机器学习入门到进阶学习路线
机器学习入门到进阶学习路线
参考:https://mp.weixin.qq.com/s/f-v-NUW7pTbVF9Sa3A4qUA
1. 定义
机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身
2. 机器学习关注问题
分类与回归问题需要用已知结果的数据做训练,属于“监督学习”;聚类的问题不需要已知标签,属于“非监督学习”。
- 应用:
- 计算机视觉,典型的应用包括:人脸识别、车牌识别、扫描文字识别、图片内容识别、图片搜索等等。
- 自然语言处理,典型的应用包括:搜索引擎智能匹配、文本内容理解、文本情绪判断,语音识别、输入法、机器翻译等等。
- 社会网络分析,典型的应用包括:用户画像、网络关联分析、欺诈作弊发现、热点发现等等。
- 推荐,典型的应用包括:虾米音乐的“歌曲推荐”,某宝的“猜你喜欢”等等。
3. 入门方法与学习路径
- 数学基础:
- 代数
- 数学分析
- 组合数学
- 概率论
- 统计学:极大似然思想、贝叶斯模型 是理论基础,朴素贝叶斯(Na?ve Bayes )、语言模型(N-gram)、隐马尔科夫(HMM)、隐变量混合概率模型是他们的高级形态。常见分布如高斯分布是混合高斯模型(GMM)等的基础。
- 数值计算
- 凸优化:凸优化和条件最优化
- 信息论
典型算法:
处理分类问题的常用算法包括:逻辑回归(工业界最常用),支持向量机,随机森林,朴素贝叶斯(NLP中常用),深度神经网络(视频、图片、语音等多媒体数据中使用)。
处理回归问题的常用算法包括:线性回归,普通最小二乘回归(Ordinary Least Squares Regression),逐步回归(Stepwise Regression),多元自适应回归样条(Multivariate Adaptive Regression Splines)
- 处理聚类问题的常用算法包括:K均值(K-means),基于密度聚类,LDA等等。
- 降维的常用算法包括:主成分分析(PCA),奇异值分解(SVD)等。
- 推荐系统的常用算法:协同过滤算法
- 模型融合(model ensemble)和提升(boosting)的算法包括:bagging,adaboost,GBDT,GBRT
- 其他很重要的算法包括:EM算法等等。
- 编程语言、工具和环境
- 爬虫: scrapy
- 深度学习:keras/TensorFlow
- 自然语言处理: nltk
- 交互式环境:ipython notebook
- Java系列:WEKA Machine Learning Workbench 相当于java中的scikit-learn;
- 其他的工具如Massive Online Analysis(MOA)、MEKA 、 Mallet 等也非常有名。更多详细的应用请参考这篇文章《25个Java机器学习工具&库》
- C++系列:mlpack,高效同时可扩充性非常好的机器学习库。
- Shark:文档齐全的老牌C++机器学习库大数据相关
- Hadoop:基本上是工业界的标配了。一般用来做特征清洗、特征处理的相关工作。
- spark:提供了MLlib这样的大数据机器学习平台,实现了很多常用算法。但可靠性、稳定性上有待提高。
4. 工作流程如下:
- 抽象成数学问题
- 获取数据
- 数据决定了机器学习结果的上限,而算法只是尽可能逼近这个上限。
- 数据要有代表性,否则必然会过拟合。
- 而且对于分类问题,数据偏斜不能过于严重,不同类别的数据数量不要有数个数量级的差距。
- 而且还要对数据的量级有一个评估,多少个样本,多少个特征,可以估算出其对内存的消耗程度,判断训练过程中内存是否能够放得下。如果放不下就得考虑改进算法或者使用一些降维的技巧了。如果数据量实在太大,那就要考虑分布式了.
- 特征预处理与特征选择
- 良好的数据要能够提取出良好的特征才能真正发挥效力。
- 特征预处理、数据清洗是很关键的步骤,往往能够使得算法的效果和性能得到显著提高。归一化、离散化、因子化、缺失值处理、去除共线性等,数据挖掘过程中很多时间就花在它们上面。这些工作简单可复制,收益稳定可预期,是机器学习的基础必备步骤。
- 筛选出显著特征、摒弃非显著特征,需要机器学习工程师反复理解业务。这对很多结果有决定性的影响。特征选择好了,非常简单的算法也能得出良好、稳定的结果。这需要运用特征有效性分析的相关技术,如相关系数、卡方检验、平均互信息、条件熵、后验概率、逻辑回归权重等方法。
- 训练模型与调优
- 模型诊断
如何确定模型调优的方向与思路呢?这就需要对模型进行诊断的技术。- 过拟合、欠拟合 判断是模型诊断中至关重要的一步。常见的方法如交叉验证,绘制学习曲线等。过拟合的基本调优思路是增加数据量,降低模型复杂度。欠拟合的基本调优思路是提高特征数量和质量,增加模型复杂度。
- 误差分析 也是机器学习至关重要的步骤。通过观察误差样本,全面分析误差产生误差的原因:是参数的问题还是算法选择的问题,是特征的问题还是数据本身的问题……
- 诊断后的模型需要进行调优,调优后的新模型需要重新进行诊断,这是一个反复迭代不断逼近的过程,需要不断地尝试, 进而达到最优状态。
- 模型融合
- 一般来说,模型融合后都能使得效果有一定提升。而且效果很好。
- 工程上,主要提升算法准确度的方法是分别在模型的前端(特征清洗和预处理,不同的采样模式)与后端(模型融合)上下功夫。因为他们比较标准可复制,效果比较稳定。而直接调参的工作不会很多,毕竟大量数据训练起来太慢了,而且效果难以保证。
- 上线运行
- 这一部分内容主要跟工程实现的相关性比较大。工程上是结果导向,模型在线上运行的效果直接决定模型的成败。 不单纯包括其准确程度、误差等情况,还包括其运行的速度(时间复杂度)、资源消耗程度(空间复杂度)、稳定性是否可接受。
从一个数据源开始,即使是用最传统,已经应用多年的机器学习算法,先完整地走完机器学习的整个工作流程,不断尝试各种算法深挖这些数据的价值,在运用过程中把数据、特征和算法搞透,真正积累出项目经验 才是最快、最靠谱的学习路径。国外的Kaggle和国内的DataCastle 以及阿里天池比赛都是很好的平台,你可以在上面获取真实的数据和数据科学家们一起学习和进行竞赛
5. 自主学习能力
- 信息检索过滤与整合能力
google搜索引擎技巧——组合替换搜索关键词、站内搜索、学术文献搜索、PDF搜索等——都是必备的。一个比较好的习惯是找到信息的原始出处,如个人站、公众号、博客、专业网站、书籍等等。这样就能够找到系统化、不失真的高质量信息。百度搜到的技术类信息不够好。学会去常见的高质量信息源中搜索东西:stackoverflow(程序相关)、quora(高质量回答)、wikipedia(系统化知识,比某某百科不知道好太多)、知乎(中文、有料)、网盘搜索(免费资源一大把)等。将搜集到的网页放到分类齐全的云端收藏夹里,并经常整理。这样无论在公司还是在家里,在电脑前还是在手机上,都能够找到自己喜欢的东西。搜集到的文件、代码、电子书等等也放到云端网盘里,并经常整理。 - 提炼与总结能力.
经常作笔记,并总结自己学到的知识是成长的不二法门。云端笔记里,印象笔记、为知笔记 - 提问与求助能力.
学会正确的问问题的方式:陈述清楚你的业务场景和业务需求是什么,有什么已知条件,在哪个具体的节点上遇到困难了,并做过哪些努力。有一篇经典的文章告诉你怎样通过提问获得帮助:《提问的智慧》 - 分享的习惯.
6. 相关资源推荐
- 入门资源
首先coursera 是一个非常好的学习网站,集中了全球的精品课程。
• 微积分相关.
Calculus: Single Variable
Multivariable Calculus.
• 线性代数.
Linear Algebra.
• 概率统计.
Introduction to Statistics: Descriptive Statistics
Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability.
• 编程语言.
Programming for Everybody:Python.
DataCamp: Learn R with R tutorials and coding challenges:R.
• 机器学习方法理论.
《机器学习》:周志华
Statistical Learning(R)
machine learning:强烈推荐,Andrew Ng老师的课程
机器学习技术:林轩田老师的课相对更有深度一些,把作业做完会对提升对机器学习的认识。
自然语言处理:斯坦福大学课程
• 日常阅读的资源
@爱可可-爱生活的微博.
机器学习日报的邮件订阅 等。 - 进阶资源.
• 有源代码的教程.
scikit-learn中各个算法的例子
《机器学习实战》 有中文版,并附有python源代码。
《The Elements of Statistical Learning (豆瓣)》 这本书有对应的中文版:《统计学习基础 (豆瓣)》。书中配有R包。可以参照着代码学习算法。网盘中有中文版。
《Natural Language Processing with Python (豆瓣)》 NLP 经典,其实主要是讲 python的NLTK 这个包。网盘中有中文版。
《Neural Networks and Deep Learning》 Michael Nielsen的神经网络教材,浅显易懂。国内有部分翻译,不全,建议直接看原版。
• 图书与教材.
《数学之美》:入门读起来很不错。
《统计学习方法 (豆瓣) 》:李航经典教材。
《Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣) 》:经典中教材。
《统计自然语言处理》自然语言处理经典教材
《Applied predictive modeling》:英文版,注重工程实践的机器学习教材
《UFLDL教程》:神经网络经典教材
《deeplearningbook》:深度学习经典教材。
• 工具书.
《SciPy and NumPy (豆瓣) 》
《Python for Data Analysis (豆瓣) 》作者是Pandas这个包的作者.
• 其他网络资料
机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总 (http://blog.csdn.net/zhongwen7710/article/details/45331915).
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