前言:应出版社约稿，计划出个机器学习及深度学习通俗序列文章，不足之处还请多提建议。4.1 机器学习简介机器学习看似高深的术语，其实就在生活中，古语有云：“一叶落而知天下秋”，意思是从一片树叶的凋落，就可以知道秋天将要到来。这其中蕴含了朴素的机器学习的思想，揭示了可以通过学习对“落叶”特征的经验，预判秋天的到来。机器学习作为人工智能领域的核心组成，是非显式的计算机程序学习数据经验以优化自身算法，以学

1特征选择的目的机器学习中特征选择是一个重要步骤，以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。这样做的作用是:减少特征（避免维度灾难），提高训练速度，降低运算开销；减少干扰噪声，降低过拟合风险，提升模型效果；更少的特征，模型可解释性更好；2 特征选择方法特征选择方法一般分为三类：2.1 过滤法–特征选择通过计算特征的缺失率、发散性、相关性、信息量、稳定性等指标对各个特征进行评估选择，常用如缺失情况、单值率、

一、机器学习的优化机器学习的优化（目标），简单来说是：搜索模型的一组参数 w，它能显著地降低代价函数 J(w)，该代价函数通常包括整个训练集上的性能评估（经验风险）和额外的正则化（结构风险）。机器学习的优化与传统优化不同，不是简单地根据数据的求解最优解，在大多数机器学习问题中，我们关注的是测试上性能度量P的优化。然而对于模型测试集是未知，我们只能通过优化训练集的性能度量P_train，在独立同分布

一、机器学习的优化机器学习的优化（目标），简单来说是：搜索模型的一组参数 w，它能显著地降低代价函数 J(w)，该代价函数通常包括整个训练集上的性能评估（经验风险）和额外的正则化（结构风险）。机器学习的优化与传统优化不同，不是简单地根据数据的求解最优解，在大多数机器学习问题中，我们关注的是测试上性能度量P的优化。然而对于模型测试集是未知，我们只能通过优化训练集的性能度量P_train，在独立同分布

神经网络（深度学习）学习到的是什么？一个含糊的回答是，学习到的是数据的本质规律。但具体这本质规律究竟是什么呢？要回答这个问题，我们可以从神经网络的原理开始了解。一、 神经网络的原理神经网络学习就是一种特征的表示学习，把原始数据通过一些简单非线性的转换成为更高层次的、更加抽象的特征表达。深度网络层功能类似于“生成特征”，而宽度层类似于“记忆特征”，增加网络深度可以获得更抽象、高层次的特征，增加网络宽

前言:应出版社约稿，计划出个机器学习及深度学习通俗序列文章，不足之处还请多提建议。4.1 机器学习简介机器学习看似高深的术语，其实就在生活中，古语有云：“一叶落而知天下秋”，意思是从一片树叶的凋落，就可以知道秋天将要到来。这其中蕴含了朴素的机器学习的思想，揭示了可以通过学习对“落叶”特征的经验，预判秋天的到来。机器学习作为人工智能领域的核心组成，是非显式的计算机程序学习数据经验以优化自身算法，以学

为什么要激活函数？原理上来说，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数，即 y= f(x)。拟合效果的好坏取决于数据质量及模型的结构，像逻辑回归、感知机等线性模型的拟合能力是有限的，连xor函数都拟合不了，那神经网络模型结构中提升拟合能力的关键是什么呢？搬出神经网络的万能近似定理可知，“一个前馈神经网络如果具有线性输出层和至少一层具有任何一种‘‘挤压’’

一、神经网络类别一般的，神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈，可以分为两种：前馈神经网络和反馈神经网络。1.1 前馈神经网络前馈神经网络（Feedforward Neural Network）中，信息从输入层开始输入，每层的神经元接收前一级输入，并输出到下一级，直至输出层。整个网络信息输入传输中无反馈（循环）。即任何层的输出都不会影响同级层，可用一个有向无环图表示。常见的前馈神经网络包括卷积神经

我们训练学习好的模型，通过客观地评估模型性能，才能更好实际运用决策。模型评估主要有：预测误差情况、拟合程度、模型稳定性等方面。还有一些场景对于模型预测速度（吞吐量）、计算资源耗用量、可解释性等也会有要求，这里不做展开。一、评估预测误差情况机器学习模型预测误差情况通常是评估的重点，它不仅仅是学习过程中对训练数据有良好的学习预测能力，根本上在于要对新数据能有很好的预测能力（泛化能力），所以我们常通过测

注：本文基于之前的文章做了些修改，重复部分可以跳过看。示例的项目为基于LR模型对癌细胞分类的任务。随着人工智能时代的到来，机器学习已成为解决问题的关键工具。我们接下来会详细介绍机器学习如何应用到实际问题，并概括机器学习应用的一般流程。1.1 明确问题明确业务问题是机器学习的先决条件，即抽象出该问题为机器学习的预测问题：需要学习什么样的数据作为输入，目标是得到什么样的模型做决策作为输出。一个简单的新