關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)你了解多少

1. 一些基本概念

圖1. 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本過程

訓(xùn)練集（Training Set）：為了研究一個(gè)變量（x）與另一個(gè)變量（y）的關(guān)系，而通過觀察、測(cè)量等方式獲得的一組數(shù)據(jù)。這組數(shù)據(jù)中收集了x和與之對(duì)應(yīng)的y——一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)（x， y）。例如我們要研究房屋面積（x）和售價(jià)（y）之間的關(guān)系，每觀察一套已出售的房屋，就得到一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)（x， y）。觀察10套已出售的房屋，就可以得到10個(gè)這樣的數(shù)據(jù)對(duì)，這時(shí)就得到了一個(gè)用來研究房屋面積和售價(jià)之間的關(guān)系的訓(xùn)練集了（雖然樣本量比較小）。這些數(shù)據(jù)集一般采集自現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，屬于現(xiàn)象（我們的目的是透過現(xiàn)象看本質(zhì)）。

樣本（Sample）：訓(xùn)練集中采集數(shù)據(jù)的對(duì)象就是一個(gè)樣本，例如一套已出售的房屋。

模型（Model）：由于某些歷史原因，機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型也被叫做假設(shè)（hypothesis， h），這個(gè)h就是我們透過現(xiàn)象想要尋找的“本質(zhì)”。建立模型的過程通常就是確定一個(gè)函數(shù)表達(dá)式的過程（是否還記得寒假作業(yè)中的這類題目：觀察一組數(shù)，寫出下一個(gè)數(shù)是什么？）。最常見的模型是回歸模型（線性回歸或邏輯回歸等），例如我們假設(shè)房屋面積與售價(jià)之間的關(guān)系是一個(gè)線性回歸模型，則可以寫成： h（θ）=θ0+θ1x…（1）h（θ）=θ0+θ1x…（1） 其中h是函數(shù)（可能更習(xí)慣叫做y，但在機(jī)器學(xué)習(xí)中y一般表示已知的函數(shù)值，即后面的因變量；這里的h相當(dāng)于預(yù)測(cè)得到的y），θ是函數(shù)的參數(shù)（也可以看做是每個(gè)自變量的權(quán)重，權(quán)重越大，對(duì)y的影響也越大），x是自變量。

訓(xùn)練模型（Training Model）：選定模型（選擇合適的模型需要豐富的經(jīng)驗(yàn)）后，函數(shù)的一般形式就確定了。通常所說的訓(xùn)練模型是指利用訓(xùn)練集求解函數(shù)的待定參數(shù)的過程。上面的（1）式與直線方程的一般形式y(tǒng) = ax + b是相同的，這里不過換了一種寫法。此時(shí)我們知道模型是一條直線，為了確定這條直線的確定方程，我們需要求出兩個(gè)未知的參數(shù)——θ0（截距）和θ1（斜率），如果訓(xùn)練集中只有兩個(gè)樣本，那就只是求一個(gè)二元二次方程組就解決問題了。

特征（Feature）：特征就是在一個(gè)模型中，所有想研究的自變量（x）的集合。例如我們?cè)谘芯糠课菔蹆r(jià)的模型中，所有可能影響售價(jià)的因素都可以看成是一個(gè)特征，房屋面積、所在城市、房間個(gè)數(shù)等。在建立模型的過程中，特征的選擇是一個(gè)大學(xué)問，甚至有專門的分支來研究特征選擇或特征表示。

2. 訓(xùn)練集的表示

上面提到過，訓(xùn)練集就是許多的（x， y）數(shù)據(jù)對(duì)的集合。其中x是因變量，y是自變量。通常認(rèn)為x的變化引起了y的改變，即x的值決定了y的值。在預(yù)測(cè)房屋價(jià)格的模型中，假如我們能找到所有影響房屋價(jià)格的因素（所有的x），并且確定各個(gè)因素準(zhǔn)確的參數(shù)（θ），那么理論上可以準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)出任何房屋的價(jià)格（y）。

2.1 單因素訓(xùn)練集中自變量的表示方法

單因素相當(dāng)于方程中只有一個(gè)自變量，這個(gè)自變量可以用一個(gè)小寫字母x來表示；

如果收集了多個(gè)樣本，則通過在右上角添加帶括號(hào)的角標(biāo)的方式區(qū)分，表示為x（1）， x（2）， 。。.， x（m），其中m表示樣本的個(gè)數(shù)；

矩陣的表示：向量一般用小寫字母表示，矩陣用大寫字母表示。所有單因素樣本中的x可以用一個(gè)m x 1（m行1列）的列向量x（小寫字母）（只有一列的矩陣就是一個(gè)列向量）來表示： ???????x=（x（1）x（2）?x（m））

2.2 多因素訓(xùn)練集中自變量的表示方法

多因素相當(dāng)于方程中有多個(gè)自變量（多個(gè)feature），不同的自變量之間使用右下角添加不帶括號(hào)的角標(biāo)來區(qū)分，表示為x1， x2， 。。.， xn，其中n表示feature的個(gè)數(shù)；

當(dāng)存在多個(gè)樣本時(shí)，可以用一個(gè)m x n（m行n列）的矩陣X（大寫字母）來表示： ?????????X=［x1（1）x2（1）…xn（1）x1（2）x2（2）…xn（2）????x1（m）x2（m）…xn（m）］

2.3 訓(xùn)練集中因變量的表示方法

無論是單因素還是多因素，每一個(gè)樣本中都只包含一個(gè)因變量（y），因此只需要區(qū)分不同樣本間的y，y（1）， y（2）， 。。.， y（m），其中m表示樣本的個(gè)數(shù)；

用列向量y表示為：

???????y=（y（1）y（2）?y（m））

3. 參數(shù)的表示

也許是某種約定，在機(jī)器學(xué)習(xí)中，一般都是用θ來表示參數(shù)，參數(shù)是自變量X的參數(shù)（也可以看做是每個(gè)自變量的權(quán)重，權(quán)重越大的自變量對(duì)y的影響也越大），理論上，有多少個(gè)自變量就有多少個(gè)參數(shù)，但就像在直線方程y = ax + b中表現(xiàn)出來的那樣，除了x的參數(shù)a，還有一個(gè)常數(shù)項(xiàng)b。因此參數(shù)一般比自變量的個(gè)數(shù)多一個(gè)，當(dāng)有n個(gè)自變量的時(shí)候，會(huì)有n+1個(gè)參數(shù)。

最終的模型是由一個(gè)特定的方程來表示的，在訓(xùn)練模型的過程中，確定了這個(gè)方程中的未知參數(shù)。這些參數(shù)對(duì)于所有的樣本都是相同的，例如第一個(gè)樣本x（1）中的第一個(gè)自變量x1的參數(shù)與任意其他樣本x（i）中第一個(gè)自變量x1的參數(shù)是相同的。因此不用區(qū)分樣本間的參數(shù)，只用區(qū)分不同自變量之間的參數(shù)，可以使用一個(gè)n+1維的列向量θ來表示所有的參數(shù)：

??????θ=（θ0θ1?θn）

4. 模型的表示

這里說的模型就是一個(gè)特定的函數(shù)，上面已經(jīng)提過，模型一般使用h來表示。下面用線性回歸模型來舉例說明模型的符號(hào)表示。

4.1 直接表示

直接表示方法是我們?cè)跊]有學(xué)習(xí)線性代數(shù)之前的代數(shù)表示方式。

單變量線性回歸方程： hθ（x）=θ0+θ1xhθ（x）=θ0+θ1x

多變量線性回歸方程： nhθ（x）=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+…+θnxn

4.2 矩陣表示

學(xué)習(xí)了線性代數(shù)后，可以使用矩陣來表示上面的方程，不僅表示起來方便，直接進(jìn)行矩陣運(yùn)算效率也更高效。在這里需要特別說明的一點(diǎn)是，為了配合矩陣的表示，在上面的方程中添加了x0，并且x0=1，且將θ0作為x0的參數(shù)。

單變量/多變量線性回歸方程： ??????hθ（x）=Xθ=［x0（1）x1（1）…xn（1）x0（2）x1（2）…xn（2）????x0（m）x1（m）…xn（m）］［θ0θ1?θn］ ，此時(shí)X是一個(gè)m x （n+1）的矩陣，每一行表示一個(gè)樣本，每一列表示一個(gè)特征，結(jié)果是一個(gè)m x 1的列向量，其中m表示樣本的個(gè)數(shù)，n表示變量的個(gè)數(shù)（X中的每一列具有同樣的參數(shù)，一列表示在不同的樣本中同一個(gè)特征的取值）；

當(dāng)只有一個(gè)樣本多個(gè)變量時(shí)，還可以表示為： ??????hθ（x）=θTx=［θ0θ1…θn］［x0x1?xn］ ，此時(shí)x是一個(gè)（n+1）維的列向量，每一行表示一個(gè)變量的值。