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上海Python培训:一个故事告诉你什么是机器学习

  • 时间:2018-01-29 10:29
  • 发布:上海python培训
  • 来源:Python新闻

ML(机器学习)一直备受瞩目,计算机怎么可能像人类一样学习呢?机器学习似乎是一个很重要的,有很多未知特性的技术。通过上海Python培训这篇故事,我们来探索ML背后的秘密。

上海Python培训:什么是机器学习

机器学习这个词是让人疑惑的。上海Python培训首先介绍下机器学习,它是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译,在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法,说明了这门技术是让机器“学习”的技术。但是大家也许有跟上海Python培训小编同样的思考:计算机是死的,怎么可能像人类一样“学习”呢?

上海Python培训分析:传统上如果我们想让计算机工作,我们给它一串指令,然后它遵照这个指令一步步执行下去。有因有果,非常明确。但这样的方式在机器学习中行不通。机器学习根本不接受你输入的指令,相反,它接受你输入的数据 ! 上海Python培训: 也就是说,机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。这听起来非常不可思议,但结果上却是非常可行的。

上海Python培训讲述机器学习的真实故事

接下来这个例子来源于上海Python培训以为资深讲师(以下简称为M)的真实生活经验,以下上海Python培训小编将以第一人称来讲述这个故事。

问题:

我一个朋友小Y,他不是那么守时,最常见的表现是他经常迟到。当有一次我跟他约好3点钟在某个麦当劳见面时,在我出门的那一刻我突然想到一个问题:我现在出发合适么?我会不会又到了地点后,还要花上30分钟去等他?

上海Python培训M决定采取一个策略解决这个问题。

策略构想:

我把过往跟小Y相约的经历在脑海中重现一下,看看跟他相约的次数中,迟到占了多大的比例。而我利用这来预测他这次迟到的可能性。如果这个值超出了我心里的某个界限(阈值),那我选择等一会再出发。

假设我跟小Y约过5次,他迟到的次数是1次,那么他按时到的比例为80%,我心中的阈值为70%,我认为这次小Y应该不会迟到,因此我按时出门。如果小Y在5次迟到的次数中占了4次,也就是他按时到达的比例为20%,由于这个值低于我的阈值,因此我选择推迟出门的时间。

这个方法从它的利用层面来看,又称为经验法。在经验法的思考过程中,事实上利用了以往所有相约的数据。因此也可以称之为依据数据做的判断。依据数据所做的判断跟机器学习的思想根本上是一致的。

刚才的思考过程,上海Python培训M只考虑“频次”这种属性。在真实的机器学习中,一般的机器学习模型至少考虑两个量:一个是因变量(是否迟到),也就是我们希望预测的结果,在这个例子里就是小Y迟到与否的判断。另一个是自变量(为什么迟到),也就是用来预测小Y是否迟到的量。

假设我把时间作为自变量,譬如我发现小Y所有迟到的日子基本都是星期五,而在非星期五情况下他基本不迟到。于是我可以建立一个模型,来模拟小Y迟到与否跟日子是否是星期五的概率。(图略)一般可以用一个最简单的机器学习模型-决策树,来表示。

当我们考虑的自变量只有一个时,情况较为简单。如果把我们的自变量再增加一个。上海Python培训M举个例子:小Y迟到的部分情况时是在他开车过来的时候(你可以理解为他开车水平较臭,或者路较堵)。于是我可以关联考虑这些信息。建立一个更复杂的模型,这个模型包含两个自变量与一个因变量。

再更复杂一点,小Y的迟到跟天气也有一定的原因,例如下雨的时候,这时候我需要考虑三个自变量。

上海Python培训M推论:如果我希望能够预测小Y迟到的具体时间,我可以把他每次迟到的时间跟雨量的大小以及前面考虑的自变量统一建立一个模型。于是我的模型可以预测值,例如他大概会迟到几分钟。这样可以帮助我更好的规划我出门的时间。在这样的情况下,决策树就无法很好地支撑了,因为决策树只能预测离散值。我们可以用一文读懂什么是机器学习--3. 机器学习的方法所介绍的线型回归方法建立这个模型。

上海Python培训M推论:如果我把这些建立模型的过程交给电脑。比如把所有的自变量和因变量输入,然后让计算机帮我生成一个模型,同时让计算机根据我当前的情况,给出我是否需要迟出门,需要迟几分钟的建议。那么计算机执行这些辅助决策的过程就是机器学习的过程。

上海Python培训对机器学习故事总结:

上海Python培训机构M总结了这个问题及对应的分析,可以看出机器学习与人类思考的经验过程是类似的,不过它能考虑更多的情况,执行更加复杂的计算。事实上,机器学习的一个主要目的就是把人类思考归纳经验的过程转化为计算机通过对数据的处理计算得出模型的过程。经过计算机得出的模型能够以近似于人的方式解决很多灵活复杂的问题。

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