统计学习
统计学习的对象
data ：计算机及互联网上的各种数字、文字、图像、视
频、音频数据以及它们的组合。
数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性。统计学习的目的
用于对数据（特别是未知数据）进行预测和分析。统计学习的研究：
统计学习方法
统计学习理论（统计学习方法的有效性和效率和基本理论）
统计学习应用
统计学习的方法
- 分类：
Supervised learning
Unsupervised learning
Semi-supervised learning
Reinforcement learning - 监督学习要素：
训练数据 training data
模型 model ------- 假设空间 hypothesis
评价准则 evaluation criterion -------- 策略 strategy
算法 algorithm
算法，模型，策略三者之间的关系如何？
监督学习
Instance，feature vector，feature space
输入实例x的特征向量：
与 不同,后者表示多个输入变量中的第i个
训练集：
输入变量和输出变量：
分类问题、回归问题、标注问题
联合概率分布
假设输入与输出的随机变量X和Y遵循联合概率分布P(X,Y)
P(X,Y)为分布函数或分布密度函数
对于学习系统来说，联合概率分布是未知的，
训练数据和测试数据被看作是依联合概率分布P(X,Y)独立同分布产生的。假设空间
监督学习目的是学习一个由输入到输出的映射，称为模型
模式的集合就是假设空间（hypothesis space）
概率模型:条件概率分布P(Y|X), 决策函数：Y=f(X)问题的形式化：
统计学习三要素：
方法 = 模型+ 策略 + 算法
-
模型：
决策函数的集合：
参数空间：
条件概率的集合：
参数空间：
- 策略
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：
其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的是正则化项（regularizer）或者叫惩罚项（penalty term），它可以是L1，也可以是L2，或者其他的正则函数。整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的
值。
损失函数：一次预测的好坏
风险函数：平均意义下模型预测的好坏
0-1损失函数 0-1 loss function
平方损失函数 quadratic loss function
绝对损失函数 absolute loss function
对数损失函数 logarithmic loss function 或对数似然损失
函数 loglikelihood loss function
损失函数的期望
风险函数 risk function 期望损失 expected loss
由P(x,y)可以直接求出P(x|y),但不知道，
经验风险 empirical risk ，经验损失 empirical loss
策略：经验风险最小化与结构风险最小化
经验风险最小化最优模型
当样本容量很小时，经验风险最小化学习的效果未必很
好，会产生“过拟合over-fitting”
结构风险最小化 structure risk minimization，为防止过
拟合提出的策略，等价于正则化（regularization），加
入正则化项regularizer，或罚项 penalty term：
求最优模型就是求解最优化问题：
- 算法：
如果最优化问题有显式的解析式，算法比较简单
但通常解析式不存在，就需要数值计算的方法
模型评估与模型选择
训练误差，训练数据集的平均损失
测试误差，测试数据集的平均损失
损失函数是0-1 损失时：
测试数据集的准确率：
过拟合与模型选择
正则化与交叉验证
正则化一般形式：
回归问题中：
交叉验证：
训练集 training set： 用于训练模型
验证集 validation set： 用于模型选择
测试集 test set： 用于最终对学习方法的评估
简单交叉验证
S折交叉验证
留一交叉验证
泛化能力 generalization ability
泛化误差 generalization error
泛化误差上界
比较学习方法的泛化能力------比较泛化误差上界
性质：样本容量增加，泛化误差趋于0
假设空间容量越大， 泛化误差越大
监督学习的目的就是学习一个模型：
决策函数：Y=f(X)
条件概率分布：P(Y|X)
生成方法Generative approach 对应生成模型：generative model
朴素贝叶斯法和隐马尔科夫模型
生成模型与判别模型
判别方法由数据直接学习决策函数f(X)或条件概率分布
P(Y|X)作为预测的模型，即判别模型
Discriminative approach对应discriminative model
K近邻法、感知机、决策树、logistic回归模型、最大熵模
型、支持向量机、提升方法和条件随机场。
各自优缺点：
生成方法：可还原出联合概率分布P(X,Y), 而判别方法不能。生成方法的收敛速度更快，当样本容量增加的时候，学到的模型可以更快地收敛于真实模型；当存在隐变量时，仍可以使用生成方法，而判别方法则不能用。
判别方法：直接学习到条件概率或决策函数，直接进行预测，往往学习的准确率更高；由于直接学习Y=f(X)或P(Y|X),可对数据进行各种程度上的抽象、定义特征并使用特征，因此可以简化学习过程。
分类问题
二分类评价指标
TP true positive
FN false negative
FP false positive
TN true negative
标注问题
标注：tagging， 结构预测：structure prediction
输入：观测序列， 输出：标记序列或状态序列
学习和标注两个过程
回归问题
回归模型是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数.
回归问题的学习等价于函数拟合。
学习和预测两个阶段
例子：
标记表示名词短语的“开始”、“结束”或“其他”
（分别以B, E, O表示)
输入：At Microsoft Research, we have an insatiable
curiosity and the desire to create new technology that
will help define the computing experience.
输出：At/O Microsoft/B Research/E, we/O have/O
an/O insatiable/6 curiosity/E and/O the/O desire/BE
to/O create/O new/B technology/E that/O will/O
help/O define/O the/O computing/B experience/E.
回归学习最常用的损失函数是平方损失函数，在此情况
下，回归问题可以由 著名的最小二乘法(least squares)
求解。
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原文代码作者：[https://github.com/wzyonggege/statistical-learning-method](https://github.com/wzyonggege/statistical-learning-method)
中文注释制作：机器学习初学者
微信公众号：ID:ai-start-com
配置环境：python 3.6
高斯于1823年在误差e1 ,… , en独立同分布的假定下,证明了最小二乘方法的一个最优性质: 在所有无偏的线性估计类中,最小二乘方法是其中方差最小的！
使用最小二乘法拟和曲线
对于数据
拟合出函数
有误差，即残差：
此时L2范数(残差平方和)最小时，h(x) 和 y 相似度最高，更拟合
一般的H(x)为n次的多项式，
为参数
最小二乘法就是要找到一组 使得
(残差平方和) 最小
即，求
举例：我们用目标函数, 加上一个正太分布的噪音干扰，用多项式去拟合【例1.1 11页】
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.optimize import leastsq
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 目标函数
def real_func(x):
return np.sin(2*np.pi*x)
# 多项式
def fit_func(p, x):
f = np.poly1d(p)
return f(x)
# 残差
def residuals_func(p, x, y):
ret = fit_func(p, x) - y
return ret
# 十个点
x = np.linspace(0, 1, 10)
x_points = np.linspace(0, 1, 1000)
# 加上正态分布噪音的目标函数的值
y_ = real_func(x)
y = [np.random.normal(0, 0.1)+y1 for y1 in y_]
def fitting(M=0):
"""
n 为 多项式的次数
"""
# 随机初始化多项式参数
p_init = np.random.rand(M+1)
# 最小二乘法
p_lsq = leastsq(residuals_func, p_init, args=(x, y))
print('Fitting Parameters:', p_lsq[0])
# 可视化
plt.plot(x_points, real_func(x_points), label='real')
plt.plot(x_points, fit_func(p_lsq[0], x_points), label='fitted curve')
plt.plot(x, y, 'bo', label='noise')
plt.legend()
return p_lsq
# M=0
p_lsq_0 = fitting(M=0)
# M=1
p_lsq_1 = fitting(M=1)
# M=3
p_lsq_3 = fitting(M=3)
p_lsq_9 = fitting(M=9)
Fitting Parameters: [-1.16131784e+03 6.24530496e+03 -1.40754872e+04 1.71964006e+04
-1.23931185e+04 5.42183514e+03 -1.41835541e+03 1.89325933e+02
-4.78928113e+00 4.92045672e-02]
当M=9时，多项式曲线通过了每个数据点，但是造成了过拟合
正则化
在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致过拟合（overfitting）。正则化方法即为在此时向原始模型引入额外信息，以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。在实际的深度学习场景中我们几乎总是会发现，最好的拟合模型（从最小化泛化误差的意义上）是一个适当正则化的大型模型。
结果显示过拟合， 引入正则化项(regularizer)，降低过拟合
。
回归问题中，损失函数是平方损失，正则化可以是参数向量的L2范数,也可以是L1范数。
L1: regularization*abs(p)
L2: 0.5 * regularization * np.square(p)
regularization = 0.0001
def residuals_func_regularization(p, x, y):
ret = fit_func(p, x) - y
ret = np.append(ret, np.sqrt(0.5*regularization*np.square(p))) # L2范数作为正则化项
return ret
p_init = np.random.rand(9+1)
p_lsq_regularization = leastsq(residuals_func_regularization, p_init, args=(x, y))
p_lsq_regularization
(array([-1.16164605e+01, -1.38292061e+00, 6.89581620e+00, 1.12923920e+01,
9.46547797e+00, 3.60580159e-02, -1.26565978e+01, -9.14375055e+00,
6.95315250e+00, 1.06009764e-02]), 1)```
plt.plot(x_points, real_func(x_points), label='real')
plt.plot(x_points, fit_func(p_lsq_9[0], x_points), label='fitted curve')
plt.plot(x_points, fit_func(p_lsq_regularization[0], x_points), label='regularization')
plt.plot(x, y, 'bo', label='noise')
plt.legend()
参考
什么是感知机？
感知机：从原理到训练
机器学习-感知机perceptron
pandas: powerful Python data analysis toolkit
Python numpy函数：zeros（）、ones（）、empty（）
Python 中的几种矩阵乘法 np.dot, np.multiply, *
Python中 init的通俗解释？
机器学习-损失函数
