林轩田机器学习基石课程学习笔记1 — The Learning Problem

最近在看NTU林轩田的《机器学习基石》课程,个人感觉讲的非常好。整个基石课程分成四个部分:

  • When Can Machine Learn?

  • Why Can Machine Learn?

  • How Can Machine Learn?

  • How Can Machine Learn Better?

每个部分由四节课组成,总共有16节课。那么,从这篇开始,我们将连续对这门课做课程笔记,共16篇,希望能对正在看这们课的童鞋有所帮助。下面开始第一节课的笔记:The Learning Problem。

一、What is Machine Learning

什么是“学习”?学习就是人类通过观察、积累经验,掌握某项技能或能力。就好像我们从小学习识别字母、认识汉字,就是学习的过程。而机器学习(Machine Learning),顾名思义,就是让机器(计算机)也能向人类一样,通过观察大量的数据和训练,发现事物规律,获得某种分析问题、解决问题的能力。

机器学习可以被定义为:Improving some performance measure with experence computed from data. 也就是机器从数据中总结经验,从数据中找出某种规律或者模型,并用它来解决实际问题。

什么情况下会使用机器学习来解决问题呢?其实,目前机器学习的应用非常广泛,基本上任何场合都能够看到它的身影。其应用场合大致可归纳为三个条件:

  • 事物本身存在某种潜在规律

  • 某些问题难以使用普通编程解决

  • 有大量的数据样本可供使用

二、Applications of Machine Learning

机器学习在我们的衣、食、住、行、教育、娱乐等各个方面都有着广泛的应用,我们的生活处处都离不开机器学习。比如,打开购物网站,网站就会给我们自动推荐我们可能会喜欢的商品;电影频道会根据用户的浏览记录和观影记录,向不同用户推荐他们可能喜欢的电影等等,到处都有机器学习的影子。

三、Components of Machine Learning

本系列的课程对机器学习问题有一些基本的术语需要注意一下:

  • 输入x

  • 输出y

  • 目标函数f,即最接近实际样本分布的规律

  • 训练样本data

  • 假设hypothesis,一个机器学习模型对应了很多不同的hypothesis,通过演算法A,选择一个最佳的hypothesis对应的函数称为矩g,g能最好地表示事物的内在规律,也是我们最终想要得到的模型表达式。

实际中,机器学习的流程图可以表示为:

对于理想的目标函数f,我们是不知道的,我们手上拿到的是一些训练样本D,假设是监督式学习,其中有输入x,也有输出y。机器学习的过程,就是根据先验知识选择模型,该模型对应的hypothesis set(用H表示),H中包含了许多不同的hypothesis,通过演算法A,在训练样本D上进行训练,选择出一个最好的hypothes,对应的函数表达式g就是我们最终要求的。一般情况下,g能最接近目标函数f,这样,机器学习的整个流程就完成了。

四、Machine Learning and Other Fields

与机器学习相关的领域有:

  • 数据挖掘(Data Mining)

  • 人工智能(Artificial Intelligence)

  • 统计(Statistics)

其实,机器学习与这三个领域是相通的,基本类似,但也不完全一样。机器学习是这三个领域中的有力工具,而同时,这三个领域也是机器学习可以广泛应用的领域,总得来说,他们之间没有十分明确的界线。

五、总结

本节课主要介绍了什么是机器学习,什么样的场合下可以使用机器学习解决问题,然后用流程图的形式展示了机器学习的整个过程,最后把机器学习和数据挖掘、人工智能、统计这三个领域做个比较。本节课的内容主要是概述性的东西,比较简单,所以笔记也相对比较简略。

这里附上林轩田(Hsuan-Tien Lin)关于这门课的主页:
http://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/

注明:

文章中所有的图片均来自台湾大学林轩田《机器学习基石》课程。

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