机器学习入门——数据、模型和算法

机器学习三要素为：数据（Data）、模型(Model)、算法(Algorithm)。

简而言之，三要素间的关系，可以用一句话来说明：

算法通过在数据上进行运算产生模型 。

那么，我们来具体了解机器学习三要素。

数据(Data)

向量空间模型(VSM)

原始数据（Raw Data)是无法直接用来喂给算法进行计算的，所以，需要构建一个向量空间模型(Vector Space Model/VSM)。VSM 的任务是将各种格式的Raw Data（文字、图片、音频和视频等等）转换为数字向量形式。接着，才可以把这些转换后的向量才可以作为机器学习算法的输入。

比如：著名的鸢尾花数据集（Iris）。

Iris的原始形式是一个个花，而使用VSM将每个花转换为一个长度为4的向量：（花萼长度, 花萼宽度, 花瓣长度, 花瓣宽度）

鸢尾花数据集的形式是这样的：

其中，每行代表了一个样本，比如第一行：[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]，代表了第一个样本的花萼长度=5.1, 花萼宽度=3.5, 花瓣长度=1.4, 花瓣宽度=0.2

每一行，也称为特征向量（Feature Vector） ，可以这么理解，花萼和花瓣的长度宽度，就是这个花的特征。要把这些特征输入到机器学习算法之中，而非花的本身。

模型

之前说过，机器学习学习的三要素是数据、模型、算法，，那什么是模型？

模型是机器进行学习的结果，学习的过程称为训练(Train)

可以把一个训练好的模型，理解成一个函数

我们把数据()输入到模型（）中，得到预测结果（）

输出的结果可能是一个实数(回归问题)，也可能是一个标签(分类问题)。

比如，我们预测一张图片是猫还是狗：

这时候，会先用VSM将图片转换成向量，并放入到模型中进行计算，之后获得预测结果。

模型的要通过训练才能得到最终的结果，训练过程需要依靠某些方法来让模型变得更好。这个方法就是算法。

算法

介绍算法，首先要理解损失函数（Loss Function）的概念

机器学习的目标是优化模型，让模型的预测更准。于是，人们提出了损失函数 的概念，用来衡量模型的性能。

比如。回归任务的损失函数，通常用该点的预测值 与实际值的差的平方和作为损失函数，也就是

那么，最终的损失函数，就是在所有点上预测的误差的和，也就是

加上 是为了方便后续计算。 这个损失函数的名称叫做均方误差(Mean Squared Error,MES)， 也是回归任务最常见的损失函数。

当这个损失函数最小的时候，也就是在当前数据上预测最准的时候(不代表在未知数据上也很准)。

而分类任务的性能判断方式有很多，最常用的包括：

准确分数(Accuracy Score,AC):所有分类正确的百分比

召回率(Recall Score)

ROC_AUC分数(Roc_auc Score)

交叉熵损失

而算法，则是用来降低这些损失函数的方法，算法通常也被称作优化算法，常用的算法包括：梯度下降（Gradient Descent），共轭梯度法（Conjugate Gradient），牛顿法和拟牛顿法，模拟退火法（Simulated Annealing） 等等。

一般来说，算法是机器学习和深度学习中比较考验数学与编程能力的部分，所以算法工程师的高薪不难理解。

不过，算法并非最重要的，数据的质量及数量以及模型是否适合与算法共同决定了最终的效果，所以，理解为什么数据、模型以及算法并称为机器学习三要素了吧？