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我的朋友

分类: IT业界

2017-01-03 14:34:17

机器学习理论——part I 前言 (第II部分内容点;第III部分内容点

动机

大多数人在小的时候被魔术师以及魔术技巧所迷住,并想弄明白其中的奥秘。有些人会带着这份迷恋研究到更深处并学习魔术技巧,有些人会接受专业的训练,而其他人会继续平庸下去。我在年幼时也尝试过魔术技巧并沉迷于其中,然而后来学习的是另外一种魔术,称作计算机编程。

编程确实酷似魔法, 和魔术一样,自学的现象在计算机编程世界占了上风。在过去的两年计算机开发者调查显示,超过一半的开发者是无师自通。我是在全职工作外学习这些计算机科学知识,当你已经工作后再尝试学习这些科目会是相当大的一个挑战

如今我们可以找到很多关于计算机科学的视频、文章、博客以及自定进度点播MOOC课程,这几乎涉及每个方面。其中很多写的很详细并解释得很清楚,而且可以自由访问。这些资源的存在使得自我学习过程更加全面,使工作/生活/学习的平衡更易于管理,不幸的是,这不是学习编程的完全正确趋势。

机器学习

虽然在大二就开始自学机器学习,但当毕业后才意识到自己错过了许多基础知识。所以在同样情形下,我很高兴发现自己避免了这种情况的发生,但机器学习理论不像计算机科学世界那么容易驯服。虽然互联网上充满了学习资源,但理论方面的内容是不一样的。即使你可以找到书籍、讲义、甚至是全部的讲座,但大多数不能像一系列博客、短视频或者MOOC提供的灵活性。

本文根据作者本身学习计算机科学的经验,给出了学习机器学习理论的这一系列文章,能够填补自主学习机器学习的理论与实践之间的差距,从而在征途上少一些艰辛。

这个系列是为了谁?

该系列意图是为了给机器学习理论方面提供简单的介绍,这将会对你是有利的,如果你是:

  机器学习的从业者,并想深入了解详细过程;

 机器学习的学生,尝试深入钻研机器学习理论并会喜欢一些宽松政策;

如果你是机器学习的初学者,这可能不是你的最佳起点。使用实际教程开始会更好。当你掌握了机器学习实践的窍门后,如果你觉得有必要,可以回到这里。

先决条件

理论需要数学知识,机器学习的理论也不例外。但是由于这仅仅是为了简单的介绍,不会钻研太深的数学分析,将更加注重理论的直觉与足够的数学知识以为了保持严谨。

大多数所需要的知识是:概率和随机变量,和微积分的基本知识。

注意事项

我仍然不是这个领域的专家,所以当你在这个系列中发现一些错误,请让我知道;

这仅仅是一个简单介绍,如果你想真正理解该领域,在阅读该系列的同时也要努力工作;

现在将机器学习问题快速公式化,以便建立起数学模型和框架

形式化学习问题

在这个系列中,将主要侧重有监督学习问题,数据集cfced9e187595ae164c5b0284f521f9b3fd4c4f4 ,其中xi是特征向量,yi是标签,问题是给定xi,怎么得到yi的值。比如说xi是具体医学测量结果的特征向量,yi是病人是否为糖尿病,我们希望从给定的医学测试结果中诊断是否患有糖尿病。


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