ML算法概述

此处相暂时不讨论有关概念、名词，而是通过一场云课堂迅速了解有关机器学习的一些基本概念，为后续学习留下基本印象。

三、算法分类

监督学习

• 分类预测

  • 根据数据样本上抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个。
  • 

• 回归分析

  • ，预测连续值的结果。
  • 如电影票房值；某城市房价的具体值。

无监督学习

• 聚类

• 关联规则

强化学习

• Q-learning
• 时间差学习

四、ML模型评估与选择

——以房产价格预测为例

4.1经验误差、过拟合

经验误差，指的是模型在训练集上的误差，empirical error:

• 即参考答案与预估结果的差值平方，再平均，作为概述的经验误差。

• 训练好的模型，需要在测试数据、真实环境中平稳地完成预估。否则就是过拟合

4.2偏差与方差

• 例如，用平均价格（这是极其简单的模型）来预估，显然其偏差十分大：

  • 这里的平均价格模型简单、抖动小，但是学习能力极差。
    

• 例如，复杂模型的偏差：

  • 会小，因为平均后最大值和最小值会相互抵消。
    

• 方差同理：
  
  

• 复杂模型一般具有：较低的偏差，较高的方差

• 简单模型一般具有：较高的偏差，较低的方差

• 简单模型“欠拟合”，复杂模型“过拟合”
  

4.3性能度量指标

分类问题的常用性能度量方法：

• AUC一般为度量排序的指标，一般在排序，或者样本分布不均衡的问题中被采用，
• 一般取值在0.5-1

回归问题的性能度量：

4.4评估方法

解决手上没有未知的样本，如何进行可靠的评估？

• 留出法 hold-out

  • 例如，电商数据中，男女比例、地区分布一致。
    

• 交叉验证法 cross validation
  

• 自助法 bootstrap

  • 可能会改变数据的分布，因为被放回了就会可能被重复抽取到。
    

4.5选择最优的模型

reference

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