一、什么是机器学习

机器学习研究如何让计算机不需要明确的程序也能具备学习能力。(—— Arthur Samuel,1959)

一个计算机程序在完成了任务T之后，获得经验E，其表现效果为P，如 果任务T的性能表现，也就是用以衡量的P，随着E的增加而增加，可以 称其为学习。(——Tom Mitchell,1977)

虽然机器学习的研究来源于人工智能领域，但是机器学习的方法却应用于数 据科学领域，因此我们将机器学习看作是一种数学建模更合适。 机器学习的本质就是借助数学模型理解数据。当我们给模型装上可以适应观 测数据的可调参数时，“学习” 就开始了；此时的程序被认为具有从数据 中 “学习” 的能力。一旦模型可以拟合旧的观测数据，那么它们就可以预 测并解释新的观测数据。

二、模型构建流程

第一步：获取数据

既然我们机器学习是借助数学模型理解数学，那么最重要的原材料就是数据了。获取数据通常指的是获取原始数据，当然这里可以是一 手数据，也可以是二手数据，关键看机器学习的学习任务。“ 数据决定机器学习结果的上限，而算法只是尽可能的逼近这个上限”，可见数据在机器学习中的作用。 那么一般而言对于数据我们有 哪些要求呢？

（1）数据要具有代表性，数据需要包含尽可能多的信息，数据也需要同学习任务有关联性。

（2）对于监督学习中的分类问题，数据偏斜不能过于严重，不同类别的数据数量不要有数个数量级的差距。

（3）需要评估数据样本的量级，估算模型学习对内存的消耗。如果数据量太大可以考虑减少训练样本、降维或者使用分布式机器学习系统。

第二步：获取一个任务

这一步可以同第一步互换顺序，根据实际业务需求，可能会先拿到任务，再寻找合适的数据。 在获取任务之后，需要将任务问题抽象成数学问题，明确我们可以获得什么样的数据，学习的目标是一个什么类型的问题，然后划归为 其中的某类问题，比如分类问题、回归问题、聚类问题、降维问题等。

第三步：根据数据和算法进行学习

这一部分包含了数据清洗、数据预处理、特征工程三大板块的内容。我们依次来做展开~

数据清洗

数据清洗一般根据具体学习任务或者模型需求而有不同的操作方法，因而难以归纳统一的方法和步骤，但是根据数据不同可以给出下面 常用的数据清洗方法。

（1）缺失值处理：大多数情况下，缺失值需要手工填入（ 即手工清理）。当然，某些缺失值可以从本数据源或其它数据源推导出来，这就可以用平均值、 最大值、最小值或更为复杂的概率估计代替缺失的值，从而达到清理的目的。

（2）异常值检测及处理：用统计分析的方法识别可能的错误值或异常值，如偏差分析、识别不遵守分布的值，通过 常识性规则、业务特定规则等检查数据值。

（3）重复值检测及消除方法：数据中属性值相同的记录被认为是重复记录，通过判断记录间的属性值是否相等来检测记录是否相等，相等的记录合并为一条记录（即 合并/清除)。合并/清除是消重的基本方法。

数据预处理

这里数据预处理不单单是处理我们不一致、错误或者异常的数据，更重要的是保证数据能正常传入模型中进行学习，并达到预期的效果。 预处理的方法涉及很多内容，比如归一化、标准化、连续数值型变量分箱、有序分类变量One-Hot编码、字符型变量数值化等等。

特征工程

特征工程包括从原始数据中特征构建、特征提取、特征选择。特征工程做的好能发挥原始数据的最大效力，往往能够使得算法的效果和 性能得到显著的提升，有时能使简单的模型的效果比复杂的模型效果好。数据挖掘的大部分时间就花在特征工程上面，是机器学习非常 基础而又必备的步骤。

第四步：模型评估

使用机器学习进行判断/预测的效果，如果不能接近/超过人类， 那就没有任何意义。 如果人脸识别不能达到几乎100%准确，根本不可能使用人脸识别 代替人工检查，所以追求模型预测准确是机器学习的核心目标。

运算速度 能够同时处理大量数据，可以在超短时间内极速学习，是机器学习 的重要优势，如果机器学习的判断速度不能接近/超越人类，那计 算机判断的优越性就几乎不存在了。

模型效果与运算速度往往是此消彼长的，在模型效果不错的情况下 保障运算速度较快，是机器学习中重要的一环。

可解释性

机器学习是一门技术，是一门有门槛的技术，所以大众注定不太 可能短时间内熟悉它，但是技术人员肩负着要向老板，客户，同 事，甚至亲朋好友解释机器学习在做什么的职责。 比如说，在“是否分发信用卡”的问题中，如果算法判断“这个 人有违约风险，不发信用卡”，那客户很可能找上门来要个解释， 这个时候，你能告诉他说“因为算法判断你不通过”吗？ 在解释性需求很强的领域，我们就需要可解释的算法。

服务于业务

而所有的一切，都是为了服务于业务。 只有模型效果优秀，运算速度快，还带有一部分可解释性的算法才是 最优秀的算法。

三、交叉验证

说到交叉验证就不得不提到模型的「泛化能力」，而泛化能力涉及了「训练误差」和「测试误差」两个概念。 训练误差与测试误差

我们在进行学习算法前，通常会将一个样本集分成训练集（training set）和测试集（testing set），其中训练集用于模型的学习或训练， 而后测试集通常用于评估训练好的模型对于数据的预测性能评估。

（1）训练误差（training error）代表模型在训练集上的错分样本比率。

（2）测试误差（empirical error）是模型在测试集上的错分样本比率。

1.泛化能力

训练误差的大小，用来判断给定问题是不是一个容易学习的的问题。测试误差则反映了模型对未知数据的预测能力，测试误差小的学习 方法具有很好的预测能力，如果得到的训练集和测试集的数据没有交集，通常将此预测能力称为泛化能力（generalization ability）。

2.那么什么是交叉验证呢？

在业务当中，我们的训练数据往往是已有的历史数据，但我们的测试数据 却是新进入系统的一系列还没有标签的未知数据。我们的确追求模型的效 果，但我们追求的是模型在未知数据集上的效果，在陌生数据集上表现优 秀的能力被称为泛化能力，即我们追求的是模型的泛化能力。 我们认为，如果模型在一套训练集和数据集上表现优秀，那说明不了问题， 只有在众多不同的训练集和测试集上都表现优秀，模型才是一个稳定的模 型，模型才具有真正意义上的泛化能力。为此，机器学习领域有着发挥神 奇作用的技能：「交叉验证」，来帮助我们认识模型。 数据集 测试集 验证集

3.交叉验证的常用方法

交叉验证方法有很多，其中最常用的是k折交叉验证。我们知道训练集和测试集的划分会干扰模型的结果，因此用交叉验证n次的 结果求出的均值，是对模型效果的一个更好的度量。

四、模型评估

1.混淆矩阵

混淆矩阵是二分类问题的多维衡量指标体系，在样本不平衡时极其有用。在混淆矩阵中，我们将少数类认为是正例，多数类认为是负 例。在决策树，随机森林这些普通的分类算法里，即是说少数类是1，多数类是0。普通的混淆矩阵，一般使用{0,1}来表示。混淆矩阵 正如其名，十分容易让人混淆，在许多教材中，混淆矩阵中各种各样的名称和定义让大家难以理解难以记忆。这里为大家找出了一种 简化的方式来显示标准二分类的混淆矩阵，如图所示：

2.模型整体效果：准确率

准确率Accuracy 就是所有预测正确的所有样本除以总样本，通常来说越接近1越好。

3.捕捉少数类的艺术：精确度，召回率和F1 score

精确度Precision，又叫查准率。表示所有被我们预测为是少数类的样本中，真正的少数类所占的比例。精确度越低，则代表我们误伤 了过多的多数类。精确度是“将多数类判错后所需付出成本”的衡量。 通常做了样本平衡之后，精确度是下降的。因为很明显，样本平衡之后，有更多的多数类被我们误伤了。精确度可以帮助我们判断， 是否每一次对少数类的预测都精确，所以又被称为“查准率”。在现实的样本不平衡例子中，当每一次将多数类判断错误的成本非常 高昂的时候（比如大众召回车辆的例子），我们会追求高精确度。精确度越低，我们对多数类的判断就会越错误。当然了，如果我们 的目标是不计一切代价捕获少数类，那我们并不在意精确度。

捕捉少数类的艺术：精确度，召回率和F1 score 召回率Recall，又被称为敏感度(sensitivity)，真正率，查全率。表示所有真实为1的样本中，被我们预测正确的样本所占的比例。召 回率越高，代表我们尽量捕捉出了越多的少数类，召回率越低，代表我们没有捕捉出足够的少数类。 召回率可以帮助我们判断，我们是否捕捉除了全部的少数类，所以又叫做查全率。 如果我们希望不计一切代价，找出少数类（比如找出潜在犯罪者的例子），那我们就会追求高召回率，相反如果我们的目标不是尽量 捕获少数类，那我们就不需要在意召回率。 注意召回率和精确度的分子是相同的（都是11），只是分母不同。而召回率和精确度是此消彼长的，两者之间的平衡代表了捕捉少数 类的需求和尽量不要误伤多数类的需求的平衡。究竟要偏向于哪一方，取决于我们的业务需求：究竟是误伤多数类的成本更高，还是 无法捕捉少数类的代价更高。

4.捕捉少数类的艺术：精确度，召回率和F1 score

为了同时兼顾精确度和召回率，我们创造了两者的调和平均数作为考量两者平衡的综合性指标，称之为F1 measure。两个数之间的 调和平均倾向于靠近两个数中比较小的那一个数，因此我们追求尽量高的F1 measure，能够保证我们的精确度和召回率都比较高。F1 measure在[0,1]之间分布，越接近1越好。

五、机器学习分类

1.有监督学习

指对数据的若干特征与若干标签（类型）之间的关 联性进行建模的过程；只要模型被确定，就可以应 用到新的未知数据上。这类学习过程可以进一步分 为「分类」（classification）任务和「回归」（ regression）任务。在分类任务中，标签都是离散 值；而在回归任务中，标签都是连续值。

2.无监督学习

指对不带任何标签的数据特征进行建模，通常被看 成是一种 “让数据自己介绍自己” 的过程。这类 模型包括「聚类」（clustering）任务和「降维」 （dimensionality reduction）任务。聚类算法可 以讲数据分成不同的组别，而降维算法追求用更简 洁的方式表现数据。

3.半监督学习

另外，还有一种半监督学习（semi-supervised learning）方法， 介于有监督学习和无监督学习 之间。通常可以在数据不完整时使用。

4.强化学习

强化学习不同于监督学习，它将学习看作是试探评 价过程，以 "试错" 的方式进行学习，并与环境进 行交互已获得奖惩指导行为，以其作为评价。此时 系统靠自身的状态和动作进行学习，从而改进行动 方案以适应环境。

六、常用有监督学习算法

1.KNN算法

一则小故事

在一个酒吧里，吧台上摆着十杯几乎一样的红酒，老板跟你打趣说想不想来 玩个游戏，赢了免费喝酒，输了付3倍酒钱，那么赢的概率是多少？

你是个爱冒险的人，果断说玩！

老板接着道：你眼前的这十杯红酒，每杯略不相同，前五杯属于「赤霞珠」 后五杯属于「黑皮诺」。现在，我重新倒一杯酒，你只需要正确地告诉我它 属于哪一类。

听完你有点心虚：根本不懂酒啊，光靠看和尝根本区分辨不出来，不过想起 自己是搞机器学习的，不由多了几分底气爽快地答应了老板！

你没有急着品酒而是问了老板每杯酒的一些具体信息：酒精浓度、颜色深度等，以及一份纸笔。老板一边倒一杯新酒，你边 疯狂打草稿。

很快，你告诉老板这杯新酒应该是「赤霞珠」

老板瞪大了眼下巴也差点惊掉，从来没有人一口酒都不尝就能答对，无数人都是 反复尝来尝去，最后以犹豫不定猜错而结束。

你神秘地笑了笑，老板信守承诺让你开怀畅饮。微醺之时，老板终于忍不住凑向

你打探是怎么做到的。

你炫耀道：无他，但机器学习熟尔。

老板：……

2.KNN——算法原理概述

k-近邻算法的本质是通过距离判断两个样本是否相似，如果距离够近就认为他们足够相似属于同一类别。 当然只对比一个样本是不够的，误差会很大，我们需要找到离其最近的k个样本，并将这些样本称之为「近邻」(nearest neighbor)。 对这k个近邻，查看它们的都属于何种类别（这些类别我们称作「标签」(labels)）。 然后根据“少数服从多数，一点算一票”原则进行判断，数量最多的的标签类别就是新样本的标签类别。其中涉及到的原理是“越 相近越相似”，这也是KNN的基本假设。

上面有红色和紫色两个类别，离黄色点最近的3个点都是红点，所以红点和紫色类别的投票数是3：0，红色取胜，所以黄色点属于红 色，也就是新的一杯属于「赤霞珠」。

3.决策树算法

决策树（Decision Tree）是一种实现分治策略的层次数据结构， 可以用于分类和回归。我们主要讨论分类的决策树。 分类决策树模型表示一种基于特征对实例进行分类的树形结构 （包括二叉树和多叉树）。 决策树由节点（node）和有向边（directed edge）组成，树 中包含三种结点：

（1）根节点（root node）：包含样本全集。没有入边，但有零 条或多条出边；

（2）内部节点（internal node）：对应于属性测试条件，恰有 一条入边，和两条或多条出边；

（3）叶节点（leaf node）或终节点（terminal node）：对应 于决策结果，恰有一条入边，但没有出边。

4.决策树——算法原理概述

决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则，也称为 "树归纳"。对于给定的训练数据集，存在许多对它无错编码的树。 而为了简单起见，我们感兴趣的是从中选出 "最小" 的树，这里的树的大小用树的结点数和决策节点的复杂性度量。从另一个角度看， 决策树学习是由训练数据集估计条件概率模型。基于特征空间划分的类的条件概率模型有无数个，我们选择的模型应该是不仅能对训练数据有很好的拟合，而且对未知数据也有很好的预测。

但是，因为从所有可能的决策树中选取最优决策树是NP完全问题，所以我们必须使用基于启发式的局部搜索过程，在合理的时间内得 到合理的树。 树的学习算法是 “贪心算法”，从包含全部训练数据的根开始，每一步都选择最佳划分。依赖于所选择的属性是数值属性还是离散属 性，每次将数据划分为两个或n个子集，然后使用对应的子集递归地进行划分，知道所有训练数据子集被基本正确分类，或者没有合适的特征为止，此时，创建一个树叶结点并标记它，这就生成了一颗决策树。

综上，决策树学习算法包含特征选择、决策树的生成与决策树的剪枝。其中，特征选择运用的算法主要包括 “信息熵增益”、“信息 增益比”、“基尼系数”，分别对应不同的树生成算法ID3、C4.5、CART。

七、常用无监督学习算法

聚类算法

KNN、决策树都是比较常用的机器学习算法，它们虽然有着不同的功能，但却都属于「有监督学习」的一部分，即是说，模型在训练 的时候，既需要特征矩阵X，也需要真是标签Y。机器学习当中，还有相当一部分算法属于「无监督学习」，无监督的算法在训练的时 候只需要特征矩阵X，不需要标签。无监督学习的代表算法有聚类算法、降维算法。