2 监督学习与非监督学习

2 机器学习算法

2.1 监督学习

首先给出一个例子来解释什么是监督学习，后面将给出更加正式的定义。假设你想预测房价（无比需要啊。。。。），某个学生从某地收集了数据集，其中一个数据集是这样的。横坐标是房子的面积（平方英尺为单位），纵坐标是房子的价格（单位千美元）。

假设你的朋友有个750平方米的房子，想要知道能够卖多少钱。学习算法怎么可以帮助你呢？一种方法是学习算法可以绘制一条直线，使这条直线尽可能的匹配到所有数据，从下图可以看出，可能能够买到15万刀（一平米两千刀，看来人家的房价也不低啊。。。。）。

直线可能并不是最好的方法，可能会有更好的，在房价预测的例子中，可能一个二元函数能够更好的匹配所有数据，即二次多项式更加符合数据集，如果你这样做，预测结果就应该是20万刀（我去，还让人活吗？？？）。后面会介绍怎么决定是选择线性函数还是二次函数来拟合数据。

监督学习意指给一个算法一个数据集，在这个数据集中正确的答案已经存在了（supervised learning refers to the fact that we gave the algorithm a data set in which the "right answers" were given.）。比如给定房价数据集，对于里面的每一个例子，算法都知道正确的房价，即这个房子实际卖出的价格，算法的结果就是计算出更多的正确的价格，比如你朋友想要卖出的那个房子的价格。

监督学习又叫做回归问题（应该是回归问题是监督学习问题的一种），意指要输出一个连续的值，例如房价，虽然一般将房价记到美分单位，所以实际上还是一个离散值，但是通常将它看作为实际数字，是一个连续值的数。

回归问题是对于连续性数据,从已有的数据分析中,来预测结果。

监督学习与回归问题

另一个监督学习的例子，根据医学记录来预测胸部肿瘤的恶性良性。现在有一个数据集，可以表示为下图所示，横轴表示肿瘤的大小，纵轴表示肿瘤的恶性（1）、良性（0）。现在有5个良性肿瘤与5个恶性肿瘤，不幸的是有个朋友得了肿瘤，但是不知道肿瘤是恶性还是良性，机器学习的问题是，你能否算出一个概率，即肿瘤为恶性或者良性的概率？。专业的说，这是一个分类的问题，分类问题是要预测一个离散的输出，这里是0或1，恶性或者良性。事实证明，在分类问题中会有超过两个的值，输出的值可能会超过两个，举个例子。胸部肿瘤可能有三种类型，所以要预测的离散值是0，1，2，3。0代表良性，1代表1号癌症，2代表2号癌症，以此类推。

监督学习与分类问题

在分类问题中，还有另一种作图方式来描述数据集，需要用到不同的符号集合来描述数据。如果肿瘤大小被作为唯一的属性来预测肿瘤的恶性良性，可以将图画成这样，使用不同的符号来表示恶性与良性，不再统一画叉叉，使用圈圈代表良性肿瘤，仍然使用叉叉代表恶性肿瘤，我所做的就是将上面的数据映射下来，再用不同的符号表示。

在这个例子中，只使用了一个属性来预测肿瘤的恶性与良性，在其他机器学习问题里，有着不只一个的特征和属性，例如现在病人的年龄和肿瘤大小都知道了，这种情况下，数据集表示如下图所示，病人的年龄和肿瘤大小已知，不同的病人会不一样，良性肿瘤使用圆圈表示，恶性肿瘤使用叉叉表示，假设有一个朋友得了肿瘤，肿瘤的大小以及朋友的年龄已知（在图中对应的点如图所示），那么依据这个数据集，学习算法画出一条直线，分开恶性肿瘤和良性肿瘤，这样就能判断你的朋友是恶性肿瘤还是良性肿瘤了。在这个例子中，总共有两个特征，肿瘤的大小以及患者的年龄。在别的机器学习问题中，经常会用到更多的特征，通常会用到这些特征，比如块的厚度，即胸部肿瘤的厚度，肿瘤细胞大小和形状的一致性等，这表明机器学习算法（我们讲学习到的），能够处理很多的特征，无论是3个，5个，还是更多，这里我们列举出了5个特征，但对于其他的ML（Machine Learning）问题，真正要用到的特征不只5个，要用到许多的特征以及属性，所以，你的学习算法要用到许多的属性、特征来进行预测，所以你如何处理无限多的特征呢？？？甚至你又如何存储无限多的东西到电脑里，又要避免内存溢出呢？？？事实上，当我们介绍支持向量机（SVM）算法时，就知道存在一个简单的数学方法来让电脑处理无限多的特征。

多个特征

总结，在这一节我们介绍了监督学习，监督学习可以被分为回归问题与分类问题。监督学习的基本思想是，对于数据集中的每个数据，都有相应的正确的答案，算法就是基于这些来进行预测，我们知道了输出应该是什么样子的。例如那个房价的问题和肿瘤的问题。我们也介绍了回归问题，即通过回归来预测一个连续值输出。我们还谈到了分类问题，它的目标是预测离散值输出。

下面是个小测验题目：假设你有一个公司，希望通过机器学习算法来解决两个问题，第一个问题是你有一堆货物清单，假设他们有几千件可卖，你想预测出你在未来三个月能够卖出多少货物？第二个问题是你有许多用户，你想写程序来检查每个用户的账户，判断这个账户是否被黑过？请判断这两个问题哪个是回归问题，哪个是分类问题？

答案：第一个问题是回归问题，因为输出值是连续值，第二个问题是分类问题，因为输出值是离散值。

这就是监督学习，在下一节，我们将介绍非监督学习。

2.2 无监督学习

在上一节中，我们已经讲解了监督学习，这一节我们将讲解非监督学习，回想上一节，数据集的数据被标记为正样本和负样本，即良性肿瘤和恶性肿瘤，所以对于监督学习中的我们已经被告知了什么是正确的答案，及肿瘤是恶性还是良性的。在无监督学习中，我们用到的数据会和监督学习里面的看起来有些不一样，在无监督学习中，没有属性或标签这一概念，也就是说所有的数据都是一样的，没有区别。在非监督学习中，我们被给与了一个数据集，但是没有人教我们怎么做，我们也不知道每个数据点表示什么，相反，他只告诉我们这里有一个数据集，你能够找到其中的某种结构吗？？？对于给定的数据集，非监督学习算法可能判定这个数据集有两个不同的聚类，你猜对了，非监督学习算法，会将数据集分成两个不同的聚类，如下图所示，这就是所谓的聚类算法，它被用在许多的地方。

非监督学习

举一个聚类的例子，google新闻的例子，谷歌新闻每天都在干些什么呢？？？他们每天会去收集网络上成千上万的新闻，然后将他们分组，组成一个个新闻专题，比如将所有油井事故相关的新闻放在一起。实际上聚类算法和无监督算法可以被用到许多其他的问题。这里在列举一个例子，关于基因的例子。

基本的思想是给定一组不同的个体以及各个个体所拥有的所有基因，机器学习算法能够做的是根据是否拥有某个特定的基因，将个体归类到各个不同的类别中，即将各个个体归为不同类型的人。红绿蓝展示了一个个体拥有某个基因的程度，你所能做的就是运行一个聚类算法，将不同的个体归入不同的类，这就是非监督学习。我们没有提前告知这个算法，这些是第一类人，这些是第二类人等等，相反，我们只是告诉算法，这里有一堆数据，但是不知道是什么东东，不知道里面有什么类型，然后你能找到其中的类型吗？？？然后根据得到的类型将个体分类，虽然我事先不知道有哪些类型。因为，对于这些算法，我们没有给定一个正确的答案，所以这就是无监督学习。

无监督学习还有其他许多的例子，如下图所示。

管理集群，找出哪些机器倾向于协同合作，将这些机器放在一起，可以大大提高集群工作的效率。
用于社交网络的分析，知道哪些朋友用email联系的多，你的facebook的朋友等，知道了这些之后，我们可以自动分析出哪些是十分要好的朋友组，哪些是互相认识的朋友组。
许多公司拥有大量的客户信息数据库，给你一个客户数据集，你能否自动找出不同的市场分割，将客户细分到不同的细分市场中，从而有助于在不同的细分市场中进行更加有效的营销，我们有这些客户数据，但是我们不知道有哪些细分市场，而且对于数据集的某个客户，我们预先也不知道他们属于哪个细分市场，我们必须让算法自己去数据中发现这一切。
无监督学习也被用于天文数据分析。

所有这些都是聚类算法的例子。聚类算法只是无监督学习的一种。

现在我们来介绍另一种无监督学习算法：

先来谈谈鸡尾酒会的问题。有一个宴会，有一屋子的人，大家都坐在一起，大家都在同时说话，许多的声音混合在一起，因为所有人都是在同时说话的，在这种情况下，你很难听清楚你面前的人说的话，因此，比如有这样一个场景，宴会上只有两个人，同时说话，我们准备好了麦克风，把它们放在房间里面，因为这两个话筒离这两个人的距离是不同的，每个麦克风都记录下了来自两个人的不同声音的组合，也许是A的声音在第一个麦克风里会响一点，也许B在第二个麦克风里会响一点，有一个机器学习算法可以将混合在一起的声音分离开来。

你可能会想，实现这个算法需要写很多的代码吧？实际上只需要语句代码就够了。

[W,s,v] = svd((repmat(sum(x.*x,1),size(x,1),1).*x)*x')

我们使用Octave的编程环境，可以使我们更加快速的学习机器学习这么技术，不需要写很多的代码，许多的算法已经被封装到库中了。例如svd。

小练习。我们谈到了无监督学习，它是一种学习机制，我们给算法大量的数据，希望算法自动找出数据中的蕴含的类型结构，下面的四个算法中你认为哪个是无监督学习例子。

答案：第二个和第三个。