机器学习算法分类

• 监督学习(supervised learning)（预测）
  • 定义：输入数据是由输入特征值和目标值所组成。函数的输出可以是一个连续的值(称为回归），或是输出是有限个离散值（称作分类）。
  • 分类 k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络
  • 回归 线性回归、岭回归
• 无监督学习(unsupervised learning)
  • 定义：输入数据是由输入特征值所组成。
  • 聚类 k-means

    机器学习开发流程

    

为什么需要特征工程(Feature Engineering)

机器学习领域的大神Andrew Ng(吴恩达)老师说“Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. “Applied machine learning” is basically feature engineering. ”

注：业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。

什么是特征工程

特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。

• 意义：会直接影响机器学习的效果

特征工程包含内容

• 特征抽取
• 特征预处理
• 特征降维

特征提取

将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征 

注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据

• 字典特征提取(特征离散化)
• 文本特征提取
• 图像特征提取

什么是特征预处理

通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程

• 数值型数据的无量纲化：
  • 归一化
  • 标准化

为什么我们要进行归一化/标准化？

• 特征的单位或者大小相差较大，或者某特征的方差相比其他的特征要大出几个数量级，容易影响（支配）目标结果，使得一些算法无法学习到其它的特征

归一化

1 定义

通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1])之间

2 公式

作用于每一列，max为一列的最大值，min为一列的最小值,那么X’’为最终结果，mx，mi分别为指定区间值默认mx为1,mi为0

那么怎么理解这个过程呢？我们通过一个例子

归一化总结

注意最大值最小值是变化的，另外，最大值与最小值非常容易受异常点影响，所以这种方法鲁棒性较差，只适合传统精确小数据场景。

标准化

1 定义

通过对原始数据进行变换把数据变换到均值为0,标准差为1范围内

2 公式

作用于每一列，mean为平均值，σ为标准差

• 对于归一化来说：如果出现异常点，影响了最大值和最小值，那么结果显然会发生改变
• 对于标准化来说：如果出现异常点，由于具有一定数据量，少量的异常点对于平均值的影响并不大，从而方差改变较小。

标准化总结

在已有样本足够多的情况下比较稳定，适合现代嘈杂大数据场景。

降维

降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程

• 降低随机变量的个数
• 相关特征(correlated feature)

正是因为在进行训练的时候，我们都是使用特征进行学习。如果特征本身存在问题或者特征之间相关性较强，对于算法学习预测会影响较大

降维的两种方式

• 特征选择
• 主成分分析（可以理解一种特征提取的方式）

什么是特征选择

1 定义

数据中包含冗余或无关变量（或称特征、属性、指标等），旨在从原有特征中找出主要特征。

2 方法

• Filter(过滤式)：主要探究特征本身特点、特征与特征和目标值之间关联
  • 方差选择法：低方差特征过滤
  • 相关系数
• Embedded (嵌入式)：算法自动选择特征（特征与目标值之间的关联）
  • 决策树:信息熵、信息增益
  • 正则化：L1、L2
  • 深度学习：卷积等

低方差特征过滤

删除低方差的一些特征，前面讲过方差的意义。再结合方差的大小来考虑这个方式的角度。

• 特征方差小：某个特征大多样本的值比较相近
• 特征方差大：某个特征很多样本的值都有差别

相关系数

• 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)
  • 反映变量之间相关关系密切程度的统计指标

特点

相关系数的值介于–1与+1之间，即–1≤ r ≤+1。其性质如下：

• 当r>0时，表示两变量正相关，r<0时，两变量为负相关
• 当|r|=1时，表示两变量为完全相关，当r=0时，表示两变量间无相关关系
• 当0<|r|<1时，表示两变量存在一定程度的相关。且|r|越接近1，两变量间线性关系越密切；|r|越接近于0，表示两变量的线性相关越弱
• 一般可按三级划分：|r|<0.4为低度相关；0.4≤|r|<0.7为显著性相关；0.7≤|r|<1为高度线性相关

这个符号：|r|为r的绝对值， |-5| = 5

什么是主成分分析(PCA)

• 定义：高维数据转化为低维数据的过程，在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量

• 作用：是数据维数压缩，尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息。

• 应用：回归分析或者聚类分析当中