统计学习方法 笔记<第一章>

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第一章 统计学习方法概述

1.1 统计学习

　　统计学习(statistical learning)是关于计算机基于数据概率模型并运用模型进行预测和分析的学科。统计学习也称为统计机器学习，现在人们提及的机器学习一般都是指统计机器学习。

　　统计学习的对象是数据(data)，关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性(前提)：比如可以用随机变量描述数据中的特征，用概率分布描述数据的统计规律等。

　　统计学习的目的：对现有的数据进行分析，构建概率统计模型，分析和预测未知新数据，同时也需要考虑模型的复杂度以及学习模型的效率等等。

　　统计学习方法：监督学习（supervised learning），非监督学习（unsupervised learning），半监督学习（semi-supervised learning）以及强化学习（reinforcement learning）等组成。

　　统计学习方法包括模型的假设空间，模型选择的准则以及模型学习的算法，称为统计学习的三要素，简称为模型（model），策略（strategy）和算法（algorithm）。

1.2 监督学习

　　是本书主要讨论的重点，是统计学习中内容最丰富，应用最广泛的部分。

　　监督学习的部分可简单的视为将输入向量输入模型，从而得到输出向量，输入向量属于输入空间，有时也将输入向量映射为特征向量（feature vector），有时也假设输入空间与特征空间为相同空间。

　　考虑输入变量与输出变量为离散的或是连续的，对预测任务给予不同的名称：

　　监督学习假设输入与输出的随机变量X和Y遵循联合概率分布P(X,Y)，训练数据被看做是依联合概率独立同分布产生的。遵循联合概率分布的假设是监督学习关于数据的基本假设。监督学习的模型可以是概率模型（由条件概率分布P(Y|X)表示）或非概率模型（决策函数（decision function）Y=f(X)）。

1.3 统计学习三要素

　　方法 = 模型 + 策略 + 算法

　　1.3.1 模型：根据要学习的是联合概率分布（或条件概率分布）还是决策函数，分为概率模型和非概率模型。

　　1.3.2 策略：值按照何种标准学习或选择选择最优模型。

　　　　评定预测值与真实值之间的差别，用一个损失函数（loss function）来度量预测错误的程度，记为L(Y,f(X))。常用的损失函数有：0-1损失函数（0-1 loss function 如分类正确为0，错误为1）；平方损失函数（quadratic loss function 差值的平方）；绝对损失函数（absolute loss function 绝对值）；对数损失函数（logarithmic loss function）等。损失函数越小，模型就越好（mark 不考虑overfitting？）。

　　经验风险最小化（empirical risk minimization， ERM）：即求解损失函数最小化：

当模型是条件概率分布，损失函数式对数损失函数时，ERM等价于极大似然估计（maximum likelihood estimation）。

　　结构风险最小化（structural risk minimization， SRM）：当样本容量很小时，容易产生过拟合（overfitting）问题，SRM就是为了防止过拟合。SRM等价于正则化（regularization）（mark）。SRM就是在ERM的基础上加上表示模型复杂度的正则化项（regularizer）或罚项（penalty term）：

即需要满足经验风险和模型复杂度同时小。当模型是条件概率分布，损失函数时对数损失函数，模型复杂度由模型的先验概率表示时，SRM就是贝叶斯估计中的最大后验概率估计（maximum posterior probability estimation， MAP）。

　　1.3.3 算法：学习模型所用的方法（暂时没什么好写的）

1.4 模型评估与模型选择

　　模型的选择时需要做到对已知数据有较好的拟合能力，同时对未知数据有较好的预测能力。即要做到经验风险小且防止过拟合。

（M=0,1数据拟合效果差，M=9过拟合，M=3是较好的预测模型，M表示多项式的最高次数）

1.5 正则化与交叉验证

　　结构风险 = 经验风险 + 正则化

　　正则化：结构风险中的罚项，可以选择参数向量的L1范数，参数向量的L2范数等。

　　正则化的作用是选择经验风险和结构风险同时较小的模型。

　　正则化符合奥卡姆剃刀定律（Occam‘s Razor, Ockham‘sRazor）：能够较好的解释已知数据且较为简单的模型才是好的模型。

　　数据集常被切分为三个部分：训练集（training set），验证集（validation set）和测试集（test set），分别用户训练模型，模型的选择以及模型的评估。但在数据不充足的前提下，再切分数据明显是不科学的。因此引入交叉验证的方法，交叉验证分为：

　　简单交叉验证：将数据集简单切分为训练集和测试集两部分

　　S折交叉验证：将数据集切分为S个大小相同的子集，选择S-1个子集训练模型，剩下的一个子集测试模型；重复S次后再选取。

　　留一交叉验证：用于数据缺乏的情况下。是S折交叉验证的特殊情形S=N。

1.6 泛化能力

（mark） 这一部分感觉暂时没什么用，就先不写了。

1.7 生成模型与判别模型（mark 这部分之后再细讲）

　　生成方法（generative approach）学到的模型称为生成模型（generative model），由数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测模型，即P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)，典型的生成模型有朴素贝叶斯模型和隐马尔可夫模型。

　　判别方法（discriminative approach）学到的模型称为判别模型（discriminative model），由数据直接学习决策函数f(X)或条件概率分布P(Y|X)，典型的判别模型包括：k近邻算法，感知机，决策树，逻辑斯谛回归模型，最大熵模型，支持向量机，提升方法和条件随机场等。

　　当存在隐变量时，仍可用生成方法学习，此时判别方法就不能用了（mark why？）。

1.8 分类问题

　　分类模型是一个分类器（classifier），学习分类模型即学习分类器。

　　评价分类器性能的指标一般为分类准确率（accuracy），即正确分类样本占总样本的比率。

　　对于二分类问题常用的指标是精确率（precision）和召回率（recall），F1值表示精确率和召回率的调和平均。

　　可用于分类的统计学习方法包括：k近邻，感知机，朴素贝叶斯，决策树，决策列表，逻辑斯谛回归模型，支持向量机，提升方法，贝叶斯网络，神经网络，winnow等。

1.9 标注问题（mark 暂时放一下）

　　标注（tagging）是分类问题的推广。

1.10 回归问题

　　回归（regression）用于预测输入变量和输出变量之间的关系，即选择输入变量到输出变量间的映射函数，等价于函数拟合，选择函数曲线拟合已知数据且很好的预测未知数据。

　　按照输入变量的个数，分为一元回归和二元回归；按照模型类型，分为线性回归和非线性回归。

　　总结：这是对统计学习的一章概要，主要是了解而不是理解，既然要深入学习统计，感觉先纵观一下也是十分必要的，这一部分也有一些还不太理解的地方，毕竟只是大体看了一下，感觉在具体学习统计方法的时候，再逐步回头看这些东西的话，应该会有更加深入的理解。

　　本书中介绍的统计学习方法：感知机，k近邻法，朴素贝叶斯，决策树，逻辑斯谛回归与最大熵模型，支持向量机，提升方法，EM算法，隐马尔可夫模型和条件随机场。

统计学习方法 笔记<第一章>

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