机器学习之学习范式

机器学习的四种主要范式分别是:监督学习、非监督学习、强化学习和半监督学习。以下是每种范式的详细介绍:


1. 监督学习(Supervised Learning)

定义: 通过已标注的数据训练模型,以预测或分类未知数据。

  • 目标: 学习从输入到输出的映射关系。
  • 输入: 特征数据(输入变量)和标注(目标变量)。
  • 应用场景:
    • 分类问题:垃圾邮件检测、图像分类。
    • 回归问题:房价预测、销量预测。
  • 常见算法:
    • 分类:支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、逻辑回归。
    • 回归:线性回归、梯度提升决策树(GBDT)、神经网络。

2. 非监督学习(Unsupervised Learning)

定义: 数据没有标签,模型通过发现数据内在结构进行学习。

  • 目标: 识别数据中的模式或结构。
  • 输入: 未标注的特征数据。
  • 应用场景:
    • 聚类问题:客户分群、图像分割。
    • 降维问题:主成分分析(PCA)、t-SNE用于数据可视化。
    • 异常检测:信用卡欺诈检测、工业设备故障检测。
  • 常见算法:
    • 聚类:K均值(K-Means)、层次聚类、高斯混合模型(GMM)。
    • 降维:PCA、因子分析、非负矩阵分解(NMF)。

3. 强化学习(Reinforcement Learning)

定义: 通过与环境交互,不断试探和学习以优化行为策略。

  • 目标: 学习如何在环境中做出决策以最大化累积奖励。
  • 输入: 状态(State)、动作(Action)和奖励(Reward)。
  • 输出: 最优策略(Policy)。
  • 应用场景:
    • 游戏:AlphaGo、OpenAI Five(Dota 2)。
    • 自动驾驶:路径规划、避障。
    • 资源分配:网络流量优化、机器人控制。
  • 常见算法:
    • 基于值函数:Q-Learning、深度Q网络(DQN)。
    • 基于策略:策略梯度、深度确定性策略梯度(DDPG)。
    • 混合方法:Actor-Critic、A3C。

4. 半监督学习(Semi-Supervised Learning)

定义: 利用大量未标注数据和少量标注数据进行训练。

  • 目标: 平衡标注数据的使用效率和未标注数据的信息价值。
  • 输入: 少量标注数据+大量未标注数据。
  • 应用场景:
    • 医学影像分析:手动标注成本高。
    • 自然语言处理:低资源语言的语料不足。
  • 常见算法:
    • 基于图的方法:图神经网络(GNN)、标签传播。
    • 半监督生成模型:变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)。
    • 自训练(Self-training):伪标签生成。

以下是监督学习、非监督学习、强化学习和半监督学习的对比表格:

范式 定义 数据特点 目标 应用场景 常见算法
监督学习 基于标注数据学习输入到输出的映射关系。 大量标注数据 预测或分类未知数据 图像分类、垃圾邮件检测、房价预测 线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林
非监督学习 通过发现数据内在结构进行学习,无需标注。 无标签数据 找到数据模式或结构 客户分群、异常检测、数据可视化 K均值、层次聚类、PCA、GMM
强化学习 基于环境交互和奖励机制优化行为策略。 状态、动作、奖励 最大化长期累计奖励 游戏AI、机器人控制、自动驾驶 Q-Learning、DQN、策略梯度、Actor-Critic
半监督学习 利用少量标注数据和大量未标注数据训练模型。 少量标注+大量未标注 平衡标注数据效率和未标注数据价值 医学影像分析、低资源语言处理 自训练、标签传播、GAN、VAE

特点对比总结

  • 监督学习 依赖于大量标注数据,适合精确任务但标注成本高。
  • 非监督学习 适用于无标签数据,侧重挖掘数据潜在结构。
  • 强化学习基于交互和反馈,适合动态决策问题。
  • 半监督学习结合有标注和无标注数据,降低标注依赖,兼顾效率和效果。

根据任务特点可以灵活选择或结合这些范式。


其他补充范式

  • 自监督学习(Self-Supervised Learning): 使用未标注数据构造标签,自行学习表示(如对比学习)。应用于预训练大模型(如BERT、GPT)。
  • 无监督强化学习(Unsupervised Reinforcement Learning): 不提供明确奖励的情况下,通过设定自定义目标进行学习。

这四种范式形成了机器学习的主要框架,根据任务的性质和需求选择适用的范式,或结合使用多种范式。

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