机器学习主要内容的思维导图

 机器学习

机器学习：

定义：能够从经验中学习从而能够 把事情不断做好的计算机程序

人工智能的一个分支和 实现方式

理论基础：概率论 数理统计 线性代数 数学分析 数值逼近 最优化理论 计算复杂理论

核心要素：数据 算法  模型 

机器学习 ≠ 人工智能

艺术创作 金融领域 医疗领域 自然语言处理 网络安全 工业领域 娱乐行业

机器学习的一般流程： 明确分析目标、 收集数据 、数据预处理、 建模分析、 结果评估 、部署使用、 学习更新。

统计分析：统计学是研究如何收集资料、整理资料和进行量化分析、推断的一门学科 概念；  在科学计算、工业和金融领域有着重要的应用 ； 统计分析是机器学习的基本方法 。

高维数据降维：采用某种映射方法，降低随机变量的数量。（PCA\LDA\）

线性回归分析：

回归分析 分析一个变量与其他一个（或几 个）变量之间的相关关系的统计方法

种类

线性回归、多元回归、非线性回 归、广义线性回归（对数、possion ）

主要内容

1. 确定连续变量之间的相关关系

2. 建立回归模型

3. 检验变量之间的相关程度

4. 应用回归模型对变量进行预测

决策树算法： 一种有监督的学习 从数据中推导函数的技术 （ID3算法、C4.5算法、CART算法）。使用于组合的算法是弱学习算法， 即分类正确率仅比随机猜测略高的 学习算法，但是组合之后的效果仍 可能高于强学习算法，即集成之后 的算法准确率和效率都很高。

集成学习(Ensemble learning)： 是用多种学习方法的组合来获取比 原方法更优的结果（装袋法、提升法、随机森林）。

聚类分析

把数据对象划分成子集  簇中对象相似  簇间对象不相似

无监督学习  无标签  数据驱动 

聚类方法分类

基于划分的方法 基于层次的方法 基于密度的方法 基于网格的方法 基于模型的方法

良好聚类算法的特征

聚类高维数据的能力 处理噪声数据的能力 良好的伸缩性 处理不同类型数据的能力 发现任意形状的聚类 易解释性和易用性 对样本顺序的不敏感性 约束条件下的表现

基于划分的聚类----K均值算法

基于划分的聚类----k-mediods算法

基于划分的聚类----k-prototype算法

基于密度的聚类方法----DBSCAN算法

基于层次的聚类----类间距离计算方法

基于模型的聚类----期望最大化算法（EM算法）

基于模型的聚类----Kohonen神经网络聚类

文本分析的基本问题

将文本中抽取出的特征词进行向量化表示

将非结构化的文本转化为结构化信息

找出最具代表性的文本特征TF-IDF、信息增益和互信息等

采用向量空间模型(VSM)来描述文本向量

建立文本的数学模型实现对文本的计算、识别、分类等操作 

文本特征提取及表示----TF-IDF

文本特征提取及表示----信息增益

文本特征提取及表示----互信息

文本特征提取及表示----卡方统计

文本特征提取及表示----词嵌入

文本特征提取及表示----语言模型

文本特征提取及表示----向量空间模型

词法分析----文本分词

词法分析----命名实体识别

词法分析----语义消歧

句法分析----依存结构句法分析

句法分析----短语结构句法分析

神经网络介绍

并行处理 神经元以分布式的方式处理信息

用途 1. 用神经网络模拟生物学习过程并建模 2. 获得高效的分类器 

神经网络介绍----感知机

神经网络介绍----梯度下降

神经网络介绍----批量学习

神经网络介绍----随机学习

神经网络介绍----感知机

神经网络介绍----多层感知机

神经网络介绍---- Sigmoid函数

神经网络介绍----BP神经网络

神经网络介绍----埃尔曼网络

神经网络介绍----霍普菲尔网络

贝叶斯网络定义 使用有向无环图来表示变量间依赖关系的概率图模型

贝叶斯网络的构建

根据问题和领域专家 知识手工构建 通过对数据进行分析得到 贝叶斯网络 结合领域专家知识和数据分 析得到贝叶斯网络 

 

支持向量机模型----线性分类器

支持向量机模型----点到超平面的距离

支持向量机模型----分类器的选择

支持向量机模型----拉格朗日乘数法

支持向量机模型----核函数

 

Holland在上世纪60年代提出了遗传算法

进化计算的一个分支

一种模拟自然界生物进化过程的随机搜索算法 遗传算法

首先对问题进行编码

然后随机初始化种群，每个个体对应一个编码

通过适应度函数以及选择函数来进行对个体的淘汰

保留优良个体基因，产生新的子代 

选择算子 根据适应值把个体按比例进行淘汰，从而提高群体的适应值

交叉算子 种群中随机选择2个个体，交换染色体部分编码，产生2个新 的子个体

变异算子 以一个很小的概率随机改变染色体上的某个基因来 增加群体的多样性

 

核心问题

01 如何提高各分布式任务节点之间的网络传输效率

02 如何解决参数同步问题

03 如何提高分布式环境下的容错能力 

分布式机器学习基础----参数服务器

解决分布式学习里面的一致性、扩展性和稳定性问题 作用

支撑并行训练，存储模型参数和状态 功能

高效通信、宽松一致性、灵活可扩展、容错能力强、易用

特点

灵活可扩展 训练过程中支持动态扩展节点，不需要重启训练任务就可以动 态插入新节点到集合中，可节省大量训练时间

容错能力强 在大型服务器集群中，由于节点较多，小概率故障往往常态化 需要节点恢复时间要短，不能中断训练过程

易用 为了减少学习难度，尽可能使用常用语言或将参数表示成通用的 形式，如向量、矩阵等，与现有机器学习框架无缝拼接

应用背景

推荐系统是信息过滤器 推荐系统是一种营销手段 应用背景 帮助用户快速发现有用信息的工具 提高产品销量

应用场景

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