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導(dǎo)讀：在機(jī)器學(xué)習(xí)的各種方法中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是迄今為止成果最令人印象深刻的一種。本文介紹監(jiān)督學(xué)習(xí)解決像肺炎診斷這類問題的基本原理。

作者：保羅·佩羅塔（Paolo Perrotta）

來源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju）

01 什么是監(jiān)督學(xué)習(xí)

要進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，我們需要從一組樣本數(shù)據(jù)開始，每個(gè)樣本都帶有計(jì)算機(jī)可以學(xué)習(xí)的標(biāo)簽。例如：

如你所見，樣本可以是很多不同的東西：數(shù)據(jù)、文本、聲音、視頻等。此外，標(biāo)簽可以是數(shù)值，也可以是類型。數(shù)值標(biāo)簽只是一個(gè)數(shù)值，就像溫度–檸檬水轉(zhuǎn)換器一樣。類型標(biāo)簽表示預(yù)先定義的集合中的某個(gè)類別，例如在犬種檢測器的例子中。

使用一些想象力，你可以想出很多其他例子來預(yù)測一些事物，根據(jù)數(shù)值或者類型的標(biāo)簽來預(yù)測其他事物。

我們假設(shè)已經(jīng)收集了一些標(biāo)記過的樣本?，F(xiàn)在可以進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)的兩個(gè)階段：

階段1：訓(xùn)練階段

我們將帶有標(biāo)簽的樣本提供給一個(gè)用于發(fā)現(xiàn)模式的算法。例如，該算法可能會注意到，所有的肺炎掃描圖片都具有某些共同的特征（可能是某些不透明的區(qū)域），而這些特征在非肺炎掃描圖片中是沒有的。這個(gè)階段稱為訓(xùn)練階段，因?yàn)樗惴〞槐橛忠槐榈赜^看樣本數(shù)據(jù)，并學(xué)習(xí)識別這些模式。

階段2：預(yù)測階段

現(xiàn)在算法已經(jīng)知道了肺炎的樣子，于是切換到預(yù)測階段。我們可以在這個(gè)階段收獲訓(xùn)練工作的成果。向訓(xùn)練過的算法展示未被標(biāo)注的X光掃描圖片，算法會告訴我們它是否具有肺炎特征。

這里還有關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)的另一個(gè)例子——一種可以識別動(dòng)物類型的系統(tǒng)。每個(gè)輸入數(shù)據(jù)是一張關(guān)于某種動(dòng)物的圖片，每個(gè)樣本的標(biāo)簽是圖片中動(dòng)物的物種。在訓(xùn)練階段，我們向算法展示帶標(biāo)簽的圖像。在預(yù)測階段，我們向算法展示一張未被標(biāo)注的不帶標(biāo)簽的圖像，要求算法對該圖像的標(biāo)簽進(jìn)行猜測。

前面已經(jīng)說過，計(jì)算機(jī)程序可以在機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中“算出”數(shù)據(jù)。監(jiān)督學(xué)習(xí)就是這種過程的一個(gè)例子。在傳統(tǒng)的編程過程中，可以編寫一個(gè)程序讓計(jì)算機(jī)由輸入算出輸出；在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，只要給出程序輸入和輸出的樣本數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)就能自己學(xué)會如何從一個(gè)輸入算出一個(gè)輸出。

既然你已經(jīng)閱讀了關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種高屋建瓴的解釋，那么可能會有比初學(xué)時(shí)更多的問題。我們說過，監(jiān)督學(xué)習(xí)程序在樣本數(shù)據(jù)中“注意共同的特征”，并“發(fā)現(xiàn)模式”—但它是如何做到的呢？讓我們從一個(gè)抽象的層次開始，看看這個(gè)魔法是如何實(shí)現(xiàn)的。

02 魔法背后的數(shù)學(xué)原理

監(jiān)督學(xué)習(xí)系統(tǒng)使用函數(shù)擬合這一數(shù)學(xué)概念來理解樣本數(shù)據(jù)與其標(biāo)簽之間的關(guān)系。下面我們結(jié)合具體實(shí)例來介紹這個(gè)數(shù)學(xué)概念的基本原理。

想象一下，你家屋頂上有一塊太陽能板。你就像是一個(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)系統(tǒng)一樣，學(xué)習(xí)太陽能板如何產(chǎn)生能量，并預(yù)測在未來某個(gè)時(shí)間段內(nèi)產(chǎn)生能量的大小。

預(yù)測太陽能板的能量輸出需要時(shí)間、天氣等變量。時(shí)間應(yīng)該是一個(gè)重要變量，所以你決定專注于時(shí)間這個(gè)變量。對于真正的監(jiān)督學(xué)習(xí)過程，你應(yīng)該從收集每天不同時(shí)段太陽能板所產(chǎn)生能量大小的樣本數(shù)據(jù)開始。經(jīng)過幾周時(shí)間的隨機(jī)取樣之后，你得到了如下數(shù)據(jù)列表：

上表中的每一行都是包含輸入變量（時(shí)間）與標(biāo)簽（產(chǎn)生的能量值）的樣本數(shù)據(jù)，就像那個(gè)識別動(dòng)物的系統(tǒng)一樣，動(dòng)物圖片是輸入，動(dòng)物名稱是標(biāo)簽。

如果你將這些樣本數(shù)據(jù)繪成一幅圖表，那么就能很形象地看到時(shí)間與太陽能板產(chǎn)能值之間的關(guān)系：

我們一看就知道，太陽能板不會在夜間產(chǎn)生能量，并且能量值在中午的時(shí)間達(dá)到了頂峰。如下圖所示，雖然監(jiān)督學(xué)習(xí)系統(tǒng)沒有人腦那樣機(jī)敏，但是它能夠?qū)颖緮?shù)據(jù)近似擬合成某個(gè)函數(shù)，由此實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的理解。

尋找與樣本數(shù)據(jù)比較接近的擬合函數(shù)并不是一件容易的事情。但是，隨后的預(yù)測階段就要簡單得多。系統(tǒng)會忘記所有的樣本信息，并使用找到的擬合函數(shù)來預(yù)測太陽能板在未來某個(gè)時(shí)間所產(chǎn)生的能量，例如在正午時(shí)產(chǎn)生的能量如下圖所示：

這就是我所說的監(jiān)督學(xué)習(xí)通過函數(shù)擬合的方式實(shí)現(xiàn)算法功能。監(jiān)督學(xué)習(xí)系統(tǒng)接收的實(shí)際樣本數(shù)據(jù)通常是混亂且不完整的。在數(shù)據(jù)訓(xùn)練階段，我們通常需要構(gòu)造一個(gè)比較簡單的函數(shù)來近似擬合比較復(fù)雜的實(shí)際數(shù)據(jù)。在預(yù)測階段，則使用所構(gòu)造的擬合函數(shù)實(shí)現(xiàn)對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測。

作為一名程序員，你已經(jīng)習(xí)慣于考慮很多有可能出錯(cuò)的情形。因此，你可能已經(jīng)在考慮將樣本數(shù)據(jù)的處理復(fù)雜化的方法。例如，太陽能電池板的能量輸出除了與時(shí)間有關(guān)之外，還會受到其他因素的影響，比如云層或月份的影響。

如果收集了所有這些變量的數(shù)據(jù)，那么我們將會得到一個(gè)多維的點(diǎn)云，將無法使用一個(gè)簡單的圖表對這些點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化表示。同樣，對于太陽能電池板，我們需要預(yù)測的是數(shù)值標(biāo)簽。你可能想知道如何將這種數(shù)值標(biāo)簽轉(zhuǎn)換成非數(shù)值標(biāo)簽（如動(dòng)物的名稱），即類別標(biāo)簽。

你現(xiàn)在只需要知道一點(diǎn)：不管你在上面疊加了多少復(fù)雜的東西，監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本思想就和我們剛才所描述的一樣——找一堆樣本數(shù)據(jù)，再找到一個(gè)可以近似擬合這些樣本數(shù)據(jù)的函數(shù)。

現(xiàn)代監(jiān)督學(xué)習(xí)系統(tǒng)非常擅長這種擬合工作。事實(shí)上，這種擬合功能可以強(qiáng)大到足以擬合出極其復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系——例如X光掃描圖片和診斷結(jié)論之間的關(guān)系。當(dāng)然，用于擬合這些對應(yīng)關(guān)系的函數(shù)對于我們?nèi)祟惗詴欠浅?fù)雜的。然而，對于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)而言則是小菜一碟。

本文摘編自《機(jī)器學(xué)習(xí)編程：從編碼到深度學(xué)習(xí)》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。（ISBN：978-7-111-68091-8）

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終于有人把監(jiān)督學(xué)習(xí)講明白了