从软件工程的角度写机器学习2——流行的机器学习应用模式与算法

流行的机器学习应用模式与算法

本文将围绕机器学习的概念，尽可能归纳总结当前流行的机器学习应用模式及相关算法。

“对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E学习。”

机器学习的各类算法之间，重叠交叉又各自不同，既然是从软件工程的角度来写，我们会先介绍机器学习算法所依存的框架，再在这个框架下介绍有哪些算法，算法详情不做介绍，只力图说明这些算法用来做什么。

矩阵范式

这是现在主流的机器学习应用框架，我这里姑且给它命名为矩阵范式，它的核心思想是把问题映射为矩阵，用机器学习算法学习矩阵，再将模型预测出的矩阵映射为问题的解决方案。

1.描述问题。
2.样本表达，收集并标注 x-y 形式的样本。x表示已知元素，y表示预测的元素，y可以为空。它们合并起来，是样本集 X-Y
3.设计特征提取方案，把每个X中的样本x映射为相同维度的向量vx，合并即矩阵MX，y映射为向量vy，合并为矩阵MY。
4.使用基于矩阵输入的机器学习算法，得到基于MX预测MY的模型M。
5.预测时，先提取特征，再套用模型预测MY，最后将MY反映射为Y。

图像识别的示例：

应用场景

人脸识别、图像识别、欺诈分析、文本识别、推荐系统、天气预测、医疗用于各类拟合预测、金融高频交易等等，目前企业用到机器学习算法的，经常制造新闻博人眼球的，基本上都是这个范式。

具体实现

这个范式下，可分为浅层学习（由于深度学习的兴起而变成了“浅层”）和深度学习两种具体实现：

浅层学习

着重于特征提取这一步，设计特征是最繁琐困难的工作。后续的学习算法基本上固定。

深度学习

简化特征提取（比如图像识别，只需要固定到某一个大小，然后把像素全部输入），着重学习算法（具体来说是一系列的神经网络，最后一层加个逻辑回归/SVM之类的监督学习算法）的拼合设计。它实际上是用无监督算法对特征进行预处理，得到新的特征之后，再做监督学习，因此也被称为让计算机去自动学习特征。

注：从软件工程的角度看，深度学习只是矩阵范式的一种表现形式，而非一种单独的算法，RBM、Auto-Encoding、CNN这些才能叫学习算法。

基于矩阵输入的机器学习算法

python 的机器学习工具包scikit-learn，把机器学习学习算法分为分类、回归、聚类、降维四大类，这个工具包里面的算法，基本上都是基于矩阵输入的。

由于Java有接口和类这个语法，有类型要求但不用纠结指针，描述问题方便一些，因此下面用Java代码作下示意。

所有机器学习算法，最终需要获得这么一个模型类：

public interface Model {    public Matrix vPredict(Matrix X);};

这个模型的作用是把一个矩阵X，转变为与之同高但不一定同宽的另一个矩阵。
矩阵Matrix数据每一行是一条样本，此外Matrix中包含一个 meta 的成员变量，用来描述每一列的数据是离散值还是连续值。（底层存储往往是列存或压缩的，但这没关系，理解意思就行）。

监督学习

这类学习算法需要实现如下接口：

public interface SupervisedLearning{    public Model vTrain(Matrix X, Matrix Y);/*X.height() == Y.height()*/};

回归

1、线性回归
2、分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)
3、BP神经网络
4、符号回归

分类

1、贝叶斯网络
2、K近邻算法KNN
3、支持向量机SVM
注：去给机器学习/数据挖掘方向的人做面试，SVM确实是最适合问的一个算法，这一个算法几乎就把机器学习的全部步骤涵盖进来了：核函数变换、梯度下降、二次规划、交叉验证、网络搜索。
4、决策树
5、逻辑回归

修饰算法

之所以叫修饰算法，是指这类算法是一种聚合算法，可以由上面所述的分类/回归算法按一定规则生成新的算法。
在写代码时，我们应当是实现一个工厂，由原先的监督学习算法创建新的算法：

public interface AlgorithmFactory{    public SupervisedLearning vGenerate(SupervisedLearning origin);};

1、Boost/AdaBoost
2、随机森林
在绝大多数的文献和大部分的开源代码库实现中，这些算法都是以决策树为原始算法的。不过为了可扩展起见，还是建议是写一个工厂，将原始监督学习算法扩充而来。

无监督学习

在实际工作情况下，标注样本是非常耗人力的工作，为了利用浩如烟海的无标注样本，无监督学习还是很有用武之地的。它的作用一般在于预处理，生成新的特征。

public interface UnSupervisedLearning{    Model vTrain(Matrix X);};

无监督学习所得的Model，一般用于对数据作预处理。

聚类

1、K-Means
2、高斯混合模型 GMM

降维/特征提取

1、流形学习
2、主成分分析PCA（尽管PCA可以说是流形学习的一种，但研究流形学习的人应该不屑于提PCA吧）
3、RBM神经网络
4、自动编码器

基于时间序列的机器学习算法

在语音识别、语义识别、视频分析以及股价预测中，我们会遇到动态数据，

对于这种时间序列/动态数据的输入，可以将其扩展为矩阵，套用基于矩阵的机器学习的算法，但也有一些特殊算法就是基于时间序列而设计的，如：
1、隐马尔可夫模型HMM
2、条件随机场CRF
3、递归神经网络RNN
4、滑动平均模型MA
注：AR自回归模型就是先扩展为矩阵，再套用线性回归，因此不列进来。

尽管理论上，它们可以处理任意的回溯深度，但在实际应用中，出于效率考虑，往往都会限制回溯深度，因此这些算法归根结底还是基于矩阵的机器学习算法。

其他学习算法

遗传规划/自动编程

Genetic Programming 的目标是自动生成计算机程序，这个学习过程一般来说就没办法用矩阵范式描述了。比如用 GP 生成 sql 语句来作数据挖掘。（A Genetic Programming Framework for Two Data Mining Tasks: Classification and Generalized Rule Induction.）

参数优化算法

遗传算法/粒子群算法/梯度下降/EM算法往往也被列进机器学习算法，但从工程角度而言，它们是机器学习算法中所用到的参数优化算法，并不是一种学习算法。

参考资料

介绍Haar特征比较详细的一篇文章：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4e6680090100d2sd.html
介绍词向量的一篇文章：
http://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/23271225
介绍典型相关分析的文章：
http://blog.csdn.net/statdm/article/details/7585113
流形学习：
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/29/2422878.html
主成分分析PCA：
http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html