机器学习里那些「行话」到底指什么？

目录

• 一、先有数据：从一堆西瓜记录说起
• 二、描述一个东西：属性、特征与特征向量
• 三、用数学写下来：数据集的符号表示
• 四、学和练：训练、模型与学习器
• 五、给样本贴结果：标记与样例
• 六、两大任务：分类与回归
• 七、考一考：测试样本
• 八、不打标签也能学：聚类
• 九、有没有老师：监督学习与无监督学习
• 十、最重要的能力：泛化
• 十一、一句话总结
• 十二、一个小演示：构造数据集并划分训练/测试

一、先有数据：从一堆西瓜记录说起

要进行机器学习，先得有数据。假定我们收集了一批关于西瓜的数据，例如：

• （色泽=青绿；根蒂=蜷缩；敲声=浊响）
• （色泽=乌黑；根蒂=稍蜷；敲声=沉闷）
• （色泽=浅白；根蒂=硬挺；敲声=清脆）
• ……

每一对括号里是一条「记录」，「=」意思是「取值为」。

这组记录的集合，就称为一个数据集（data set）。其中：

• 每一条记录，是对一个事件或对象（这里是一个西瓜）的描述，称为一个示例（instance）或样本（sample）；
• 描述这个对象「在某方面表现或性质」的事项，例如「色泽」「根蒂」「敲声」，称为属性（attribute）或特征（feature）；
• 属性上的具体取值，例如「青绿」「乌黑」，称为属性值（attribute value）。

二、描述一个东西：属性、特征与特征向量

把刚才的「色泽、根蒂、敲声」三个属性，分别当作三维空间里的三根坐标轴，它们就张成了一个用来描述西瓜的三维空间。每个西瓜都能在这个空间里找到自己的一个坐标位置。

例如「青绿、蜷缩、浊响」这个瓜，就对应空间里点 $(\text{青绿},\text{蜷缩},\text{浊响})$。

由于空间里的每个点都对应一个坐标向量，所以我们也把一个示例称为一个特征向量（feature vector）。

• 属性张成的空间，叫做属性空间（attribute space）、样本空间（sample space）或输入空间；
• 一个示例，就是输入空间里的一个点（一个特征向量）。

三、用数学写下来：数据集的符号表示

为了后面方便推导，我们用一套标准记号把数据集写出来。

一般地，令

$D=\{{\mathit{x}}_1,{\mathit{x}}_2,\dots ,{\mathit{x}}_m\}$

表示包含 $m$ 个示例的数据集。如果每个示例由 $d$ 个属性描述（比如西瓜用了 3 个属性），那么每个示例都是一个 $d$ 维向量：

${\mathit{x}}_i=(x_{i1};x_{i2};\dots ;x_{id})$

其中：

• ${\mathit{x}}_i\in \mathcal{X}$，$\mathcal{X}$ 是样本空间（输入空间）；
• $x_{ij}$ 表示示例 ${\mathit{x}}_i$ 在第 $j$ 个属性上的取值（例如某个西瓜在第 2 个属性「根蒂」上的值是「硬挺」）；
• $d$ 称为示例的维数（dimensionality），也就是「用了几个特征来描述一个东西」。

直觉上：$\mathcal{X}$ 是所有可能的「特征组合」构成的大空间，而我们的数据集 $D$ 只是从这个大空间里采出来的一小批点。

四、学和练：训练、模型与学习器

从数据里学出模型的过程，叫做学习（learning）或训练（training），这个过程靠执行某个学习算法来完成。

• 训练过程中使用的数据，叫训练数据（training data）；
• 其中的每个样本，叫训练样本（training sample），也可叫「训练示例」或「训练例」；
• 训练样本组成的集合，叫训练集（training set）。

学出来的模型，对应了关于数据某种潜在的规律，因此也称假设（hypothesis）；而这种潜在规律本身，则称为真相 / 真实（ground-truth）。学习的目的，就是找出或逼近真相。

另外，我们有时把学出来的模型叫做学习器（learner）——可以把它理解为：学习算法在「给定数据 + 给定参数空间」上跑出来的一个具体实例。

五、给样本贴结果：标记与样例

如果我们想学一个能判断「没剖开的瓜是不是好瓜」的模型，光有前面的特征描述还不够——还得知道每个瓜到底是好是坏。

所以我们需要给训练样本补上「结果」信息，例如：

这里关于示例「结果」的信息（例如「好瓜」），称为标记（label）；拥有了标记信息的示例，则称为样例（example）。

一般地，用

$({\mathit{x}}_i,y_i)$

表示第 $i$ 个样例，其中：

• $y_i\in \mathcal{Y}$ 是示例 ${\mathit{x}}_i$ 的标记；
• $\mathcal{Y}$ 是所有标记的集合，叫做标记空间（label space）或输出空间。

六、两大任务：分类与回归

拿到标记之后，根据「我们要预测的东西是什么类型」，学习任务可以分成两大类：

• 分类（classification）：预测的是离散值。例如预测「好瓜 / 坏瓜」。
  • 只涉及两个类别的，叫二分类（binary classification），通常把其中一个叫正类（positive class），另一个叫反类（negative class）；
  • 涉及多个类别的，叫多分类（multi-class classification）。
• 回归（regression）：预测的是连续值。例如预测西瓜的成熟度 0.95、0.37。

一般地，预测任务的期望是：通过对训练集

$\{({\mathit{x}}_1,y_1),({\mathit{x}}_2,y_2),\dots ,({\mathit{x}}_m,y_m)\}$

进行学习，建立一个从输入空间到输出空间的映射

$f:\mathcal{X}\mapsto \mathcal{Y}$

不同任务下输出空间 $\mathcal{Y}$ 长这样：

• 二分类：通常 $\mathcal{Y}=\{-1,+1\}$ 或 $\{0,1\}$；
• 多分类：$\mathrm{\mid }\mathcal{Y}\mathrm{\mid }>2$；
• 回归：$\mathcal{Y}=\mathbb{R}$（实数集）。

七、考一考：测试样本

模型学出来之后，当然要拿来用。使用模型进行预测的过程，叫做测试（testing）；被拿去预测的样本，叫做测试样本（testing sample）（也叫「测试示例」或「测试例」）。

例如，学出了映射 $f$ 之后，对某个测试例 $\mathit{x}$，我们就能得到它的预测标记：

$y=f(\mathit{x})$

一句话记忆：训练集用来「学」，测试样本用来「考」。

八、不打标签也能学：聚类

除了「预测某个具体结果」，我们还可以对数据做另一种处理——聚类（clustering）：把训练集里的西瓜分成若干组，每组叫一个簇（cluster）。

这些自动形成的簇，可能对应一些潜在的概念划分，例如「浅色瓜 / 深色瓜」，甚至「本地瓜 / 外地瓜」。

• 这种学习能帮我们摸清数据内在的规律，为进一步分析打基础；
• 关键是：在聚类时，我们事先并不知道「浅色瓜」「本地瓜」这些概念，而且训练样本通常没有标记信息。

九、有没有老师：监督学习与无监督学习

根据训练数据有没有标记信息，学习任务可大致划分为两大类：

• 监督学习（supervised learning）：训练数据带标记。分类和回归是它的代表。（也叫「有导师学习」。）
• 无监督学习（unsupervised learning）：训练数据不带标记。聚类是它的代表。（也叫「无导师学习」。）

记忆窍门：有标记 = 有老师教 = 监督学习；没标记 = 自己摸索 = 无监督学习。

十、最重要的能力：泛化

这是整个机器学习里最关键的一个词——泛化（generalization）。

机器学习的目标，是让学出的模型能很好地适用于「新样本」，而不是仅仅在训练样本上表现好。哪怕对聚类这种无监督任务，我们也希望学出的簇划分能适用于训练集里没出现过的样本。

这里藏着一个重要的前提假设：

为什么这个假设重要？

• 训练集通常只是样本空间里很小的一次采样；
• 我们当然希望这小批采样能反映整个样本空间的特性，否则很难指望学出的模型在全局都好用；
• 一般而言，训练样本越多，我们关于这个分布的信息就越多，也就越有可能学到泛化能力强的模型。

十一、一句话总结

机器学习的「行话」看似多，其实围绕一条主线：用一批带（或不带）标记的样本，从数据空间里学出一个映射；评判它好坏的终极标准不是训练时多准，而是面对没见过的新样本时，泛化能力够不够强。

十二、一个小演示：构造数据集并划分训练/测试

下面这段 Python 代码，把前面「西瓜」的例子落成可运行的数据结构，并演示了监督学习（带标记）与无监督学习（不带标记）两种视角，以及最基础的训练集 / 测试集划分。

"""演示：构造西瓜数据集，并展示1) 监督学习视角（带标记 -> 分类任务）2) 无监督学习视角（去标记 -> 聚类任务）3) 训练集 / 测试集划分"""import random# 每个样本: [色泽, 根蒂, 敲声, 标记]# 标记 1=好瓜, 0=坏瓜（监督学习视角才用）dataset = [["青绿", "蜷缩", "浊响", 1],["乌黑", "蜷缩", "浊响", 1],["青绿", "硬挺", "清脆", 0],["乌黑", "稍蜷", "沉闷", 0],["浅白", "蜷缩", "浊响", 1],["青绿", "稍蜷", "浊响", 1],["乌黑", "硬挺", "清脆", 0],["浅白", "硬挺", "沉闷", 0],]def split_train_test(data, test_ratio=0.25, seed=42):"""按比例随机划分训练集和测试集（保持可复现，设随机种子）"""random.seed(seed)idx = list(range(len(data)))random.shuffle(idx)n_test = int(len(data) * test_ratio)test_idx = idx[:n_test]train_idx = idx[n_test:]train = [data[i] for i in train_idx]test = [data[i] for i in test_idx]return train, testdef to_supervised(data):"""监督学习视角：特征 X + 标记 y"""X = [row[:3] for row in data]y = [row[3] for row in data]return X, ydef to_unsupervised(data):"""无监督学习视角：只保留特征，丢掉标记"""return [row[:3] for row in data]if __name__ == "__main__":train, test = split_train_test(dataset)print("训练集样本数:", len(train), " 测试集样本数:", len(test))X_train, y_train = to_supervised(train)print("n[监督学习视角] 训练集特征 X_train:")for x, yy in zip(X_train, y_train):print("特征", x, "-> 标记(好瓜?)", yy)X_unsup = to_unsupervised(train)print("n[无监督学习视角] 只看特征，没有标记（适合做聚类）:")for x in X_unsup:print("特征", x)

把代码保存为 terms_demo.py，用 python terms_demo.py 运行，输出如下：

训练集样本数: 6测试集样本数: 2[监督学习视角] 训练集特征 X_train:特征 ['乌黑', '硬挺', '清脆'] -> 标记(好瓜?) 0特征 ['浅白', '硬挺', '沉闷'] -> 标记(好瓜?) 0特征 ['青绿', '硬挺', '清脆'] -> 标记(好瓜?) 0特征 ['青绿', '稍蜷', '浊响'] -> 标记(好瓜?) 1特征 ['青绿', '蜷缩', '浊响'] -> 标记(好瓜?) 1特征 ['乌黑', '蜷缩', '浊响'] -> 标记(好瓜?) 1[无监督学习视角] 只看特征，没有标记（适合做聚类）:特征 ['乌黑', '硬挺', '清脆']特征 ['浅白', '硬挺', '沉闷']特征 ['青绿', '硬挺', '清脆']特征 ['青绿', '稍蜷', '浊响']特征 ['青绿', '蜷缩', '浊响']特征 ['乌黑', '蜷缩', '浊响']

这段代码直观展示了：同样一批西瓜数据，加上标记就是「分类」用的监督学习数据，去掉标记就是「聚类」用的无监督学习数据；而划出来的「测试集」正是用来检验模型泛化能力的那批新样本。