机器学习基础

本章会将你对这些问题的直觉固化为解决深度学习问题的可靠的概念框架。我们将把所有这些概念——模型评估、数据预处理、特征工程、解决过拟合——整合为详细的七步工作流程，用来解决任何机器学习任务。

1、机器学习的四个分支

在前面的例子中，你已经熟悉了三种类型的机器学习问题：二分类问题、多分类问题和标量回归问题。这三者都是监督学习（supervised learning）的例子，其目标是学习训练输入与训练目标之间的关系。

监督学习只是冰山一角——机器学习是非常宽泛的领域，其子领域的划分非常复杂。机器学习算法大致可分为四大类，我们将在接下来的四小节中依次介绍。

1.1、监督学习

监督学习是目前最常见的机器学习类型。给定一组样本（通常由人工标注），它可以学会将输入数据映射到已知目标［也叫标注（annotation）］。一 般来说，近年来广受关注的深度学习应用几乎都属于监督学习，比如光学字符识别、语音识别、 图像分类和语言翻译。

虽然监督学习主要包括分类和回归，但还有更多的奇特变体，主要包括如下几种。

• 序列生成（sequence generation）。给定一张图像，预测描述图像的文字。序列生成有时可以被重新表示为一系列分类问题，比如反复预测序列中的单词或标记。
• 语法树预测（syntax tree prediction）。给定一个句子，预测其分解生成的语法树。
• 目标检测（object detection）。给定一张图像，在图中特定目标的周围画一个边界框。这个问题也可以表示为分类问题（给定多个候选边界框，对每个框内的目标进行分类）或分类与回归联合问题（用向量回归来预测边界框的坐标）。
• 图像分割（image segmentation）。给定一张图像，在特定物体上画一个像素级的掩模（mask）。