4.5 KNN 最近鄰算法

KNN 最近鄰算法，是機器學習當中最簡單的方法之一，其設計思想與中國成語“人以類聚，物以群分”類似，KNN 最近鄰算法的核心思想是，如果一個樣本在特征空間中的k 個最相鄰的樣本中的大多數屬于某一個類別，則改樣本也屬于這一類別[2]。k的選擇很關鍵，k 太小可能導致結果噪聲太大、準確性降低，而太大的k 值又是不可行的。KNN 算法常用于分類，同時也適用于回歸問題。

4.6 SVM 支持向量機

SVM 支持向量機是優秀的二分類機器學習算法之一，是通過某種事先選擇好的非線性映射將輸入向量a 映射到一個高維特定空間Z，在這個高維空間中構建分類超平面，找到一個特殊的超平面，使正例和反例樣本之間的分離界限達到最大，從而得到最優超平面。在最優超平面的兩側建立兩個相互平行的超平面，最優超平面使得兩個平行超平面的間距最大，平行超平面的間的間距越大，則分類器的誤差就越小。支持向量機是目前最強大的分類容器之一，在實際應用過程中，人們采用一種優化算法來尋找間隔最大化的系數。

4.7 隨機森林法

隨機森林是一種非常流行的集成機器學習算法。這個算法的基本思想是，通過投票機制產生結果，通過征集多數人的意見得到更加準確的結果。在隨機森林法中，我們使用了決策樹集成。為了對新對象進行分類，我們從每個決策樹中進行投票，并結合結果，然后根據多數投票做出最終決定。也就是說，在數據中取出大量的樣本，計算均值，然后對每次取樣計算出的均值再取平均，從而得到對所有數據的真實均值更好的估計。

在訓練過程中，每個決策樹都是基于訓練集的引導樣本來構建的。在分類過程中，輸入實例的決定是根據多數投票做出的。

4.8 Boosting 和AdaBoost

Boosting 是一種提高任意給定學習算法準確度的方法，其思想源于Valiant 提出的PAC（Probably Approximately Correct）學習模型。不需構造高精度的回歸分析，只需一個粗糙的基礎算法即可，再反復調整基礎算法就可以得到較好的組合回歸模型。它可以將弱學習算法提高為強學習算法，可以應用到其它基礎回歸算法，如線性回歸、神經網絡等，來提高精度[3]。

AdaBoost 算法是Boosting 算法的一種，是其最成功的代表，AdaBoost 是一種迭代算法，其核心思想是針對訓練集訓練不同的弱分類器，然后將這些弱分類器集合起來，構成一個強分類器。AdaBoost主要用來解決分類問題，同時也可以用于解決回歸問題。

4.9 人工神經網絡算法

人工神經網絡（ANN）可以處理大型復雜的機器學習任務。神經網絡本質上是一組帶有權值的邊和節點組成的相互連接的層，稱為神經元。在輸入層和輸出層之間，我們可以插入多個隱藏層。人工神經網絡使用了兩個隱藏層。除此之外，還需要處理深度學習。

人工神經網絡的工作原理與大腦的結構類似。一組神經元被賦予一個隨機權重，以確定神經元如何處理輸入數據。通過對輸入數據訓練神經網絡來學習輸入和輸出之間的關系。在訓練階段，系統可以訪問正確的答案。如果網絡不能準確識別輸入，系統就會調整權重。經過充分的訓練后，它將始終如一地識別出正確的模式。

5 結束語

本文針對機器學習的基本概念、發展歷程、分類和部分主流算法進行了相關介紹。機器學習是一項門檻較高的科學技術，要想在機器學習領域取得較好發展，則需要有全面的知識儲備和綜合應用能力。

目前，機器學習的發展剛剛起步，由于理論研究和硬件基礎的限制仍處于弱人工智能階段。未來隨著科技的不斷發展，機器學習必將引領新的技術革命。推動機器學習的不斷發展，正確應用機器學習技術才能使其更好地造福人類，為我們向往的美好生活創造新的價值。