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最全面的机器学习思维导图！

Stata and Python数据分析

2023-03-28

导读：You have to believe in yourself. That's the secret of success.

本文作者：钱晓阳，中南财经政法大学统计与数学学院

本文编辑：周一鸣‍‍‍

技术总编：王玉婷

Stata and Python 数据分析

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如今，机器学习方法在我们生活中的应用越来越广泛，例如常见的人脸识别、AI换脸、语音识别、购物APP的推荐产品以及汽车自动辅助驾驶等都受益于机器学习方法的发展。机器学习在提高效率、节省成本、提高预测准确度、个性化服务等方面都有不错的效果，随着研究的不断深入，机器学习方法的广度得到了极大的提升。今天我们就来简单聊聊常见的机器学习方法。

机器学习方法的分类方式很多，按照学习方式可以把机器学习方法大致分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

01 监督学习

通俗来讲，监督学习就是让机器对大量带有标记的样本数据进行学习，从而得到训练模型，使得该模型能根据输入得到对应的输出信息。监督学习按其解决的问题总体上可以分为回归和分类两类。

(1) 回归

回归是一种比较简单的分析方法，回归可以拟合变量间的线性形式，也可以找到单个标签和多个特征之间的非线性关系。常见的回归有线性回归、岭回归、Lasso回归、多项式回归等。

(2) 分类

顾名思义，分类要解决的是给定样本所属类别的预测问题。比如根据一个水果的色泽、大小等数据，判断该水果是否新鲜。常见的分类算法有贝叶斯分类器、决策树、支持向量机（SVM）、K近邻算法等。

(3) 集成学习

集成学习是将多个相对较弱的监督模型组合起来，得到效果更好的强监督模型，以此来预测新的样本。集成学习可以分为Bagging、Boosting和Stacking。Bagging可以多个模型并行，侧重减少方差，主要的算法有随机森林等；Stacking则是多个模型串行，侧重减少偏差，主要有XGBoost、GBDT、LightGBM等；Stacking可以理解为串行和并行的组合。

02 无监督学习

无监督学习和监督学习相反，在很多情况下，我们无法获得监督学习所需要的大量标记数据，对于这些未标记数据，需要机器模型通过不断的自我认知来实现自我归纳，无监督学习方法就是应用于解决这一类问题。无监督学习主要可以分为聚类和降维。

(1) 聚类

聚类就是对大量未标记的数据，按照其内在的相似性划分为多个类别，使得类内相似度最大和类间相似度最小。聚类算法可以分为划分聚类、层次聚类、谱聚类、基于密度的聚类等，常见的聚类算法有K-Means、Mean shift、DBSCAN、高斯混合模型（GMM）等。

(2) 降维

机器学习算法的性能和输入的变量数量有很强的相关性，过多的变量不仅会极大地影响机器学习算法的性能，即会造成常说的“维度灾难”，还可能造成过拟合，降低模型泛化性能。降维算法就是用来解决这一问题，降维算法是把高维数据映射到较低维的数据空间上，达到降低特征数量的效果。常见的降维算法有主成分分析法（PCA）、独立成分分析法（ICA）、t-SNE算法等。

03 半监督学习

半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种机器学习方法，半监督学习的模型识别既使用有标记数据，也使用未标记数据，是监督学习和半监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习没有绝对的分类，但可以从生成式模型、一致性正则化模型、图生成模型和代理标签模型来进行大致地分类。半监督学习算法有半监督GANs、虚拟对抗训练（VAT）、阶梯网络（Ladder Network）等。

04 强化学习

强化学习和无监督学习一样，训练数据不需要人为的标记，但强化学习与无监督学习的目的不同，强化学习在训练时，需要环境给予反馈，以及具体的反馈值，基于反馈值对训练对象的行为作出决策，最终达到特定目的或使收益最大化。基于是否具有环境模型，可以将强化学习算法分为基于模型的强化学习（Model-Based）和无模型的强化学习（Model-Free）。这里用一个机器人走迷宫的例子来解释两种学习方式。

(1) Model-Based

在这种方式下就相当于机器人事先了解了地图的环境，所以能根据以往的经验选取最优策略，即能通过想象来预判接下来的情况，然后作出下一步决策。基于这种方式的强化学习方法有I2A、ME-TRPO等。

(2) Model-Free

在这种方式下，就相当于把机器人直接放在迷宫中，机器人会根据现实环境的反馈来判断该采取哪一步行动。这种方式下的强化学习方法包括策略梯度(Policy Gradient)、近端策略优化(PPO)、Deep Q-Network(DQN)等。

05 神经网络

神经网络是机器学习中的一种模型，其在上述的几种学习方式中均有涉及，且深度学习方法就是建立在神经网络基础上的，所以这里将神经网络单独进行总结。神经网络通过模仿动物神经网络行为特征，从而进行分布式信息处理，通过调整内部节点之间相互连接的关系，达到处理信息的目的。神经网络发展速度很快，在这里仅介绍几种典型的神经网络模型。

(1) 前馈神经网络

简单来说，在前馈神经网络中每一层的神经元能接受前一层神经元信号，并产生信号传递到下一层，且这种传递是单向传播，中间没有反馈。属于前馈神经网络的有感知机、BP神经网络、径向基神经网络（RBF）和卷积神经网络（CNN）等。下图为一个简单的前馈神经网络示意图。

(2) 反馈神经网络

在反馈神经网络中，神经元可以互连，有些神经元的输出会被反馈至同层或者前层的神经元，典型的反馈神经网络有循环神经网络（RNN）、Hopfield神经网络、玻尔兹曼机等，RNN中又包含长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。

(3) 生成对抗网络(GAN)‍‍‍

生成对抗网络包含两部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器可以生成数据，其目的是骗过判别器，让判别器无法判断是真实数据还是生成数据，而判别器用来判断数据是真实的还是生成的，目的是找出生成器生成的假数据。经过不断的循环，就能得到效果很好的生成器和判别器，可以用来满足我们的需要。生成对抗网络在图像方面的应用十分广泛。目前比较有代表性的算法有条件生成对抗网络（CGAN）、深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、BigGAN等。

以上就是对机器学习方法的总结，但限于篇幅上述方法的原理并未涉及。最后，笔者为大家提供了最全面的机器学习思维导图，感兴趣的读者可以在后台回复 机器学习 来获得.xmind文件，并根据该思维导图查漏补缺，深入学习这些方法背后的思想。当然，机器学习发展很快，大家也可以通过阅读最新的论文来了解机器学习的前沿方法。在这里推荐一个网站：papers with code，上面总结了机器学习论文及其代码实现形式，大家可以根据需要来进行学习。

END

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