机器学习与各种技术之间的关系

在36氪上看到一篇很好的关于机器学习的文章，对机器学习与各个领域的结合讲得非常清晰。

现小结一下如下。

基本定义：

机器学习方法是计算机利用已有的数据(经验)，得出了某种模型(迟到的规律)，并利用此模型预测未来(是否迟到)的一种方法。

机器学习与人类对历史经验的归纳，类比图如下：

机器学习的范畴，见下图：

下面逐个介绍机器学习与各领域之间的关系。

模式识别=机器学习。一个源自工业界，一个源自计算机学科。

数据挖掘=机器学习+数据库。大部分数据挖掘算法，是机器学习算法在数据库中的优化。

统计学习~=机器学习。一个偏数学，一个偏实践。

计算机视觉=机器学习+图像处理。图像处理负责给机器学习模型提供输入，机器学习负责学习并给出视觉结果。

语音识别=语音处理+机器学习。语音识别负责给机器学习模型提供输入，一般语音识别和自然语言处理技术结合使用。

自然语言处理=文本处理+机器学习。

机器学习的常用方法：

1、回归算法。分两类：线性回归、逻辑回归

线性回归：用线性函数来拟合样本空间，从而根据下次输入，预测输出。

拟合效果有好有坏。评价好坏的工具是代价函数。

常用代价函数为“最小二乘法”。

如果求得最小二乘的极值呢：数学上求导数不适合计算机处理，计算机上一般使用梯度下降、牛顿法。

逻辑回归：是一个种分类方法。

分类线一般是线性的。

如果分类线是非线性的，逻辑回归解决不了。这就引申出能拟合出非线性分类线的神经网络和SVM。

区别与联系：

1.1 线性回归最终得到的是一个数值。逻辑回归得到是一个标称值分类。

1.2 逻辑回归是线性回归加上sigmoid函数

2、神经网络。深度学习是基于深度神经网络的机器学习算法。

学习机理：分解与结合。

把一个整体分解成局部，在神经网络节点上用逻辑回归模型进行预测。

然后，多层这样的神经网络共同结合，形成神经网络的深度学习能力。

3、SVM。通过跟高斯“核函数”结合，表达出非常复杂的分类线。

最典型的核函数，将低维的空间映射到高维空间。

且，映射到高维空间后，计算量不会加大。

4、聚类算法：主要是K-means.

如果不知道该用几个标签来表示样本集合，怎么办？

参考文章：

1、http://www.36dsj.com/archives/20382

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