《hands-on ml》Chapter 1

作者

The Machine Learning Landscapes

为何用Machine Learning?

替代传统规则

以垃圾邮件过滤举例，传统编程方式会不断新增规则，规则一般都是根据邮件中包含的关键词，比如“credit card”，“free”等。最后关键词列表会不断膨胀，导致规则难以维护。另一方面，垃圾邮件的发送方也会不断尝试使用新的文案，之前的规则就会失效，就需要持续增加关键词，维护成本较高。

而机器学习的方式，通过学习用户打标的垃圾邮件，自动识别出相应的规则，也就是关键词列表，无需太多的人工干预。

传统方式很难解决的问题

比如语音识别，不同语言不同口音，再加上每个人的发音各不相同，使用传统方式来识别语音的难度极大，所以目前最好的方式，仍然是根据成千上万的例子（有识别结果的语音）自我学习。

模式识别

机器学习自动识别出的规则，反而能够帮助人类发现潜在的一些规则。还是以垃圾邮件识别举例，机器学习识别出来的规则，同样是一些关键词或者关键词的组合，这些能够反映出时下的一些趋势。通过机器学习从大量数据中发掘潜在规律的，称之为数据挖掘（data mining）。

总结

机器学习的优势体现在：

  • 需要大量人工维护的规则
  • 传统方式无法解决的难题，比如语音识别、围棋
  • 不稳定的环境中，机器学习更易适应新数据
  • 从大量数据中获取洞悉

Machine Learning的分类

监督学习与无监督学习

根据训练期间是否监督以及监督的程度，可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。

监督学习（Supervisd Learning）

在监督学习中，训练数据需要标签。监督学习主要有两大类任务。

  • 分类（Classification）
  • 回归（Regression）

一些重要的监督学习算法，如：

  • KNN（k-Nearest Neighbors）
  • Linear Regression
  • Logistic Regression
  • SVM（Support Vector Machines）
  • Decision Tree and Random Forests
  • Neural networks

无监督学习（Unsupervised Learning）

在无监督学习中，训练数据没有标签，只能自我学习。

主要的算法如下：

  • 聚类（Clustering）
    • k-Means
    • Hierarchical Cluster Analysis（HCA）
    • Expectation Maximization
  • 可视化及降维（Visualization and dimensionality reduction）
    • 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）
    • Kernel PCA
    • Locally-Linear Embedding（LLE）
    • t-distributed Stochastic Neighbor Embedding（t-SNE）
  • 关联规则学习（Association rule learning）
    • Apriori
    • Eclat

半监督学习（Semisupervised Learning）

无监督学习算法与监督学习算法的结合，比如Google Photos，先通过聚类算法将照片人物分组，用户打标之后，就可以通过算法给所有的照片进行打标，方便照片搜索。

强化学习（Reinforcement Learning）

在学习过程中，存在一个agent，通过不断观察环境，选择策略行动后，得到相应的奖励或者惩罚。最终通过不断的尝试后，发现最佳的策略（policy）。比如Deepmind的AlphaGo

批量学习与在线学习

按照是否可以增量学习实时流数据，分为批量学习和在线学习。

批量学习（Batch Learning）

批量学习，只能一次训练全部的数据，需要消耗大量的时间和资源，也被称为离线学习（offline learning）。如果想训练新的数据，则需要从头开始重新训练一个新版本。

在线学习（Online Learning）

在线学习中，可以逐个喂入训练数据，或者小批量（mini-batches）的方式，因此很适合那些流式输入的系统，比如股票系统。

训练完的数据可以丢弃掉，从而节省空间资源。由于可以分批训练数据，因此机器的内存不需要装载所有的数据（称为out-of-core learning）。

在线训练的一个重要参数就是系统多快地学习好新的数据，称为学习率（learning rate）。如果学习率很高，那么学习的速度越快，可是忘记旧知识的速度也越快。相反，学习率设置低的话，系统会有一定的“惯性”，也就是说虽然学习速度慢，但是也不会被新知识很快覆盖。

在线学习的一个挑战，就是如果有脏数据进来，则系统表现会大幅下降。如果是一个在线系统，则用户很快会注意到。因此，需要有相应的系统性能监控，以及输入异常数据的监控。

Instance-Based vs Model-Based

根据如何泛化（也就是根据训练集训练好后，如何应用到新的数据上），还可以分类为instanced-based与model-based。

Instance-based Learning

还以垃圾邮件打标为例，最直接的做法，就是记住已经打标好的邮件的内容，然后通过计算目标邮件的相似度，来判断邮件是否为垃圾邮件。相似度的计算，可以是统计重复关键词的次数等方式。

Model-based Learning

另一种泛化的方式，就是通过训练计算出一个模型，通过这个模型去预测新的数据。

书中的例子，就是幸福指数与人均GDP的关系。根据样本，大概可以看出是一个线性关系，因此决定选择一个线性模型（该表称之为model selection）

life_satisfication = θ0 + θ1 * GDP_per_capita

要确定模型的参数θ0与θ1 ，就需要有评估的方式。要么定义一个适配函数（fitness function / utility function）来衡量模型的表现有多好，要么定义一个损失函数（loss function）来衡量模型表现有多差。对于线性回归的场景，一般都是用损失函数，来计算出预测结果与实际结果的差异，目标就是尽量减少这个差异。

还有一种预测方式，就是instance-based learning。通过找出样本中最靠近目标国家的三个国家，计算他们的平均值，就是目标的预测值。这种方式就是kNN（这里neighbor数量取3）。

总体来说，分为四个步骤：

  • 研究样本数据
  • 选择一个适合的模型（model selection）
  • 基于训练集的模型训练（通过损失函数找到最优模型参数）
  • 将模型应用到新的数据上（推理 / inference）

机器学习的主要挑战

挑战主要有bad data和bad algorithm

Data – 训练集的数量

The Unreasonble Effectiveness of Data论文显示，即使是不同的算法，只要有足够的训练集，就可以达到差不多相同的准确度。作者也提到，与其花费精力开发算法，也许找到足够的训练集也能达到相同的效果。

Data – 训练集的代表性

如果训练集不够代表性，那么训练出来的模型也是不准确的。以下图为例，如果一开始没有高GDP的几个样本数据，那么训练出来的模型是虚线，与真实差距较大。只有当红色的样本加入后，训练出的模型才更准确。这种样本不够代表性，也被称为样本偏差（sampling bias）。

Data – 训练集的数据质量

如果训练集数据满是错误、噪音、异常值，那么系统就很难表现良好。所以，数据科学家都会耗费很大的精力在数据的清洗上面：

  • 如果某些样本明显是异常值，要么直接丢弃掉，要么手动修复下数据。
  • 如果某些样本的某些特征值缺失，比如年龄字段。对于这种情况，可以直接拿年龄中位数填充，或者训练一个不依赖年龄的模型。

Data – 特征的相关性

老话说：Garbage in，garbage out。需要挑选出最相关的特征，称之为特征工程（feature enginerring）。

  • 特征选择（feature selection）：从已有特征中挑选出最有用的特征。
  • 特征提取（feature extraction）：将已有特征组合为更有用的特征，比如之前的PCA等算法。
  • 从新的数据中提取新的特征

Algorithm – 过拟合

机器学习中，当模型在训练集上表现良好，但是并不能泛化到其他数据上，称之为过拟合（overfitting）。比如下面这幅图，就是采用了多项式（最高10次项）模型。

poly = preprocessing.PolynomialFeatures(degree=10, include_bias=False)
scaler = preprocessing.StandardScaler()
lin_reg2 = linear_model.LinearRegression()

pipeline_reg = pipeline.Pipeline([
    ('poly', poly),
    ('scal', scaler),
    ('lin', lin_reg2)])

虽然上面的模型能够完美拟合测试集中的每个样本，但是并不能将模型用于预测。

过拟合一般是由于模型相对于训练集来说太过复杂了，可能的解决方式就是：

  • 简化模型，比如不要使用高次项的多项式模型，而是采用简单的线性拟合
  • 准备更多的训练数据
  • 减少训练集中的噪音（修复数据集中的异常和错误）

正则化（Regularization）

为了解决过拟合，让模型更加简单，不能有很多的参数。还是以之前的线性模型为例：θ0 + θ1 * GDP_per_capita。如果仅有θ0一个参数，就会变成水平直线，所以还是要加上第二个参数θ1 。但是为了避免引入第二个参数导致的过拟合，因此需要一个正则化（Regularization）的过程，用于限制参数的大小。

如下图所示，正则化的虚线相比于未正则化的虚线，更能拟合全部的样本。

这个正则化的度，是由一个hyperparameter来控制的。hyperparameter越大，会导致正则化限制的越多，会导致参数过小，因此这个参数的调优特别重要。

正则化的原理

损失函数定义为目标结果与实际结果的差异

{\displaystyle L(F)=\sum _{i\in {\mathcal {D}}}\ell (y_{i},{\hat {y}}_{i})}

模型训练的过程，其实是寻找全局损失函数的最小化

{\displaystyle F^{*}:=\mathop {\text{arg min}} _{F}L(F).}

正则化就是为了对抗过拟合，特意向损失函数中加入描述模型复杂程度的正则项Ω(F)，从而让寻找最小化的公式变成了

{\displaystyle F^{*}:=\mathop {\text{arg min}} _{F}{\text{Obj}}(F)=\mathop {\text{arg min}} _{F}{\bigl (}L(F)+\gamma \Omega (F){\bigr )},\qquad \gamma >0.}

Algorithm – 欠拟合

过拟合的反面，就是欠拟合（underfitting），原因就是模型过于简单，解决方法有以下几种

  • 选择更强大的模型，增加更多的参数
  • 通过特征工程，选择更好的特征
  • 减少对模型的限制（比如减少正则化的hyperparameter）

测试与验证

需要将样本分为训练集（training set）与测试集（test set），一般的经验比例是80%:20%。通常的做法就是通过训练集训练模型后，然后将模型用于测试集，并评估模型的表现。模型在测试集上的错误率，又被称为泛化误差（generalization error，out-of-sample error），这个误差就是评估模型表现的主要指标。

但是会遇到测试集上表现良好，但是投入生产后表现不佳。这是因为泛化误差，针对的永远是测试集，所以模型的参数，其实是在测试集上的最优参数，并不一定是实际的最优。

一个可行的解决方法，就是增加一个新的验证集（validation set）。做法就变成了：

  1. 基于训练集（training set）训练模型
  2. 基于验证集（validation set）统计误差，从而挑选出合适的模型与超参数
  3. 将模型运行于测试集（test set），评估出误差

还有一种做法，就是交叉验证（cross-validation）。这里就无需用到验证集了，是将训练集分拆成多个子集，每个模型都是使用其中若干个子集，并用剩余的样本做验证，具体如图所示

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