本文借鉴了数学建模清风老师的课件与思路，可以点击查看链接查看清风老师视频讲解：清风数学建模：https://www.bilibili.com/video/BV1DW411s7wi

注：   因为要用到机器学习工具箱，所以至少需要安装MATLAB2017a的版本，版本越高越好，最好是2021版本的。此篇文章旨在介绍机器学习的实际应用，所以对算法的原理介绍可能会不是很清楚，想了解清楚的可以看看B 站吴恩达（稍简单一点）、李宏毅老师的视频，也可以看周志华老师的西瓜书《机器学习》（B站有配套视频），注重实用的话就看B 站的菜菜的机器学习sklearn、唐宇迪的机器学习视频。

目录

一、  概念

二、 机器学习的划分

 2.1 监督学习

2.2 无监督学习

2.3 强化学习

 2.4 半监督学习

三、 模型评估指标

3.1 回归问题（预测问题）的评估指标

 3.2 分类问题的评估指标

四、 模型的泛化能力

4.1 留出法

4.2 交叉验证

 4.3 选择最好的模型

 4.4 欠拟合和过拟合

---

一、  概念

       通过一个问题引入：夏天你是怎么买到一个好的西瓜的？你是通过自己的经验来购买西瓜的吧，经验又是通过自身长期以来对西瓜知识的累积来的把。比如：好西瓜有三个指标：色泽青绿、根蒂蜷缩、敲声浑浊，你就通过这三个指标来判断好西瓜，这是靠人类自己就能够完成的。而机器学习就是这样一个过程，它通过对以往数据（这里可以指上面的经验）的训练，在面对新的情况时，做出判断（这里可以指上面的判断瓜的好坏）。

二、 机器学习的划分

       机器学习包括监督学习，无监督学习，强化学习，半监督学习，主动学习。

 2.1 监督学习

       定义：既有x也有y。

      监督学习根据y的不同，可以分为分类问题和回归问题（预测问题）。 

      ①分类问题：将西瓜分为好瓜和坏瓜、将肿瘤分为良性和恶行。

      ②回归问题（预测问题）：预测股票涨跌、预测房价。

2.2 无监督学习

       定义：只有x 没有y。我们需要得到数据之间隐藏的规律。

       无监督学习常用于聚类和降维。

       ①聚类：根据数据将这些数据划分成几类（类似于我之前写的聚类模型文章）。

         注：这里说明一下聚类和分类的区别，分类是事先就知道要将这些数据分成几类，而聚类是不知道要划分成几类，聚类划分的类别需要我们通过聚类的最终结果自己来定义。

       ②降维：给定的数据的指标太多了，处理起来不方便，通过对数据进行降维，得到了几个指标，这几个指标能够反映之前全部指标的大部分信息。

2.3 强化学习

 2.4 半监督学习

        定义：有x也有y，但y有一部分没有。

三、 模型评估指标

        从现在开始，只介绍监督学习，即回归问题和分类问题

3.1 回归问题（预测问题）的评估指标

        这些指标都有优缺点，到时候网上搜索就行。

 3.2 分类问题的评估指标

       我们定义下面这四个指标：

         在机器学习中，通常将更关注的事件定义为正类（生活中我们通常将关注那些结果不好的情况定义为正类，比如：肿瘤的恶性、股票的下跌），负类则相反。

         当然，这种定义也不是绝对的，你若更加关注股票的上涨，也可将上涨定义为正类，也比如将猫和狗的照片进行分类，你也无法定义，此时你就可以随便定义一个就好。   

        将这四个指标构成一个混淆矩阵：

        

         由这个矩阵可以看出，预测对了TP+TN=6个，预测错了FP=FN=4个。  

         现在就定义下面这些指标：

  

四、 模型的泛化能力

       将模型对于未知数据的预测能力定义为模型的泛化能力。

       通过下面这些方法可以知道模型的泛化能力到底好不好。

4.1 留出法

        将已知的数据（这里指既知道x 又知道y的数据）分成两部分，一部分通过训练可以得到一个模型，再将另一部分数据的x 放入到这个模型中进行测试，然后预测y，这时候再将预测出来的y与真实的y 进行对比，这时候我们就可以知道这个模型的好坏。这里我们将训练的数据定义为训练集，被测试的数据定义为测试集。这种对泛化能力进行评估的能力称为留出法。

        留出法的缺点：当训练集过少时，我们得到的模型并不准确，同时，我们会损失作为测试集的这一部分数据。

4.2 交叉验证

         交叉验证的主要思想就是下面这个图：

               我对于这个的理解：将所有知道x,y的数据拿出k-1个数据来作训练集，剩下的一个拿来作测试集，就这样，进行K次测试和训练，选取最优的一次，在上面这张图中，K取的是10（通常K都是取10），我们就称之为10折交叉验证。

        

 4.3 选择最好的模型

        

 4.4 欠拟合和过拟合

          可能产生过拟合的常见原因：
（1） 模型中参数设置的过多导致模型过于复杂
（2） 训练集的样本量不够
（3） 输入了某些完全错误的的特征 

          解决过拟合的方法：
（1） 通过前面介绍的交叉验证的方法来选择合适的模型，并对参数进行调节。
（2） 扩大样本数量、训练更多的数据
（3） 对模型中的参数增加正则化（即增加惩罚项，参数越多惩罚越大）
          欠拟合则和过拟合刚好相反，我们可以增加模型的参数、或者选择更加复杂的模
型； 也可以从数据中挖掘更多的特征来增加输入的变量， 还可以使用一些集成算法（如
装袋法（Bagging），提升法（Boosting））。
       （注意：有可能模型的输入和输出一点关系都没有，举个极端的例子，你买的西
瓜好坏和你的个人特征没任何关系，例如你的性别身高体重等）