004-机器学习背后的思维-针对入门小白的概念算法及工具的朴素思考
2.2 机器学习的步骤
机器学习的任务是输入一些数据，再输出一些数据， 其实就是一种数据转换器。 从数学意义上讲，就是一个合适的函数映射。 我们的目的是要找到一个可以完成任务 的映射函数。 或者说，要找到一个输入数据与输出数据之间的关系。 这个关系，被学 者取名为模型（Model）。 模型本质是描述输入与输出之间关系。 更进一步讲，模型 就是关系（Relationship）。 如何寻找这种关系呢？ 通常还是有一定套路的，如图2所 示步骤。1
1.) 第一步，定义一个函数集合（Model， A set of functions)。这个集合中的每一 个元素都是一个有确定参数的函数。
2.) 第二步， 因为要在此函数集合中选一个函数， 所以要确定一个函数的挑选准 则（Goodness of function f)。
3.) 第三步， 在上述函数集合中， 根据挑选的准则以及训练数据（Training Data) 想办法找到那个最合适的函数（Pick the best function）。
4.) 第四步， 在测试数据（Testing Data）上测试， 测试刚刚找到的这个函数效 果。
前三步被称为训练（Training），最后一步称为测试（Testing）。
打个比方，把大象放到冰箱里，分为三个步骤：打开冰箱门， 把大象赶进去，关 上冰箱门。 这里，我们也是用三个步骤来搞定它。 当拿到一个任务，确定输入数据和 输出数据后，基本上可以确定大致的方向。 然后，要设计一个函数映射的集合。在这 个集合里， 各个元素函数看起来大模样都差不多， 只有参数的取值不一样。注意，这 个集合里包含的函数通常有无穷多个。 我们只能通过一个方法来描述这个函数，譬如 说一个方程或是一个拓扑结构。 接下来， 要确定一个准则来判断哪个函数好用。 因 为我们的目的是挑一个最合适的函数关系。 比如说，用训练数据的前提下，使得函数 映射输出值与标记值之间的误差最小。 最后，我们所要做的是，根据第二步设定好的 准则找到一组准确的参数取值。 当所有参数取值都确定下来的时候，一个合适的函数 映射关系也就找到了。 至此，训练过程也结束了。
通常，用深度学习方法来得到函数映射关系的形式， 其并不是一个传统意义上的 数学表达式或代数式。 它是一个用网络拓扑结构描述的函数映射关系。其参数数量一 般都是上百万个。 与之相对的，传统方法的映射函数所涉及的参数或系数数量级就小 得多。 一般就是几个，〸几个，上百个系数的都不多见。 这个设计函数集合的思路差 异，在初学的时候要特别注意。 而且，传统方法中的参数一般会有明确的意义， 或者 说设计者会去分析这些参数及系数的意义。 但是深度学习中的参数第一太多，没法分 析； 第二，好像大多也分析不出来什么意义。
当前学术界研究方向和工业界的应用， 也都是在这三个步骤中各自开展的。
1.) 有的聚焦于设计函数映射集合；
2.) 有的着重在设计判断准则，用来挑选函数映射关系；
3.) 有的将精力放在如何更快、更方便地训练，找到那个合适的函数。
无论在哪一个步骤中有技术进展，都会对任务的解决有帮助。 其实，在工作中， 如果最终实际应用效果不好（或称之为泛化能力不足）， 你努力的方向可以从这三个 步骤中所涉及的内容来考虑，确定努力的方向。
005-机器学习背后的思维-针对入门小白的概念算法及工具的朴素思考
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https://datawhalechina.github.io/leeml-notes/ ↩︎