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機器學(xué)習(xí)入門報告之 解決問題一般工作流程
2018-03-20
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機器學(xué)習(xí)入門報告之 解決問題一般工作流程

對于給定的數(shù)據(jù)集和問題，用機器學(xué)習(xí)的方法解決問題的工作一般分為4個步驟：

一．     數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先，必須確保數(shù)據(jù)的格式符合要求。使用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)格式可以融合算法和數(shù)據(jù)源，方便匹配操作。此外還需要為機器學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)備特定的數(shù)據(jù)格式。

然后，直接得到的數(shù)據(jù)集很少可以直接使用，可能有以下原因：

1.    樣本某些屬性缺失

2.    某些樣本未標(biāo)記

3.    樣本屬性過多

4.    沒有分出訓(xùn)練集和測試集

5.    不同類別訓(xùn)練樣例比例相差太大


對于1，2這樣的情況，在該類樣本數(shù)較少的情況下一般通過刪除該類無效樣本來清洗數(shù)據(jù)。

對于3

·過多的特征可能誤導(dǎo)學(xué)習(xí)器

·更多的特征意味著更多的參數(shù)需要調(diào)整，過擬合的風(fēng)險加大

·數(shù)據(jù)的可視化要求維度不高于3

·維度越少訓(xùn)練越快，可嘗試的東西越多，能得到更好地效果

·數(shù)據(jù)的維度可能虛高。


解決方法就是降維，降維分為特征選擇法和特征抽取法。


特征選擇法：

所謂特征選擇，就是選擇樣本中有用、跟問題相關(guān)的特征。事實上并不一定樣本的所有屬性對具體問題都是有用的，通過一定的方法選擇合適的特征可以保證模型更優(yōu)。常用的方法大致分三類：過濾式、包裹式和嵌入式。


特征抽取法：

特征抽取試圖將原始特征空間轉(zhuǎn)換成一個低維特征空間而不丟失主要信息。無法使用選擇方法來刪除特征，而特征又太多的時候，這種方法很有效。我們可以通過主成分分析PCA和線性判別式分析和多維標(biāo)度法來驗證。


對于4，為了方便訓(xùn)練和驗證模型好壞，數(shù)據(jù)集一般會以9：1或者其他合適比例（比例選擇主要基于實際問題）分為測試集和驗證集。如果給定的數(shù)據(jù)集只是已經(jīng)標(biāo)記好的樣本，那么劃分時必須保證數(shù)據(jù)集和測試集的分布大致均勻。


對于5，即類別不均衡問題，處理的一個基本策略是—再縮放。

二．     選定算法

一種方式是根據(jù)有沒有標(biāo)記樣本考慮。
如果是有標(biāo)記樣本，可以考慮有監(jiān)督學(xué)習(xí)，反之則是無監(jiān)督學(xué)習(xí)。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法主要是聚類。隨機選定幾個樣本，通過一定的算法不停迭代直至收斂或者達(dá)到停止條件，然后便將所有樣本分成了幾類。
對有監(jiān)督學(xué)習(xí)而言，根據(jù)最終所需要的輸出結(jié)果
如果是分類問題，可以參考的模型有線性回歸及其非線性擴展、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機SVM、規(guī)則學(xué)習(xí)等
如果是回歸問題，可以認(rèn)為是分類的連續(xù)形式，方法便是以上模型的變種或擴展
如果涉及到概率，可以參考的有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯、最大似然、EM、概率圖、隱馬爾科夫模型、強化學(xué)習(xí)等


三．     訓(xùn)練算法

將格式化數(shù)據(jù)輸入到算法，從中抽取知識或信息。這里的得到的知識需要存儲為計算機可以處理的格式，方便后續(xù)使用。


四．     性能評估和優(yōu)化

如果要評估訓(xùn)練集和測試集的劃分效果，常用的有留出法、交叉驗證法、自助法、模型調(diào)參等
如果模型計算時間太長，可以考慮剪枝
如果是過擬合，則可通過引入正則化項來抑制（補償原理）
如果單個模型效果不佳，可以集成多個學(xué)習(xí)器通過一定策略結(jié)合，取長補短（集成學(xué)習(xí)）


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