概念|吐血整理：关于机器学习不可不知的15个概念

导读：本文介绍不同类型的机器学习方法，以及模型评估的相关概念。
作者：布奇·昆托（Butch Quinto）
来源：华章科技

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01 有监督学习
有监督学习是利用训练数据集进行预测的机器学习任务。有监督学习可以分为分类和回归。回归用于预测“价格”“温度”或“距离”等连续值，而分类用于预测“是”或“否”、“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”、“恶性”或“良性”等类别。
分类包含三种类型的分类任务：二元分类、多类别分类和多标签分类。回归中包含线性回归和生存回归。
02 无监督学习
无监督学习是一种机器学习任务，它在不需要标记响应的情况下发现数据集中隐藏的模式和结构。当你只能访问输入数据，而训练数据不可用或难以获取时，无监督学习是理想的选择。常用的方法包括聚类、主题建模、异常检测、推荐和主成分分析。
03 半监督学习
在某些情况下，获取标记数据是昂贵且耗时的。在响应标记很少的情况下，半监督学习结合有监督和无监督学习技术进行预测。在半监督学习中，利用未标记数据对标记数据进行扩充以提高模型准确率。
04 强化学习
【概念|吐血整理：关于机器学习不可不知的15个概念】强化学习试图通过不断从尝试的过程和错误的结果来进行学习，确定哪种行为能带来最大的回报。强化学习有三个组成部分：智能体（决策者或学习者）、环境（智能体与之交互的内容）和行为（智能体可以执行的内容）。这类学习通常用于游戏、导航和机器人技术。
05 深度学习
深度学习是机器学习和人工智能的一个分支，它使用深度的、多层的人工神经网络。最近人工智能领域的许多突破都归功于深度学习。

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06 神经网络
神经网络是一类类似于人脑中相互连接的神经元的算法。一个神经网络包含多层结构，每一层由相互连接的节点组成。通常有一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。
07 卷积神经网络
卷积神经网络（convnet或CNN）是一种特别擅长分析图的神经网络（尽管它们也可以应用于音频和文本数据）。卷积神经网络各层中的神经元按高度、宽度和深度三个维度排列。我将在第7章更详细地介绍深度学习和深度卷积神经网络。
08 模型评估
在分类中，每个数据点都有一个已知的标签和一个模型生成的预测类别。通过比较已知的标签和预测类别为每个数据点进行划分，结果可以分为四个类别：真阳性（TP），预测类别和标签均为阳性；真阴性（TN），预测类别和标签均为阴性；假阳性（FP），预测类别为阳性但标签为阴性；假阴性（FN），预测类别为阴性但标签为阳性。
这四个值构成了大多数分类任务评估指标的基础。它们通常在一个叫作混淆矩阵的表格中呈现（如表1-1）。

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表1-1 混淆矩阵
09 准确率
准确率是分类模型的一个评估指标。它定义为正确预测数除以预测总数。

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在数据集不平衡的情况下，准确率不是理想的指标。举例说明，假设一个分类任务有90个阴性和10个阳性样本；将所有样本分类为阴性会得到0.90的准确率分数。精度和召回率是评估用例不平衡数据的训练模型的较好指标。
10 精度
精度定义为真阳性数除以真阳性数加上假阳性数的和。精度表明当模型的预测为阳性时，模型正确的概率。例如，如果你的模型预测了100个癌症的发生，但是其中10个是错误的预测，那么你的模型的精度是90%。在假阳性较高的情况下，精度是一个很好的指标。