一、机器学习基础概念
1. 什么是机器学习
机器学习并不等同于人类学习。它本质上是找到一组数学公式，使得输入（训练数据）能输出期望结果。之所以叫“学习”，源于1959年IBM的营销术语。
2. 学习类型
监督学习：用带标签的数据训练模型（如垃圾邮件分类）。
无监督学习：无标签数据，发现隐藏结构（如聚类）。
半监督学习：少量标签+大量无标签数据。
强化学习：通过奖励机制学习策略（如游戏AI）。
二、监督学习核心流程
1. 数据准备
特征工程：将原始数据（如邮件文本）转为数值特征（如词袋模型）。
标签处理：分类问题需将标签转为数值（如垃圾邮件=1，正常邮件=-1）。
2. 模型训练
以支持向量机（SVM）为例：
在高维空间中寻找超平面分离不同类别。
优化目标：最大化类别间隔（最小化||w||）。
处理噪声：引入软间隔和惩罚参数C。
非线性问题：使用核函数（如RBF核）将数据映射到高维空间。
三、五大基础算法
1. 线性回归
模型：y = wx + b，通过最小化均方误差（MSE）拟合数据。
优点：简单、不易过拟合；缺点：无法捕捉非线性关系。
2. 逻辑回归
本质是分类算法，用sigmoid函数将线性输出映射为概率。
优化：最大化似然函数，而非最小化误差。
3. 决策树（ID3/C4.5）
通过信息增益（熵减）选择分裂特征，构建树结构。
处理过拟合：剪枝（如C4.5的悲观剪枝）。
4. 支持向量机（SVM）
核心：最大间隔分类器，支持核技巧处理非线性。
关键参数：C（正则化强度）、核函数类型（线性/RBF）。
5. k近邻（kNN）
惰性学习：不训练模型，直接根据邻居投票预测。
距离度量：欧氏距离或余弦相似度，k值需调参。
四、神经网络与深度学习
1. 多层感知机（MLP）
结构：输入层→隐藏层（ReLU/tanh激活）→输出层（softmax/sigmoid）。
训练：反向传播+梯度下降，需调参学习率、层数、神经元数。
2. 卷积神经网络（CNN）
专为图像设计：卷积层提取局部特征，池化层降维。
关键概念：卷积核、步长（stride）、填充（padding）。
3. 循环神经网络（RNN）
处理序列数据（如文本），但存在梯度消失问题。
改进：LSTM/GRU通过门控机制保留长期记忆。
五、模型优化与评估
1. 过拟合与正则化
过拟合原因：模型复杂、数据量不足。
解决方案：
L1/L2正则化（惩罚大权重）。
Dropout（随机屏蔽神经元）。
早停（Early Stopping）。
2. 超参数调优
网格搜索：穷举参数组合（如SVM的C和核）。
交叉验证：将训练集分为k折，避免过拟合验证集。
3. 评估指标
分类：准确率、精确率/召回率、F1分数、AUC-ROC。
回归：均方误差（MSE）、R²。
六、无监督学习
1. 聚类算法
k-means：基于距离的硬聚类，需预设簇数k。
DBSCAN：密度聚类，自动识别任意形状簇，抗噪声。
高斯混合模型（GMM）：软聚类，用EM算法估计参数。
2. 降维技术
PCA：线性投影到最大方差方向。
UMAP：非线性流形学习，保留局部结构，适合可视化。
七、高级应用场景
1. 序列到序列（Seq2Seq）
用于机器翻译、文本摘要，由编码器（RNN/CNN）和解码器（带注意力机制）组成。
2. 推荐系统
协同过滤：基于用户-物品交互矩阵（如Netflix推荐）。
因子分解机（FM）：处理稀疏特征的高阶交互。
3. 迁移学习
预训练模型（如ImageNet的CNN）微调适应新任务，减少数据需求。
4. 一/零样本学习
一-shot学习：用Siamese网络比较图像相似性（如人脸识别）。
零-shot学习：通过属性嵌入预测未见类别（如识别新动物）。
八、实践建议
1. 数据不平衡处理
过采样：SMOTE合成少数类样本。
加权损失：为少数类分配更高权重。
2. 模型组合
集成方法：随机森林（Bagging）、梯度提升树（Boosting）。
堆叠（Stacking）：用元模型组合不同基模型输出。
九、未涵盖内容（扩展阅读）
主题模型：LDA用于文本主题发现。
高斯过程：贝叶斯非参数回归，提供不确定性估计。
强化学习：Q-Learning、策略梯度，用于游戏和机器人控制。
生成对抗网络（GAN）：生成逼真图像或数据。
十、总结
本书用简洁语言覆盖了机器学习的核心算法与实践，从线性回归到深度学习，从监督到无监督学习。重点在于理解模型假设、优化目标及适用场景，而非数学推导。实际应用中，需结合数据特性（规模、稀疏性、模态）选择算法，并通过调参和验证集优化性能。
本书免费下载地址
关注微信公众号“人工智能产业链union”回复关键字“AI加油站42”获取下载地址。
【AI加油站】第八部：《模式识别（第四版）-模式识别与机器学习》（附下载）
