大纲

• 机器学习的一些基本概念：有/无监督学习、半监督学习、回归、降维等
• 机器学习常用分类算法：朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等
• 机器学习的聚类方法：k-means算法
• 机器学习的应用

9.1 简介

• 机器学习训练的要素

  • 数据
  • 转换数据的模型
  • 衡量模型好坏的损失函数
  • 调整模型权重以最小化损失函数的算法

• 机器学习中最重要的四类问题（按学习结果）

  • 预测（Prediction）：用回归（Regression，Arima）等模型；
  • 聚类（Clustering）：如K-means方法；
  • 分类（Classification）：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、逻辑回归（Logistic Regression）；
  • 降维（Dimensional reduction）：主成分分析法（Principal Component Analysis，即纯矩阵运算）；

• 按学习方法分

  • 监督学习（Supervised Learning）：给定输入$x$，如何通过在标注输入和输出的数据上训练模型而预测输出$y$；

  
  主要是先准备训练数据，然后抽取所需特征形成特征向量（Feature Vectors），将这些特征连同对应标记（label）一起给学习算法，训练出一个预测模型（Predictive Model），然后采用同样的特征提取方法对新测试数据进行特征提取，然后使用预测模型对将来的数据进行预测；

  • 无监督学习（Un-supervised Learning）
  • 半监督学习（Semi-supervised Learning）
  • 增强学习（Reinforced Learning）

9.2 几种常用机器学习方法

• 文本分类

  大致分为以下步骤：

  1. 定义阶段：定义数据及分类体系，具体分为哪些类别，需要哪些数据；
  2. 数据预处理：对文档分词、去停用词等；
  3. 数据提取特征：对文档矩阵降维，提取训练集中最有用的特征；
  4. 模型训练阶段：选择具体分类模型及算法，训练文本分类器；
  5. 评测阶段：测试集上测试并评价分类器性能；
  6. 应用阶段：应用性能最高的分类模型对分类文档进行分类；

• 特征提取

  • Bag-of-words：最原始的特征集，一个单词/分词即为一个特征；
  • 统计特征：Term frequency(TF)、Inverse document frequency（IDF）；
  • N-Gram：考虑词汇顺序的模型，即N阶Markov链，每个样本转移为转移概率矩阵；

• 序列学习

  • 语音识别
  • 文本转语音
  • 机器翻译

9.3 分类器方法

• 朴素贝叶斯