25、机器学习：从基础到进阶的全面指南

机器学习：从基础到进阶的全面指南

1. 模型训练成果展示

在模型训练过程中，经过多个轮次（Epoch）的迭代，模型性能逐步提升。例如，在第 4 个轮次（Epoch 4/5）中，训练集上的损失（loss）为 0.0472，准确率（acc）达到 0.9852；验证集上的损失（val_loss）为 0.0258，准确率（val_acc）为 0.9893。到第 5 个轮次（Epoch 5/5）时，训练集损失进一步降低至 0.0404，准确率提升到 0.9871；验证集损失为 0.0259，准确率达到 0.9907。最终测试得分（Test score）为 0.025926338075212205，测试准确率（Test accuracy）高达 0.990742645546184。对于前五位数字分类器，经过 5 个轮次的训练后，测试准确率达到 99.8%；经过迁移和微调后，后五位数字的测试准确率为 99.2%。

2. 强化学习基础概念

强化学习是一种基于与环境交互的目标导向学习方法，其目标是让智能体（agent）在环境中采取行动，以最大化其获得的奖励。智能体可以看作是一个智能程序，而环境则是外部条件。

2.1 信用分配问题

以教狗新技能为例，不需要直接告诉狗该做什么，而是在它做对时给予奖励，做错时进行惩罚。狗需要在每一步记住是什么行为导致了奖励或惩罚，这就是信用分配问题。在计算机智能体的训练中，智能体的目标是从状态 st 转移到状态 st+1，找到能最大化预期折扣奖励总和的行为函数，并将状态映射到动作。

2.2 Q - 学习规则

根据 Deepmind Technologies 在 2013 年发表的论文，Q - 学习的状态更新规则为：Q[s,a]new = Q[s,a]prev + α ∗ (r + γ∗max(s,a) – Q[s,a]prev)。其中，α 是学习率，r 是最新动作的奖励，γ 是折扣因子，max(s,a) 是最佳动作的新值估计。如果知道下一个时间步所有可能动作 a’对应的序列 s’的最优值 Q[s,a]，那么最优策略就是选择能最大化 r + γ∗max(s,a) – Q[s,a]prev 预期值的动作 a’。

2.3 迷宫示例

假设有一个智能体试图从迷宫中出来，它可以随机向任何方向移动一个方格或区域，若成功走出迷宫则获得奖励。通常将强化问题形式化为马尔可夫决策过程。例如，智能体处于状态 b（迷宫区域），目标是到达状态 f，若一步能从 b 到达 f，则在允许智能体到达目标状态的节点之间的连接上设置奖励为 100（否则为 0）。以下是 Q - 学习的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection

# defines the reward/link connection graph
R = np.array([[-1, -1, -1, -1,  0,  -1],
              [-1, -1, -1,  0, -1, 100],
              [-1, -1, -1,  0, -1,  -1],
              [-1,  0,  0, -1,  0,  -1],
              [ 0, -1, -1,  0, -1, 100],
              [-1,  0, -1, -1,  0, 100]]).astype("float32")
Q = np.zeros_like(R)

# learning parameter
gamma = 0.8

# Initialize random_state
initial_state = randint(0,4)

# This function returns all available actions in the state given as an argument
def available_actions(state):
    current_state_row = R[state,]
    av_act = np.where(current_state_row >= 0)[1]
    return av_act

# This function chooses at random which action to be performed within the range
# of all the available actions.
def sample_next_action(available_actions_range):
    next_action = int(np.random.choice(available_act,1))
    return next_action

# This function updates the Q matrix according to the path selected and the Q
# learning algorithm
def update(current_state, action, gamma):
    max_index = np.where(Q[action,] == np.max(Q[action,]))[1]
    if max_index.shape[0] > 1:
        max_index = int(np.random.choice(max_index, size = 1))
    else:
        max_index = int(max_index)
    max_value = Q[action, max_index]
    # Q learning formula
    Q[current_state, action] = R[current_state, action] + gamma * max_value

# Get available actions in the current state
available_act = available_actions(initial_state)

# Sample next action to be performed
action = sample_next_action(available_act)

# Train over 100 iterations, re-iterate the process above).
for i in range(100):
    current_state = np.random.randint(0, int(Q.shape[0]))
    available_act = available_actions(current_state)
    action = sample_next_action(available_act)
    update(current_state,action,gamma)

# Normalize the "trained" Q matrix
print ("Trained Q matrix: \n", Q/np.max(Q)*100)

# Testing
current_state = 2
steps = [current_state]
while current_state != 5:
    next_step_index = np.where(Q[current_state,] == np.max(Q[current_state,]))[1]
    if next_step_index.shape[0] > 1:
        next_step_index = int(np.random.choice(next_step_index, size = 1))
    else:
        next_step_index = int(next_step_index)
    steps.append(next_step_index)
    current_state = next_step_index

# Print selected sequence of steps
print ("Best sequence path: ", steps)

运行上述代码，得到的最佳序列路径为 [2, 3, 1, 5]。

3. 机器学习学习历程回顾

3.1 学习步骤概述

学习机器学习可以分为六个步骤：
1. 步骤 1 ：学习 Python 3 编程语言的核心哲学和关键概念。
2. 步骤 2 ：了解机器学习的历史、高级分类（监督学习、无监督学习、强化学习），以及构建机器学习系统的三个重要框架（SEMMA、CRISP - DM、KDD 数据挖掘过程），学习主要的数据处理分析包（NumPy、Pandas、Matplotlib）及其关键概念，并比较不同的核心机器学习库。
3. 步骤 3 ：掌握不同的数据类型、关键数据质量问题及处理方法，进行探索性分析，学习监督学习和无监督学习的核心方法，并通过示例进行实践。
4. 步骤 4 ：学习模型诊断的各种技术，如用于处理过拟合的装袋法、用于处理欠拟合的提升法、集成技术，以及用于构建高效模型的超参数调优（网格搜索、随机搜索）。
5. 步骤 5 ：了解文本挖掘的过程，包括数据收集、数据预处理、数据探索或可视化，以及可以构建的各种模型。学习如何构建基于协作或内容的推荐系统，以实现个性化用户体验。
6. 步骤 6 ：通过感知机学习人工神经网络，学习用于图像分析的卷积神经网络（CNN）、用于文本分析的循环神经网络（RNN），以及一个简单的强化学习概念示例。

3.2 问题类型与潜在算法

不同的问题类型可以使用不同的机器学习算法，以下是一些常见问题类型及其对应的潜在算法：
| 问题类型 | 示例用例 | 潜在机器学习算法 |
| — | — | — |
| 预测连续数字 | 商店每日/每周销售额预测 | 线性回归或多项式回归 |
| 预测计数类型的连续数字 | 一个班次需要多少员工？新商店需要多少停车位？ | 具有泊松分布的广义线性模型 |
| 预测事件的概率（真/假） | 交易是否为欺诈的概率 | 二元分类模型（逻辑回归、决策树模型、提升模型、kNN 等） |
| 预测多个可能事件中的事件概率（多类） | 交易是高风险/中风险/低风险的概率 | 多类分类模型（逻辑回归、决策树模型、提升模型、kNN 等） |
| 根据相似度对内容进行分组 | 对相似的客户进行分组？对相似的类别进行分组？ | k - 均值聚类、层次聚类 |
| 降维 | 哪些重要维度包含最大百分比的信息？ | 主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD） |
| 主题建模 | 根据主题或主题结构对文档进行分组？ | 潜在狄利克雷分配、非负矩阵分解 |
| 意见挖掘 | 预测文本相关的情感？ | 自然语言工具包（NLTK） |
| 推荐系统 | 向用户推销哪些产品/项目？ | 基于内容的过滤、协作过滤 |
| 文本分类 | 预测文档属于已知类别的概率？ | 循环神经网络（RNN）、二元或多类分类模型 |
| 图像分类 | 预测图像属于已知类别的概率？ | 卷积神经网络（CNN）、二元或多类分类模型 |

4. 模型构建实用建议

4.1 从问题和假设出发

在开始理解数据之前，应先明确使用数据要实现的目标。建议先列出一系列问题，并与领域专家密切合作，理解核心问题并构建问题陈述。这有助于选择合适的机器学习算法（监督学习或无监督学习），然后再去了解不同的数据来源。

4.2 避免从头开始重新发明轮子

机器学习开源社区非常活跃，有大量高效的工具可供使用，并且不断有新的工具被开发和发布。除非必要，否则不要尝试从头开始开发解决方案、算法或工具。在开始构建之前，应先了解市场上已有的解决方案。

4.3 从简单模型开始

始终从简单的模型（如回归模型）开始，因为这些模型可以用通俗易懂的语言向非技术人员解释。这有助于你和主题专家理解变量之间的关系，增强对模型的信心，并有助于创建合适的特征。只有当看到模型性能有显著提升时，再转向复杂的模型。

4.4 关注特征工程

相关特征是构建高效模型的关键，而不是特征数量越多越好。过多的特征可能会导致过拟合问题。将相关特征输入到机器学习算法中是构建高效模型的秘诀。特征工程是一门艺术，也是竞争机器学习中的关键区别因素。

4.5 警惕常见的机器学习陷阱

要小心处理一些常见的机器学习陷阱，如数据质量问题（缺失数据、异常值、分类数据、缩放）、分类中的不平衡数据集、过拟合和欠拟合。可以使用在之前学习中讨论过的适当技术来处理数据质量问题，使用集成技术和超参数调优等方法来提高模型性能。

5. 机器学习学习展望

通过这六个步骤的学习，你已经掌握了广泛的常用机器学习主题。每个主题都有许多参数可以控制和调整模型性能。为了简化学习过程，在很多情况下使用了默认参数。但建议你探索其他参数，并使用手动、网格或随机搜索来调整参数，以确保模型的健壮性。希望这次简化的机器学习学习之旅对你有所帮助，祝你在将所学应用到实际问题中取得成功。

下面是一个简单的 mermaid 流程图，展示了模型构建的基本流程：

graph LR
    A[明确问题和假设] --> B[选择合适算法]
    B --> C[收集和准备数据]
    C --> D[特征工程]
    D --> E[选择简单模型开始]
    E --> F[训练和评估模型]
    F --> G{性能提升明显?}
    G -- 是 --> H[尝试复杂模型]
    G -- 否 --> I[继续优化简单模型]
    H --> F
    I --> F

这个流程图展示了从明确问题到模型训练和评估的基本过程，以及根据模型性能决定是否转向复杂模型的决策过程。

6. 机器学习中的重要概念与技术

6.1 神经网络相关

• 感知机 ：感知机是人工神经网络的基础，存在生物神经元与人工神经元的区别。一个简单的人工神经元是前馈神经网络的基本组成部分，它是多层感知机的基础。多层感知机的算法基于梯度下降方法，其架构具有特定的表示形式。在使用 Keras 实现多层感知机时，涉及激活函数、模型编译、模型评估等操作；使用 Scikit - learn 也能实现多层感知机。
• 卷积神经网络（CNN） ：CNN 主要用于图像分析，它具有过滤器、层等关键元素。以 MNIST 数据集为例，在 Jupyter Notebook 中可以创建 CNN 模型，通过拟合模型进行训练。CNN 模型可以对图像的空间维度进行处理，并且可以对模型的层进行可视化。
• 循环神经网络（RNN） ：RNN 适用于文本分析，长短期记忆网络（LSTM）是 RNN 的一种特殊类型，它有特定的组件和优化器配置，在 Keras 中有相应的代码实现。

6.2 数据处理与分析相关

• 数据预处理（文本） ：文本数据预处理包括多个步骤，如去除噪声、句子分词、词性标注（PoS tagging）、词干提取、词形还原、n - 元组处理、词袋模型（BoW）、TF - IDF 计算等。以下是这些步骤的简要说明：
  1. 去除噪声 ：清理文本中的无用信息。
  2. 句子分词 ：将文本分割成句子。
  3. 词性标注 ：为每个词标注词性。
  4. 词干提取 ：提取词的主干部分。
  5. 词形还原 ：将词还原为其基本形式。
  6. n - 元组处理 ：将文本划分为 n 个词的组合。
  7. 词袋模型 ：将文本表示为词的集合。
  8. TF - IDF 计算 ：计算词的重要性。
• 数据探索（文本） ：文本数据探索可以通过共现矩阵、频率图、词汇分散图、词云等方式进行，以了解文本数据的特征。

6.3 模型评估与优化相关

• 交叉验证 ：K 折交叉验证是一种常用的模型评估方法，它可以分为普通 K 折交叉验证和分层 K 折交叉验证。分层 K 折交叉验证可以更好地处理数据的偏差和方差问题，并且可以绘制 ROC 曲线进行评估。
• 超参数调优 ：超参数调优是构建高效模型的关键步骤，常见的方法有网格搜索（GridSearch）和随机搜索（RandomSearch）。贝叶斯优化也是一种超参数调优方法，它可以减少噪声，并且与随机搜索有一定的关联。

6.4 聚类与降维相关

• 聚类算法 ：常见的聚类算法有 k - 均值聚类和层次聚类。k - 均值聚类的目标是将数据点划分到不同的簇中，其实现可以基于期望最大化（EM）算法。可以使用肘部方法和轮廓系数方法来确定 k - 均值聚类的最佳簇数。层次聚类则是通过逐步合并或分裂簇来进行聚类。
• 降维技术 ：主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）是常用的降维技术。PCA 可以处理高维数据，并且可以对降维后的数据进行可视化。

7. 机器学习中的具体算法实现

7.1 回归算法

• 线性回归 ：线性回归用于预测连续变量，它通过拟合一条直线来建立自变量和因变量之间的关系。在实际应用中，需要考虑相关性和因果性、均方误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、R 平方等指标。
• 多项式回归 ：多项式回归是线性回归的扩展，它可以处理自变量和因变量之间的非线性关系。通过增加多项式的次数，可以拟合更复杂的曲线，但也可能会导致过拟合问题。
• 多元回归 ：多元回归考虑多个自变量对因变量的影响，在实际应用中需要处理多重共线性和方差膨胀因子（VIF）等问题。可以使用普通最小二乘法（OLS）进行回归分析，并进行假设检验。
• 非线性回归 ：非线性回归用于处理自变量和因变量之间的非线性关系，它可以使用不同的函数形式进行拟合。

7.2 分类算法

• 逻辑回归 ：逻辑回归是一种常用的分类算法，它通过拟合一个逻辑函数来预测事件发生的概率。逻辑回归可以处理二元分类和多分类问题，在处理多分类问题时可以使用广义线性模型（GLM）。
• 决策树 ：决策树是一种基于树结构进行决策的分类算法，它通过对数据进行划分和生长来构建决策树。决策树的生长和停止有一定的规则，可以通过剪枝来避免过拟合问题。
• 支持向量机（SVM） ：SVM 是一种强大的分类算法，它通过寻找最优的超平面来划分不同类别的数据。SVM 可以使用不同的核函数来处理线性和非线性分类问题。
• k - 近邻（kNN） ：kNN 是一种简单的分类算法，它通过寻找最近的 k 个邻居来进行分类。kNN 的性能取决于 k 值的选择。

7.3 集成算法

• 装袋法（Bagging） ：装袋法是一种集成学习方法，它通过对多个模型进行训练并组合它们的结果来提高模型的性能。随机森林是装袋法的一个典型例子，它通过构建多个决策树来进行分类或回归。
• 提升法（Boosting） ：提升法是另一种集成学习方法，它通过迭代地训练多个弱分类器并将它们组合成一个强分类器。AdaBoost 和梯度提升是常见的提升算法。
• 堆叠模型（Stacking） ：堆叠模型是一种更复杂的集成方法，它通过将多个不同的模型的输出作为输入，再训练一个元模型来进行最终的预测。

7. 总结与建议

7.1 总结

通过对机器学习各个方面的学习，我们了解了从基础的 Python 编程到各种高级的机器学习算法和技术。我们学习了数据处理、特征工程、模型选择、评估和优化等关键步骤，以及如何根据不同的问题类型选择合适的算法。

7.2 建议

为了更好地掌握机器学习，以下是一些建议：
1. 深入学习 ：不要满足于表面的了解，深入研究每个算法的原理和实现细节。
2. 实践项目 ：通过实际项目来应用所学的知识，提高解决实际问题的能力。
3. 参数调优 ：探索不同的参数设置，使用网格搜索、随机搜索等方法来优化模型性能。
4. 持续学习 ：机器学习领域发展迅速，持续关注最新的研究和技术，不断更新自己的知识。

下面是一个 mermaid 流程图，展示了机器学习模型选择的基本流程：

graph LR
    A[明确问题类型] --> B{预测连续值?}
    B -- 是 --> C[考虑回归算法]
    B -- 否 --> D{预测类别?}
    D -- 是 --> E[考虑分类算法]
    D -- 否 --> F[考虑聚类或降维算法]
    C --> G[选择合适的回归模型]
    E --> H[选择合适的分类模型]
    F --> I[选择合适的聚类或降维模型]
    G --> J[训练和评估模型]
    H --> J
    I --> J
    J --> K{性能满足要求?}
    K -- 是 --> L[应用模型]
    K -- 否 --> M[调整模型或特征]
    M --> J

这个流程图展示了根据问题类型选择合适的机器学习模型，以及模型训练、评估和调整的基本过程。通过遵循这些步骤和建议，你可以更好地掌握机器学习，解决实际问题。