轉載自?無監督學習的魅力

如果你的一大坨數據沒。有。標。簽，怎么辦？

無監督學習是機器學習算法里非常撲朔迷離的一個類別，負責解決這些“沒有真實值 (no-ground-truth) ”的數據。

本文會講到，無監督學習到底是什么，和機器學習的其他算法有何本質區別，用的時候有哪些難點，以及推薦閱讀的傳送門。

1無監督學習是什么？

最簡單的理解方式，就是把算法想象成考試。卷子上的每道題對應一個答案，得分高低就要看你的答案和標準答案有多接近。不過，如果沒有答案只有問題，你要怎么給自己打分？

把這一套東西挪到機器學習上來。傳統的數據集都有標簽?(相當于標答) ，邏輯是“X導致Y”。

比如，我們想要知道，推特上粉絲更多的人，是不是收入也更高。那么，input是粉絲數，output是收入，要試著找出兩組數據之間的關系。

每顆星是一個數據點，機器學習就是要畫出差不多能連起那些點的一條線，以此解釋input和output之間的關系。但在無監督學習里，并沒有output這個東西。

我們要做的是分析input，也就是粉絲數。但沒有收入，或者Y。就像是考試只有題，沒有標答一樣。

其實，也不一定是沒有Y，可能我們只是沒有辦法獲得收入數據。不過這都不要緊，重要的是不需要畫出X和Y之間的那條線了，不需要找它們之間的關系了。

那么，無監督學習的目標是什么？如果只有input沒有output，我們到底該怎么辦？

2無監督學習分幾種

聚類(Clustering)

任何行業都需要對用戶的理解：他們是誰？是什么促使他們做出購買的決定？

通常，用戶可以按照某些標準分為幾組。這些標準可簡單如年齡如性別，也可復雜如用戶畫像、如購買流程。無監督學習可以幫我們自動完成這個任務。

聚類算法會跑過我們的數據，然后找出幾個自然聚類?(Natural Clusters) 。

以用戶為例，一組可能是30多歲的藝術家，另一組可能是家里養狗的千萬富翁。我們可以自己選擇聚類的數量，這樣就能調整各個組別的粒度?(Granularity) 。

有以下幾種聚類方法可以選用：

·?K-Means聚類，把所有數據點劃分到K個互斥組別里。復雜之處在于如何選取K的大小。

·?層次聚類?(Hierarchical Clustering) ，把所有數據點劃分到一些組別、和它們的子組別里，形成像族譜一樣的樹狀圖。比如，先把用戶按年齡分組，然后把各個組別按照其他標準再細分。

·?概率聚類?(Probabilistic Clustering) ，把所有數據點按照概率來分組。K-Means其實就是它的一種特殊形式，即概率永遠為0或1的情況。所以這種聚類方式，也被親切地稱為“模糊的K-Means”。

這幾種并無本質區別的方法，寫成代碼可能就長這樣——

任何聚類算法的output，都會是所有的數據點、以及它們所對應的組別。這就需要我們自己來判斷，output代表怎樣的含義，或是算法到底發現了什么。

數據科學的魅力即在于，output加上人類的解讀，便會產生價值。

數據壓縮 (Data Compression)

在過去的十年間，設備的計算能力和存儲能力都增強了許多。不過，即便在今天我們依然有理由，讓數據集盡可能小、并盡可能高效。這意味著，只要讓算法去跑一些必要的數據，而不要做過多的訓練。

無監督學習可以用一種名為數據降維?(Dimentionality Reduction) 的方式做到這一點。

數據降維的“維”，就是指數據集有多少列。這個方法背后的概念和信息論 (Information Theory) 一樣：假設數據集中的許多數據都是冗余的，所以只要取出一部分，就可以表示整個數據集的情況了。

在實際應用中，我們需要用某種神秘的方式，把數據集里的某些部分結合到一起，來傳達某些意義。這里有我們比較常用的兩種降維方式——

·?主成分分析算法?(PCA) ，找出能夠把數據集里的大多數變化聯系起來的線性組合。
·?奇異值分解?(SVD) ，把數據的矩陣分解成三個小矩陣。

這兩種方法，以及另外一些更復雜的降維方式，都用了線性代數的概念，把矩陣分解成容易消化的樣子，便于傳遞信息。

數據降維可以在機器學習算法里，起到非常重要的作用。

以圖像為例，在計算機視覺里，一幅圖像就是一個巨大的數據集，訓練起來也很費力。而如果可以縮小訓練用的數據集，模型就可以跑得更快了。這也是為什么，PCA和SVD都圖像預處理時常見的工具。

無監督深度學習

無監督學習，把領地擴張到了神經網絡和深度學習里，這一點也不奇怪。這個領域還很年輕，不過已經有了自編碼器?(Autoencoder) 這樣的先行者。

自編碼器和數據壓縮算法背后的邏輯差不多，用一個子集來反映原始數據集的特征。

像神經網絡一樣，自編碼器利用權重把input轉換成理想的output。不過在這里，output和input并不是兩種不同的東西，output只是input的一種更輕便的表示方式。

在計算機視覺中，自編碼器被用在圖像識別算法里。現在，它也已經把觸角伸向聲音和語音識別等更多的領域。

3實戰難點有哪些

除了尋找合適的算法和硬件，這樣常見的問題之外，無監督學習自帶一種神秘的氣質——不知道任務到底完成了沒有。

在監督學習里，我們會定下一套標準，以做出模型調試的決策。精確度 (Precision) 和查全率 (Recall) 這樣的指標會告訴我們，現在的模型有多準確，然后我們可以調整參數來優化模型。分數低，就要繼續調。

可是，無監督學習的數據沒有標簽，我們就很難有理有據地定下那套衡量標準。以聚類為例，怎么知道K-Means的分類好不好 (比如K值取的合不合適) ？沒有標準了，我們可能就需要有點創造力。

“無監督學習在我這里管用么？”是人們經常提出的問題。這里，具體問題要具體分析。還以用戶分組為例，只有當你的用戶真的和自然聚類相匹配的時候，聚類的方法才有效。

雖然有些風險，但最好的測試方法，可能就是把無監督模型放到現實世界里，看看會發生什么——讓有聚類的和沒有聚類的算法做對比，看聚類能不能得出更有效的信息。

當然，研究人員也在嘗試編寫，自帶 (相對) 客觀評判標準的無監督學習算法。那么，栗子在哪里？

友好的傳送門：

https://blog.algorithmia.com/introduction-to-unsupervised-learning/

下拉至Reading and Papers，栗子可能要從那里開始吃。

△?祝您消化順暢

總結

以上是生活随笔為你收集整理的无监督学习的魅力的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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