机器学习基石机器学习的种类

Posted 2021-09-03 桃陉

目录

• • 写在前面
  • 1. 不同的输出y（Out Space）
  • 2. 不同格式的标签（Data Label）
  • 3.不同的数据样本获取方式（Protocol）
  • 4. 不同的输入x（Input Space）

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写在前面

主要讲了以下机器学习的不同分类标准，可以根据输出特征的不同、样本标签的不同、样本输入方式的不同以及输入特征的不同进行分类，这一节主要也是理解记忆的内容。

本文整理自台湾大学林轩田的《机器学习基石》

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1. 不同的输出y（Out Space）

对于前面提到过的机器学习模型，我们知道它最终的输出就是 $y$，根据不同的输出格式 $y$，我们可以对ML进行分类。

$\bullet$ 二元分类（binary classification）：

输出结果只有两种，刚好是两个对立面，比如说买或不买、答案正确或错误等等。二元分类有两种模型，分别为线性模型和非线性模型。

$\bullet$ 多元分类（Multiclass Classification）：

多元分类顾名思义，就是输出 $y$ 有多个值，这些值都是确定的分散的值。比如说输出判断手写体0-9一共十个值、判断区分三种不同的硬币等等。

$\bullet$ 回归（Regression）：

回归问题的输出 $y$ 是一个区间范围，输出结果是这个范围内的不确定的数，比如说考试成绩0-100、房价的涨跌（在一个固定范围内）等等，它的输出范围是连续的。其中最简单的回归模型是线性模型。

$\bullet$ 结构化学习（Structured Learning）：

结构化学习常见于自然语言处理中，比如说我们需要判断一句话里面每个单词的词性，这个时候会把一句话完整的输入，得到的就是整个这句话的词性输出，就类似与一个结构体输出。

再上面提到的不同 y 的划分中，二元分类和回归是最常见的两个类型。

$\bullet$ 练习

学校要设置一种门禁系统，对职工、学生、教授和其它人进行区分，应该使用上面提到的哪一种分类模型？

使用多元分类，因为输出是多个并且离散的结果，所以使用多元分类。（只需要掌握每种分类的特点即可。）

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2. 不同格式的标签（Data Label）

对于我们常见的标签类型来说，一般都是形如 $label=(x,y)$ 这样，带有一个输入 $x$，以及对应的输出 $y$，但是还会有不同的标签格式，它们分别对应这不同的学习模式，下面来具体对每一个模式进行分析。

$\bullet$ 监督式学习（Supervised Learning）：

$▹$ 监督式学习就是使用上面我们所说的最常见标签，所有的数据样本都带有一个输入特征 $x$，以及一个输出特征 $y$。机器可以通过数据样本这种一一对应的关系进行学习，它很容易的就能知道什么样的特征 $x$ 对应着什么样的特征 $y$。

$▹$ 它的优点在于学习之后的准确率高，学习效果好；但是缺点在于每一个样本数据都需要进行标记对应的输出特征，花费的精力比较多。

$▹$ 举例：区分四种硬币，面值分别为1、5、10、25，输入特征为硬币大小以及重量，输出特征为具体是哪一种硬币：

$\bullet$ 非监督式学习（Unsupervised Learning）：

$▹$ 非监督式学习的样本标签只有输入特征 $x$，而没有具体与之对应的输出特征 $y$。而机器面对这些样本需要根据它们的特征自行进行划分，这样就容易出错或者是和我们预期的结果出现偏差，但是它需要进行标记，所以花费精力少。很多情况下，使用非监督学习无法对其分类进行评价，总之这是一句具有挑战性但是非常有用的学习方式。

$▹$ 常见应用：对于网络上的文章，机器自行进行分析分类；对于申请信用卡的用户，机器自行对其进行归纳分类。

$▹$ 举例：区分四种硬币，面值分别为1、5、10、25，输入特征为硬币大小以及重量，机器自行对其分类，可能会出错，如下：

$\bullet$ 半监督式学习（Semi-supervised Learning）：

$▹$ 半监督式学习就是结合监督学习与非监督学习的特点，它会挑选一部分的数据样本进行标记输出特征 $y$ ，而剩下的数据样本则只有输入特征，这样既花费的精力少，又协助机器进行分类。

$▹$ 举例：区分四种硬币，面值分别为1、5、10、25，输入特征为硬币大小以及重量，挑选一部分样本标记输出特征如下：

$\bullet$ 增强学习（Reinforcement Learning）：

$▹$ 增强学习与上面三种学习模式都不相同，我们给模型体重输入特征 $x$，但是给不了对应的输出特征 $y$，当模型运行以后得到输出，如果接近目标输出时，我们对其进行正向激励，远离目标输出时，我们对其进行反向激励。通过一步步的增强使其逐渐接近目标输出。

$▹$ 比如说我们训练狗子时，训练其坐下这一动作，如果狗子做出其他动作时，就对其进行小小的惩罚，使其认识到这样做是错误的，如果做出坐下或者接近坐下时，我们就对其进行奖励，通过引导使其逐渐学会这一动作。

上述四种学习模式中，监督式学习应用最为广泛。

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3.不同的数据样本获取方式（Protocol）

数据样本就是机器进行学习的数据，而不同的获取方式同样也对应着不同的学习模式。

$\bullet$ Batch Learning：

$▹$ 一次性将一批数据样本送给机器让其进行学习，数据样本可以是标记过的或者没有标记的，学习完以后会生成一个固定的处理函数 $g$。Batch Learning 是一种非常常见的模式。

$▹$ 比如说自动贩卖机想要区别不同硬币，我们一次性传入一批数据样本使其进行学习，学习完成以后处理函数 $g$ 就不发生改变了。

$\bullet$ Online：

$▹$ 每次传递一个数据样本样本进行学习，类似与在线更新的模式，一个一个进行学习，同时不断更新完善自己的处理函数 $g$。

$▹$ 与前面学习内容的联系：前面所学过的PLA 算法以及增强学习（Reinforcement Learning）都相当于这样的模式，每次改变一点不断优化。

$\bullet$ Active Learning：

$▹$ 前面两种方式都是被动的学习方式，需要传入数据以后再进行学习。而Active Learning 是主动的学习方式，机器发现自己对于哪个输入特征 $x$ 对应的输出特征 $y$ 不了解时，主要询问结果进行学习，这样效率更高。并且当获取标签困难时（数据量过大，标记价格昂贵），这是一种较好的选择。

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4. 不同的输入x（Input Space）

根据不同的输入特征也可以对模型进行分类，一般分为下面三种类型：

$\bullet$ concrete features：

指具体的输入特征，比如说银行收集顾客信息里面的年龄、年收入和负债等等，对于机器来说，具体的特征更容易理解。

$\bullet$ raw features：

这种类型一遍比较抽象，需要进行转换以后才可以使用，比如说识别手写体数字0-9，输入就是图面每个像素点，对于语音信号来说就是频谱等。

$\bullet$ abstract features：

这个是最抽象的，完全就看不出有什么意义，比如说为歌曲打分时，输入歌曲的编号等，对于机器来说，需要对特征进行提取和转换。