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【动手学深度学习】1.3. 各种机器学习问题

news 来源：原创 2025/6/30 2:35:19

目录

    • 1.3. 各种机器学习问题
      • 1）监督学习（supervisedlearning）
        • （1）回归（regression）
        • （2）分类（classification）
        • （3）标记问题
        • （4）搜索
        • （5）推荐系统（recommender system）
        • （6）序列学习
      • 2）无监督学习
      • 3）与环境互动
      • 4）强化学习

1.3. 各种机器学习问题

1）监督学习（supervisedlearning）

监督学习（supervised learning）：

  • 擅长在“给定输入特征”的情况下预测标签。

  • 每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。

  • 我们的目标是生成一个模型，能够将任何输入特征映射到标签（即预测）。

监督学习过程：

  • 获取训练数据集：数据样本+标签。有时样本已有标签；有时样本需要被人工标记；

  • 生成模型：有监督学习算法+训练数据集=“已完成学习的模型”；

  • 预测标签：将没有见过的样本特征放到“已完成学习的模型”中，使用模型的输出作为相应标签的预测。

图1.3.1 监督学习：

在这里插入图片描述

（1）回归（regression）

回归（regression）是监督学习任务之一。

"回归"指的是通过建立输入变量（自变量）与输出结果（因变量）之间的数学关系模型，来预测一个具体的数值结果。简单来说，它就像用一条线或曲线来“拟合”数据点，从而根据已知因素推测未知数值。

（2）分类（classification）

分类（classification）问题：希望模型能够预测样本属于哪个类别（category，正式称为类（class））。

  • 二项分类（binomial classification）：只有两个种类；

  • 多项分类（multiclass classification）：有多个种类；

  • 层次分类（hierarchical classification）：层次结构假定在许多类之间存在某种关系。

（3）标记问题

学习预测不相互排斥的类别的问题称为多标签分类（multi-label classification）。

举个例子，一篇典型的文章可能会用5～10个标签。

（4）搜索

在信息检索领域，我们希望对一组项目进行排序。搜索结果的排序也十分重要，学习算法需要输出有序的元素子集。

该问题一种解决方案：先为集合每个元素分配相应的相关性分数，然后检索评级最高的元素。

（5）推荐系统（recommender system）

推荐系统（recommender system），它的目标是向特定用户进行“个性化”推荐。

（6）序列学习

序列学习是处理输入或输出是可变长度序列的机器学习方法，要求模型能“记住”历史信息来处理前后关联的任务。与传统模型（固定输入输出，如图像分类）不同。

序列学习几种典型的特殊情况：

  • 标记和解析 ：是对文本序列进行注释，输入和输出数量基本相同，例如标注出句子中的命名实体等。

  • 自动语音识别 ：输入是音频录音，输出是对应的文本记录，音频帧数远多于文本字符数，属于输出比输入短得多的序列到序列学习。

  • 文本到语音 ：与自动语音识别相反，输入是文本，输出是音频文件，输出比输入长很多。

  • 机器翻译 ：输入和输出的顺序及数量通常都不相同，像德语和英语间的翻译，存在词序调整等情况。

此外，序列学习还在确定用户阅读网页顺序、对话问题等众多其他学习任务中有应用，是当前热门的研究领域。

.

2）无监督学习

无监督学习（unsupervised learning）：处理无标签数据，旨在自主发现数据内在模式或结构，无需明确的“目标”指导。

数据中不含有“目标”的机器学习问题通常被为无监督学习（unsupervised learning）；

无监督学习可以回答什么样的问题呢？

  • 聚类（clustering）问题：没有标签的情况下，我们是否能给数据分类呢？比如，给定一组用户的网页浏览记录，我们能否将具有相似行为的用户聚类呢？

  • 主成分分析（principal component analysis）问题：我们能否找到少量的参数来准确地捕捉数据的线性相关属性？比如，一个球的运动轨迹可以用球的速度、直径和质量来描述。

  • 因果关系（causality）和概率图模型（probabilistic graphical models）问题：我们能否描述观察到的许多数据的根本原因？例如，如果我们有关于房价、污染、犯罪、地理位置、教育和工资的人口统计数据，我们能否简单地根据经验数据发现它们之间的关系？

  • 生成对抗性网络（generative adversarial networks）：目标是，合成与真实数据分布一致的复杂数据（如图像、音频）。**机制，**通过生成器与判别器的对抗训练，使生成数据难以被区分真伪。

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3）与环境互动

传统的监督学习和无监督学习通常属于离线学习（offline learning），即先收集大量数据，然后在与环境断开的情况下进行学习。

离线学习的优点是可以在孤立的环境中进行模式识别，但其应用范围有限。

与环境互动的学习模式推动机器学习从静态预测迈向动态决策，解决更复杂的现实问题，但需应对环境反馈、动态变化及策略影响等挑战。

图1.3.6 从环境中为监督学习收集数据。

在这里插入图片描述

.

4）强化学习

强化学习（Reinforcement Learning, RL）关注智能体（agent）通过与环境的动态交互学习最优决策策略，核心特点如下：

Agent交互循环：智能体在时间序列中持续与环境互动，循环流程为：

  • 观察（Observation）：接收环境状态信息（如游戏画面）。

  • 行动（Action）：根据策略选择动作（如移动角色）。

  • 奖励（Reward）：环境反馈即时收益（如得分增减）。

图1.3.7 强化学习和环境之间的相互作用

在这里插入图片描述

强化学习的目标是产生一个好的策略（policy）。 强化学习智能体选择的“动作”受策略控制，即一个从环境观察映射到行动的功能。

当环境可被完全观察到时，强化学习问题被称为马尔可夫决策过程（markov decision process）。 当状态不依赖于之前的操作时，我们称该问题为上下文赌博机（contextual bandit problem）。 当没有状态，只有一组最初未知回报的可用动作时，这个问题就是经典的多臂赌博机（multi-armed bandit problem）。

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