機器學習和深度學習演算法流程
現在搞傳統機器學習相關的研究論文確實占比不太高，有的人吐槽深度學習就是個系統工程而已，沒有數學含金量。
但是無可否認的是深度學習是在太好用啦，極大地簡化了傳統機器學習的整體演算法分析和學習流程，更重要的是在一些通用的領域任務重新整理了傳統機器學習演算法達不到的精度和準確率。
深度學習這幾年特別火，就像5年前的大數據一樣，不過深度學習其主要還是屬於機器學習的範疇領域內，所以這篇文章裏面我們來嘮一嘮機器學習和深度學習的演算法流程區別。
1、機器學習的演算法流程
實際上機器學習研究的就是數據科學（聽上去有點無聊），下面是機器學習演算法的主要流程：主要從1）數據集準備、2）探索性的對數據進行分析、3）數據預處理、4）數據分割、5）機器學習演算法建模、6）選擇機器學習任務，當然到最後就是評價機器學習演算法對實際數據的套用情況如何。
1.1 數據集
首先我們要研究的是數據的問題，數據集是構建機器學習模型流程的起點。簡單來說，數據集本質上是一個M×N矩陣，其中M代表列（特征），N代表行（樣本）。
列可以分解為X和Y，X是可以指特征、獨立變量或者是輸入變量。Y也是可以指類別標簽、因變量和輸出變量。
1.2 數據分析
進行探索性數據分析（Exploratory data analysis, EDA）是為了獲得對數據的初步了解。EDA主要的工作是：對數據進行清洗，對數據進行描述（描述統計量，圖表），檢視數據的分布，比較數據之間的關系，培養對數據的直覺，對數據進行總結等。
探索性數據分析方法簡單來說就是去了解數據，分析數據，搞清楚數據的分布。主要註重數據的真實分布，強調數據的視覺化，使分析者能一目了然看出數據中隱含的規律，從而得到啟發，以此幫助分析者找到適合數據的模型。在一個典型的機器學習演算法流程和數據科學專案裏面，我做的第一件事就是透過 "盯住數據"，以便更好地了解數據。個人通常使用的三大EDA方法包括：
1.3 數據預處理
數據預處理，其實就是對數據進行清理、數據整理或普通數據處理。指對數據進行各種檢查和校正過程，以糾正缺失值、拼寫錯誤、使數值正常化/標準化以使其具有可比性、轉換數據(如對數轉換)等問題。
例如對影像進行resize成統一的大小或者分辨率。數據的質素將對機器學習演算法模型的質素好壞產生很大的影響。因此，為了達到最好的機器學習模型質素，傳統的機器學習演算法流程中，其實很大一部份工作就是在對數據進行分析和處理。
一般來說，數據預處理可以輕松地占到機器學習專案流程中80%的時間，而實際的模型建立階段和後續的模型分析大概僅占到剩余的20%。
1.4 數據分割
訓練集 & 測試集
在機器學習模型的開發流程中，希望訓練好的模型能在新的、未見過的數據上表現良好。為了模擬新的、未見過的數據，對可用數據進行數據分割，從而將已經處理好的數據集分割成2部份：訓練集合測試集。
第一部份是較大的數據子集，用作訓練集（如占原始數據的80%）；第二部份通常是較小的子集，用作測試集（其余20%的數據）。
接下來，利用訓練集建立預測模型，然後將這種訓練好的模型套用於測試集（即作為新的、未見過的數據）上進行預測。根據模型在測試集上的表現來選擇最佳模型，為了獲得最佳模型，還可以進行超參數最佳化。
訓練集 & 驗證集 & 測試集
另一種常見的數據分割方法是將數據分割成3部份：1）訓練集，2）驗證集和3）測試集。
訓練集用於建立預測模型，同時對驗證集進行評估，據此進行預測，可以進行模型調優（如超參數最佳化），並根據驗證集的結果選擇效能最好的模型。
驗證集的操作方式跟訓練集類似。不過值得註意的是，測試集不參與機器學習模型的建立和準備，是機器學習模型訓練過程中單獨留出的樣本集，用於調整模型的超參數和對模型的能力進行初步評估。通常邊訓練邊驗證，這裏的驗證就是用驗證集來檢驗模型的初步效果。
交叉驗證
實際上數據是機器學習流程中最寶貴的，為了更加經濟地利用現有數據，通常使用N倍交叉驗證，將數據集分割成N個。在這樣的N倍數據集中，其中一個被留作測試數據，而其余的則被用作建立模型的訓練數據。透過反復交叉叠代的方式來對機器學習流程進行驗證。
這種交叉驗證的方法在機器學習流程中被廣泛的使用，但是深度學習中使用得比較少哈。
1.5 機器學習演算法建模
下面是最有趣的部份啦，數據篩選和處理過程其實都是很枯燥乏味的，現在可以使用精心準備的數據來建模。根據taget變量（通常稱為Y變量）的數據類別，可以建立一個分類或回歸模型。
機器學習演算法
機器學習演算法可以大致分為以下三種類別之一：
參數調優
傳說中的調參俠主要幹的就是這個工作啦。超參數本質上是機器學習演算法的參數，直接影響學習過程和預測效能。由於沒有萬能的超參數設定，可以普遍適用於所有數據集，因此需要進行超參數最佳化。
以隨機森林為例。在使用randomForest時，通常會對兩個常見的超參數進行最佳化，其中包括mtry和ntree參數。mtry（maxfeatures）代表在每次分裂時作為候選變量隨機采樣的變量數量，而ntree（nestimators）代表要生長的樹的數量。另一種在10年前仍然非常主流的機器學習演算法是支持向量機SVM。需要最佳化的超參數是徑向基函數(RBF)內核的C參數和gamma參數。C參數是一個限制過擬合的懲罰項，而gamma參數則控制RBF核的寬度。
調優通常是為了得出超參數的較佳值集，很多時候不要去追求找到超參一個最優值，其實調參俠只是調侃調侃，真正需要理解掌握演算法原理，找到適合數據和模型的參數就可以啦。
特征選擇
特征選擇從字面上看就是從最初的大量特征中選擇一個特征子集的過程。除了實作高精度的模型外，機器學習模型構建最重要的一個方面是獲得可操作的見解，為了實作這一目標，能夠從大量的特征中選擇出重要的特征子集非常重要。
特征選擇的任務本身就可以構成一個全新的研究領域，在這個領域中，大量的努力都是為了設計新穎的演算法和方法。從眾多可用的特征選擇演算法中，一些經典的方法是基於模擬退火和遺傳演算法。除此之外，還有大量基於前進演化演算法（如粒子群最佳化、蟻群最佳化等）和隨機方法（如蒙地卡羅）的方法。
1.6 機器學習任務
在監督學習中，兩個常見的機器學習任務包括分類和回歸。
分類
一個訓練好的分類模型將一組變量作為輸入，並預測輸出的類標簽。下圖是由不同顏色和標簽表示的三個類。每一個小的彩色球體代表一個數據樣本。三類數據樣本在二維中的顯示，這種視覺化圖可以透過執行PCA分析並顯示前兩個主成分（PC）來建立；或者也可以選擇兩個變量的簡單散點圖視覺化。
效能指標
如何知道訓練出來的機器學習模型表現好或壞？就是使用效能評價指標（metrics），一些常見的評估分類效能的指標包括準確率（AC）、靈敏度（SN）、特異性（SP）和馬太相關系數（MCC）。
回歸
最簡單的回歸模式，可以透過以下簡單等式很好地總結：Y = f(X)。其中，Y對應量化輸出變量，X指輸入變量，f指計算輸出值作為輸入特征的對映函數（從機器學習模型中得到）。上面的回歸例子公式的實質是，如果X已知，就可以推匯出Y。一旦Y被計算（預測）出來，一個流行的視覺化方式是將實際值與預測值做一個簡單的散點圖，如下圖所示。
對回歸模型的效能進行評估，以評估擬合模型可以準確預測輸入數據值的程度。評估回歸模型效能的常用指標是確定系數（R²）。此外，均方誤差（MSE）以及均方根誤差（RMSE）也是衡量殘留誤差或預測誤差的常用指標。
2、深度學習演算法流程
深度學習實際上是機器學習中的一種範式，所以他們的主要流程是差不多的。深度學習則是最佳化了數據分析，建模過程的流程也是縮短了，由神經網絡統一了原來機器學習中百花齊放的演算法。
在深度學習正式大規模使用之前呢，機器學習演算法流程中藥花費很多時間去收集數據，然後對數據進行篩選，嘗試各種不同的特征提取機器學習演算法，或者結合多種不同的特征對數據進行分類和回歸。
下面是機器學習演算法的主要流程：主要從1）數據集準備、2）數據預處理、3）數據分割、4）定義神經網絡模型，5）訓練網絡。
深度學習不需要我們自己去提取特征，而是透過神經網絡自動對數據進行高維抽象學習，減少了特征工程的構成，在這方面節約了很多時間。
但是同時因為引入了更加深、更復雜的網絡模型結構，所以調參工作變得更加繁重啦。例如：定義神經網絡模型結構、確認損失函數、確定最佳化器，最後就是反復調整模型參數的過程。
參考文獻
