机器学习概览

什么是机器学习？

机器学习是通过分析大量数据来实现自我学习的过程。例如，机器不需要通过编程来识别猫或人脸，而是可以通过大量图片训练，从中归纳和识别特定的目标。

机器学习与人工智能的关系

机器学习是人工智能领域的一部分，专注于寻找数据中的模式并利用这些模式进行预测。它与知识发现和数据挖掘有所交集。更多信息可参考《一文读懂机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学的区别》。

机器学习的工作方式

1. 选择数据：将数据分为训练数据、验证数据和测试数据三部分。
2. 模型数据：利用训练数据构建模型。
3. 验证模型：利用验证数据评估模型。
4. 测试模型：利用测试数据检查模型的表现。
5. 运用模型：利用训练好的模型在新数据上进行预测。
6. 调优模型：通过更多的数据、不同的特征或调整参数来提升模型性能。

机器学习的地位

• 传统编程：程序员编写程序来解决问题。
• 统计学：分析师研究变量间的关系。
• 机器学习：数据科学家使用训练数据集教计算机如何执行任务。
• 智能应用：智能应用利用人工智能的结果，例如精准农业的应用案例。

机器学习的实际应用

机器学习有许多应用场景，以下是几个例子： - 快速三维地图测绘：PwC 的数据科学家和专家将机器学习应用于无人机收集的数据，实现了精确监控和快速反馈。 - 增强分析以降低风险：PwC 将机器学习与其他分析技术结合，提高了对复杂可疑行为的理解。 - 预测表现最佳的目标：PwC 使用机器学习和其他分析方法来评估赛马的表现。

机器学习的演化

机器学习方法经历了多次演变，未来有望进一步融合不同流派的方法。以下是机器学习方法的演变路径和未来的可能趋势：

五大流派

1. 符号主义：使用符号、规则和逻辑进行逻辑推理。
2. 贝叶斯派：通过概率推理获取发生的可能性。
3. 结合主义：使用概率矩阵和加权神经元动态识别和归纳模式。
4. 退化主义：生成变化并从中选择最优的。
5. Analogizer：根据约束条件优化函数。

演化阶段

• 1980年代：主导流派是符号主义，使用决策支持系统。
• 1990年代到2000年：主导流派是贝叶斯，使用概率论。
• 2010年代早期到中期：主导流派是结合主义，使用神经网络和概率。

未来展望

• 2010年代末期：结合主义和符号主义相结合，使用记忆神经网络和大规模集成。
• 2020年代+：结合主义、符号主义、贝叶斯等方法的融合，使用云计算和雾计算。
• 2040年代+：算法融合，最佳组合的元学习。

机器学习的算法

选择哪种机器学习算法取决于数据的性质和数量以及具体的应用场景。以下是几种常见算法及其特点：

1. 决策树：适合对特征进行评价，例如信用评级和赛马预测。

   • 优点：擅长对多种特征进行评价。
   • 场景举例：信誉评价、赛马结果预测。

2. 支持向量机：擅长进行二元分类。

   • 优点：擅长进行非线性分类。
   • 场景举例：新闻分类、手写识别。

3. 回归：描述因变量与一个或多个自变量之间的关系。

   • 优点：识别变量间的连续关系。
   • 场景举例：交通流量分析、邮件过滤。

4. 朴素贝叶斯分类：快速分类相关对象。

   • 优点：适用于小数据集上的分类。
   • 场景举例：情感分析、消费者分类。

5. 隐马尔可夫模型：适用于识别和预测操作。

   • 优点：允许数据的变化性。
   • 场景举例：面部表情分析、天气预报。

6. 随机森林：适用于大规模数据集和存在大量特征的情况。

   • 优点：对大规模数据集有用。
   • 场景举例：用户流失分析、风险评估。

7. 循环神经网络：适用于有序信息的预测。

   • 优点：逐层传递信息。
   • 场景举例：图像分类、文本分析。

8. 长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元神经网络（GRU）：具有更好的记忆能力。

   • 优点：更好地控制记忆。
   • 场景举例：自然语言处理、翻译。

9. 卷积神经网络：适用于大型数据集和复杂分类任务。

   • 优点：处理大量特征。
   • 场景举例：图像识别、文本转语音、药物发现。