产品入门者学习机器学习流程与视觉算法下游任务

一、机器学习流程

（一）机器学习的定义

机器学习是一门人工智能科学，这一领域的研究对象是人工智能，通过经验自动改进的计算机算法的研究，根据数据或经验优化计算机程序的性能标准。

（二）机器学习流程

（三）流程解读

1. 收集数据：

收集到的数据的质量和数量将直接决定预测模型是否能够建好。需要将收集的数据去重复、标准化、错误修正等，保存成数据库文件或者csv格式文件，为下一步数据的加载做准备。

2. 分析数据：

分析数据主要是数据发现，比如找出每列的最大、最小值、平均值、方差、中位数、三分位数、四分位数、某些特定值（比如零值）所占比例或者分布规律等等都要有一个大致的了解。了解这些最好的办法就是可视化，谷歌的开源项目facets可以很方便的实现。另一方面要确定自变量(x1…xn)和因变量y，找出因变量和自变量的相关性，确定相关系数。

3. 特征选择：

特征的好坏很大程度上决定了分类器的效果。将上一步骤确定的自变量进行筛选，筛选可以手工选择或者模型选择，选择合适的特征，然后对变量进行命名以便更好的标记。命名文件要存下来，在预测阶段的时候会用到。

4. 向量化：

向量化是对特征提取结果的再加工，目的是增强特征的表示能力，防止模型过于复杂和学习困难，比如对连续的特征值进行离散化，label值映射成枚举值，用数字进行标识。这一阶段将产生一个很重要的文件：label和枚举值对应关系，在预测阶段的同样会用到。

5. 拆分数据集：

需要将数据分为两部分。用于训练模型的第一部分将是数据集的大部分。第二部分将用于评估我们训练有素的模型的表现。通常以8:2或者7:3进行数据划分。不能直接使用训练数据来进行评估，因为模型只能记住“问题”。

6. 模型训练：

进行模型训练之前，要确定合适的算法，比如线性回归、决策树、随机森林、逻辑回归、梯度提升、SVM等等。选择算法的时候最佳方法是测试各种不同的算法，然后通过交叉验证选择最好的一个。但是，如果只是为问题寻找一个“足够好”的算法，或者一个起点，也是有一些还不错的一般准则的，比如如果训练集很小，那么高偏差/低方差分类器（如朴素贝叶斯分类器）要优于低偏差/高方差分类器（如k近邻分类器），因为后者容易过拟合。然而，随着训练集的增大，低偏差/高方差分类器将开始胜出（它们具有较低的渐近误差），因为高偏差分类器不足以提供准确的模型。

7. 模型评估：

训练完成之后，通过拆分出来的训练的数据来对模型进行评估，通过真实数据和预测数据进行对比，来判定模型的好坏。模型评估的常见的五个方法：混淆矩阵、提升图&洛伦兹图、基尼系数、ks曲线、roc曲线。混淆矩阵不能作为评估模型的唯一标准，混淆矩阵是算模型其他指标的基础。完成评估后，如果想进一步改善训练，我们可以通过调整模型的参数来实现，然后重复训练和评估的过程。

8. 文件整理：

模型训练完之后，要整理出四类文件，确保模型能够正确运行，四类文件分别为：Model文件、Lable编码文件、元数据文件（算法，参数和结果）、变量文件（自变量名称列表、因变量名称列表）。

9. 接口封装：

通过封装封装服务接口，实现对模型的调用，以便返回预测结果。

（四）机器学习案例

1.垃圾邮件检测：

一封邮件可以分为发送人、接收人、抄送人、主题、时间、内容等要素，所以可以通过上述要素中的发送方、主题以及内容来进行垃圾邮件判断。

因此机器学习需要依次对上述要素进行分析：

垃圾邮件内容分类（通过提取垃圾邮件内容进行判断）

中文垃圾邮件分类

英文垃圾邮件分类

垃圾邮件标题分类

垃圾邮件发送方分类

最终，可以根据这三个维度进行综合评判，从而实现垃圾邮件的准确分类。本文将根据邮件内容进行垃圾邮件分类。

实现步骤：数据集语料库----数据加载----构建词向量----训练模型并评估----识别实现

2.人脸识别：

面对一张人脸时，我们首先要进行的是进行人脸特征的提取，比如鼻子、眼睛等，之后对这些特征进行分析比对，确认人物基本信息。而机器主要是通过数学模型学习轮廓、纹理等细节，将机器提取出来的细节(特征提取，Feature extraction)输入到分类模型中进行分类（分类，Classification)，从而识别人脸。

实现步骤：原始图像输入提取关键点----检测人脸关键点----将人脸图像转换为向量----识别/验证

二、视觉算法

计算机视觉算法是一种数学模型，试图帮助计算机理解图像。计算机视觉算法，有助于方式运算，计算机可以从图像数据的特定类型来进展。

利用计算机视觉算法面临的挑战是，视觉依赖于一系列图像的未知元素。基于复杂物理概率模型可以帮助技术深刻的方式解释的图像。科学家们从不同的角度对计算机视觉的一般性问题，包括三维建模，对图像识别部分和预测图像建模进行分析构图。计算机视觉算法以不同的方式工作。他们中的一些工作，可以确定一个照片或图像的特定部分。一些技术还具有相机或安全设备新的面部识别功能。

视觉算法基本任务：分类、检测、分割、关键点识别、图像生成、度量学习。

分类：就是对输入图片进行分类（具体可选类别需要事先确定）。分类任务是其他CV任务的基础。

检测：是检测出图片中的物体位置，一般需要进行画框。比如把人、羊，还有狗都框出来了，具体来说，网络需要输出框的坐标。

分割（Segmentation）：是在检测任务的基础上把框精细化，具体到每个像素的分类。在上图的检测任务中，矩形框还是比较粗糙的，并不知道每个像素具体属于哪个物体。下图中语义分割任务输出的绿色像素是背景，蓝色像素属于羊，红色像素是狗，还有一个颜色的像素属于人。当然，可以再精细一些，比如不同的羊的像素点用不同的颜色标记出来，那就是实例分割。