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# 01｜打好基础：到底什么是机器学习？
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你好，我是黄佳。
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欢迎来到《零基础实战机器学习》！在开篇词里面，我说过学机器学习的秘诀是“做中学”。不过呢，即使上来就想要上手做，最最最基础的知识你还是得懂点。
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说是基础知识，其实你也不用怕。我们这一讲里要讲的知识点不多、也不难，主要是想讲讲什么是机器学习和一些最常见的概念。你不知道这些的话，肯定是没法开始实战的。
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除此之外，我想讲讲机器学习的分类。我讲这些，是想让你在实战之前对机器学习的大类心中有数，方便你一边实战，一边构建自己的知识图谱。同时，也可以让你提前了解下我们的实战项目，对我们将来要闯的关卡有个预期。而至于更多的基础知识，我会带你边做项目边学习。
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在开始之前，我们先给这一讲设一个小目标，就是你在学完之后，当别人问你什么是机器学习的时候，你要能够给他解释明白。真能把这个说清楚了，你这节课也就没白学了。
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## 什么是机器学习
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这个问题其实不好回答，因为机器学习涵盖的内容太多了。机器学习之父Arthur Samuel对机器学习的定义是：在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。国际机器学习大会的创始人之一Tom Mitchell对机器学习的定义是：计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高。
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这两个定义你看了之后可能瞬间就懵了，没关系，这里我用“人话”来和你解释一下。
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现在，请你想象这样一个场景：你周日约了小李、老王打牌，小李先来了，老王没来。你想打电话叫老王过来。小李说：“你别打电话啦，昨天老王喜欢的球队皇马输球了，他的项目在上个礼拜也没成功上线，再加上他儿子期末考试不及格，他肯定没心情来。”
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这种情况下，你觉得老王会来吗？
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一般情况下，我们都会觉得老王大概率不会来了。不过，你有想过我们是怎么得出这个结论的吗？
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实际上我们运用了“推理”。我们人类的大脑做这样的推理似乎是自然而然的事儿。但是，对于计算机来说，如果它也像小李那样有老王的“历史数据”，知道他看皇马，知道他的项目情况，知道他儿子的成绩，那计算机能推出这个结论吗？对于长期以来只能按照人类预设规则解决问题的机器来说，这可并不是件容易的事。
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而机器学习的厉害之处就在于，它能**利用计算机的运算能力，从大量的数据中发现一个“函数”或“模型”，并通过它来模拟现实世界事物间的关系，从而实现预测、判断等目的**。这个过程的关键是建立一个合适的模型，并能主动地根据这个模型进行“推理”，而这个建模的过程就是机器的“学习”过程。
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那么机器学习和我们传统的程序有什么区别呢？实际上，传统程序是程序员把已知的规则定义好后输入给机器的，而机器学习则从已知数据中，通过不断试错、自我优化、自身总结，归纳出规则来。下面这张图，直观地阐述了机器学习和传统程序的区别，你可以看一下。
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这张图中展示了机器学习的本质特征，就是**从数据中发现规则**。
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**虽然说我们希望机器最终能主动地去预测，但在此之前，机器具体选什么模型、如何训练、怎么调参，我们人类还是要在这个过程中给机器很多指导的，这就是我这门课要教你的。**
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不过，机器到底怎样建立新的模型呢？我们继续以刚才的场景为例，不过，现在我想请你从函数的角度想一想刚才发生了什么？
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要预测老王的状况，我们就需要建立一个“预测老王会不会来”的函数，而“皇马输赢”、“项目情况”、“儿子成绩”都是输入到这个函数的自变量，我们设为x1, x2, x3。这些自变量每一个发生变化，都会影响到函数的结果，也就是因变量y。
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在机器学习中，这些自变量，就叫做特征（feature），因变量y叫做标签（label）。而一批历史特征和一批历史标签的集合，就是机器学习的数据集。
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理解了这些，我们就可以更加“精准”地定义机器是怎么“学习”的了，就是在已知数据集的基础上，通过反复的计算，选择最贴切的函数去描述数据集中自变量x1, x2, x3, …, xn 和因变量y之间的因果关系。这个过程，就叫做机器学习的训练，也叫拟合。
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基于这一点，我们可以说：**传统程序是程序员来定义函数，而在机器学习中是机器训练出函数。**
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最初用来训练的数据集，就是训练数据集（training dataset）。当机器通过训练找到了一个函数，我们还需要验证和评估，也就是说，这时候我们要给机器另一批同类数据特征，看机器能不能用这个函数推出这批数据的标签。这一过程就是在验证模型是否能够被推广、泛化，而此时我们用到的数据集，就叫验证数据集（validation dataset）。
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简单来说，在验证、评估的过程里，我们就是要验证这个函数到底好不好。如果这个函数通过了评估，那就可以在测试数据集（test dataset）上做最终的测试；如果通过不了，就需要继续找新的模型。
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讲到这里，我想你已经对机器学习有了一定的了解。不知道你有没有发现，标签似乎对于机器学习模型有很重要的指导性意义，因为机器必须根据已有的数据来找到特征和标签之间的关系。那么，你可能会问了，机器在训练过程中一定要有标签吗？
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其实，机器学习不一定要有标签，具体我们可以分三种情况来看：
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* 训练数据集全部有标签，叫监督学习（supervised learning）；
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* 训练数据集没有标签，叫做无监督学习（unsupervised learning）；
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* 在训练数据集中，有的数据有标签，有的数据没有标签，我们叫做半监督学习（semi-supervised learning）。
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目前，监督学习是应用最广泛的主流机器学习算法，所以，我们这个课程的重点会放在监督学习上。当然，对于剩下两种，我也会做个简单的介绍。我们先来着重了解一下什么是监督学习。
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## 什么是监督学习
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在监督学习中，我们需要重点关注的是监督学习问题的分类。你可能会想问，佳哥，我为什么要知道它的分类？这是因为，明确要解决的问题是机器学习项目的第一步，也是非常重要的一步。如果我们不了解问题的类型，就无法选择合适的算法。
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根据标签的特点，监督学习可以被分为两类：回归问题和分类问题。
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**回归问题的标签是连续数值**。比如，如果我们天天给老王的情绪从1到100打分，那要预测老王今天的情绪，这就是个回归问题。再比如说预测房价，股市，天气情况，这都是回归类型的问题。在我们这个课程里，我特地准备了预测客户的生命周期价值、预测产品转化率等回归项目，你可以在这些项目里学会解决各种回归问题的算法和实战套路。
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**分类问题的标签是离散性数值**。比如，预测老王今天会不会来打牌，这就是个分类问题。而我们平时看到的鉴别高欺诈风险的客户、辅助诊断来访者是否患病、人脸识别等等，这些都属于分类问题的应用。在我们的课程中，我也为你设置了对应的分类实战，包括判断客户是否会流失、判断两款裂变模式哪个更有效等，帮你掌握解决各种分类问题的算法和实战套路。
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在这里，我用一张图来给你描绘一下回归和分类的区别：
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好，讲完了监督学习，接下来我们简单了解下无监督学习和半监督学习。无监督学习就是为没有标签的数据而建的模型，目前它大多只应用在聚类、降维等有限的场景中，往往是作为数据预处理的一个子步骤显显身手。不过，由于聚类场景相对更加常见，在这门课中，我会用一个“为用户做分组画像”的项目，带你掌握无监督学习的应用。
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而半监督学习，就是使用大量无标签数据和一部分有标签数据建模。这往往是因为获取数据标签的难度很高。半监督学习的原理、功能和流程与监督学习是很相似的，区别主要在于多了“伪标签的生成”环节，也就是给无标签的数据人工“贴标签”。
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由于半监督学习的落地应用还比较有限，我们的课程中就不专门讲它了，如果你对如何生成伪标签有兴趣的话，可以去研读一些论文。
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其实，还有很多现实问题既没法用监督学习来解决，也没法用无监督学习和半监督学习来解决。比如说你要设计一个机器人来陪你玩牌，怎么办？这个时候，就需要强化学习登场了。
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## 什么是强化学习
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强化学习研究的目标是，智能体（agent）如何基于环境而做出行动反应，以取得最大化的累积奖励。这里的“智能体”，其实我们可以把它理解成一种机器学习模型。
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强化学习和监督学习的差异在于：监督学习是从数据中学习，而强化学习是从环境给它的奖惩中学习。
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强化学习智能体在调整策略的时候需要思路比较长远，它不一定每次都明确地选择最优动作，而是要在探索（未知领域）和利用（当前知识）之间找到平衡。它反复试错、不断收集反馈，收集可供自己学习的信号，每经过一个训练周期，都变得比原来强一点，经过亿万次的训练能变得非常强大。
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强化学习对数学基础的要求是比较高的，考虑到我们这是面向初学者的机器学习课程，所以这个课程中并没有涉及强化学习的内容。你如果有兴趣，我推荐你阅读一下有关强化学习的专业书籍，比如Richard Sutton 的经典教材《Reinforcement Learning：An Introduction》，中译名是[《强化学习》第2版](https://book.douban.com/subject/34809689/)。
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从监督学习，到无监督学习，到半监督学习再到强化学习，这就形成了一个完整的闭环。所有机器学习领域中的问题和算法都可以归入其中的某个类别。这里你可能又想问，佳哥，机器学习的分类完全穷尽了吗？我常常听说的深度学习怎么没有在这个分类里呢？别着急，下面我给你解释一下。
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## 什么是深度学习
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其实，深度学习是一种使用深层神经网络算法的机器学习模型，也就是一种算法。这个算法可以应用在监督学习、半监督学习和无监督学习里，也可以应用在强化学习中。
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虽说深度学习中用的算法叫神经网络算法，但是这个“神经网络”（Artificial Neural Network， ANN）和人脑中的神经网络没啥大的关联，它是数据结构和算法形成的机器学习模型。
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我们知道，长期以来，图形图像、自然语言和文本的处理是计算机行业的难题，因为这类信息的数据集，并不是结构化的，需要人工根据信息的类型来选择特征进行提取，这样对于特征的提取是有限的，就拿图像来说，只能提取出一些简单的滤波器。
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而深层神经网络的厉害之处在于，它能对非结构的数据集进行自动的复杂特征提取，完全不需要人工干预。也就是说，深度学习让这个曾经的“难题”一下子变得非常容易。
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因此，针对深度学习，在后面的课程中，我会带你一起操练三个项目：
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* 使用深层神经网络DNN预测用户是否会流失；
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* 使用卷积神经网络CNN为鲜花图片分类；
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* 使用循环神经网络RNN预测App用户的转化率。
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学完这三个项目，面对新的类似场景，你就完全能够选择合适的模型，并搭建起属于自己的深层神经网络了。
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总而言之，机器学习正在突破我们对“计算机能做什么”这个问题的认知极限。因为机器学习的存在，计算机能做的事情越来越多，以后还会更多。
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## 总结一下
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到这里，我们这节课就结束了，不知道你有没有这样一种感受，有些东西乍一听挺唬人的，学了之后发现“嗨，也没啥”。机器学习和深度学习的落地应用，应该可以归为这一类。
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在这节课中，我力图给你讲清楚机器学习最基础的一些概念和应用场景。如果你想用一句话给你的朋友说清机器学习是什么，那么请你告诉他：**机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。**
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机器和传统程序最大的不同就是，机器学习不是程序员直接编写函数的技术，是让机器通过“训练”得出函数。而我们做机器学习项目，就是要选定一个算法，然后用数据训练机器，找到一族函数中最适合的那一个，形成模型。
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具体来看，机器学习分为四大类，分别是监督学习、无监督学习和半监督学习和强化学习。其中，监督学习是我们课程的一个重点。它能解决的两类问题：**回归和分类**。所以，我们在开始一个项目时，一定要首先明确我们要解决的问题属于哪种类型，这对模型的选择十分重要。
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至于深度学习，我们说它是一种使用深层神经网络的模型，可以应用于上述四类机器学习中。深度学习擅长处理非结构化的输入，在视觉处理和自然语言处理方面都很厉害。
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最后，我把机器学习中的各种算法做了分类，放到了下图中。这些算法你现在不需要去记忆，以后在项目里用到的时候，我们会解释它们的。
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作为过来人，我还想嘱咐一句，我非常理解初学者学机器学习，最怕的就是信息过载，新名词太多，一下子理解不了。其实你不必害怕，我会在后续的课程中，通过实际的项目实战，一步一步手把手，把机器学习中的重要概念和工具陆续教给你，让你在实操过程中把它们搞懂、弄透。
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## 思考题
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这节课就到这里了，最后，我想给你留三个思考题，假如你有一个网店：
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1. 你有用户的历史订单数据，你想要根据这些数据给用户分组，这是什么类型的机器学习问题？
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2. 你有用户的人口统计数据，比如年龄、性别、城市和年收入等等，并且你已经把这些用户已经分成了高、中、低三个价值组。这时拉新团队给了你一批新用户信息，想要判断新用户会属于哪一组，这是什么类型的机器学习问题？
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3. 你有用户的人口统计信息和购买历史记录，你想要预测新注册的用户的预期消费总额，这是什么类型的机器学习问题？
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提示：先思考是有监督还是无监督学习，如果你认为是监督学习，进一步想想是回归问题、还是分类问题。
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欢迎在留言区与我分享你对机器学习的类型的理解，也欢迎你和朋友一起讨论这节课的问题。
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