大數(shù)據(jù)時(shí)代機(jī)器學(xué)習(xí)的新趨勢(shì)(2003版)

1、大數(shù)據(jù)時(shí)代機(jī)器學(xué)習(xí)的新趨勢(shì)陳康1、向勇1、喻超2（1.中國(guó)電信股份有限公司廣東研究院 廣州 510630；2.廣州優(yōu)億信息科技有限公司 廣州 510630）摘 要 當(dāng)前，大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用吸引了眾多的關(guān)注，對(duì)大量結(jié)構(gòu)繁多的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并獲得知識(shí)，需要充分利用機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)技術(shù)和成果。本文主要討論了大數(shù)據(jù)時(shí)代機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展新趨勢(shì)和研究重點(diǎn)，并對(duì)與大數(shù)據(jù)相關(guān)性大的幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析介紹。關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù)；機(jī)器學(xué)習(xí)；半監(jiān)督學(xué)習(xí)；集成學(xué)習(xí)；概率圖模型；遷移學(xué)習(xí)The New Trend of Machine Learning in The Age of Big DataChen Kang1，Xiang

2、 Yong1，Yu Chao2（1.Guangdong Research Institute of China Telecom Co.,Ltd.,Guangzhou 510630,China2. Guangzhou Useease Information Technology Co.,Ltd.,Guangzhou 510630,China）Abstract：Recently, Big Data techniques and applications have attracted more and more concentrates. It can be concluded that Machi

3、ne Learning plays an important role in analyzing the huge volume and various data to get the underlying knowledge which is one of the core task of Big Data analysis. This paper will focus on the Machine Learning development trends and research focus in the era of Big Data, and discuss the core techn

4、iques of machine learning as well.作者簡(jiǎn)介：陳康，中國(guó)電信股份有限公司廣州研究院IT運(yùn)營(yíng)支撐部數(shù)據(jù)應(yīng)用室主任，具有多年電信支撐系統(tǒng)研發(fā)和支撐工作經(jīng)驗(yàn)，曾獲廣東省科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。目前主要研究領(lǐng)域包括大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)；向勇，碩士研究生，中國(guó)電信股份有限公司廣州研究院工程師，主要研究方向：長(zhǎng)期從事電信數(shù)據(jù)應(yīng)用及IT支撐系統(tǒng)研發(fā)，近幾年專攻大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)；喻超，廣州優(yōu)億信息科技有限公司工程師，主要研究方向：長(zhǎng)期從事電信行業(yè)數(shù)據(jù)分析技術(shù)解決方案的制定和研究，專攻機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)。1. 引言機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)核心研究領(lǐng)域。1997年Tom

5、 M. Mitchell在“Machine Learning”一書(shū)中給出了機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典定義“計(jì)算機(jī)利用經(jīng)驗(yàn)改善系統(tǒng)自身性能的行為”1。人類具有學(xué)習(xí)能力，其學(xué)習(xí)行為背后具有非常復(fù)雜的處理機(jī)制，這種處理機(jī)制就是機(jī)器學(xué)習(xí)理論。機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究如何使用計(jì)算機(jī)去模擬和實(shí)現(xiàn)人類獲取知識(shí)（學(xué)習(xí)）過(guò)程，創(chuàng)新、重構(gòu)已有的知識(shí)從而提升自身處理問(wèn)題的能力。機(jī)器學(xué)習(xí)的最終目的是從數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)1。近年來(lái)，大數(shù)據(jù)也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。如何從各種各樣類型的數(shù)據(jù)（包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）中快速獲得有價(jià)值信息的能力，就是大數(shù)據(jù)技術(shù)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)著重于用預(yù)先設(shè)定的適當(dāng)統(tǒng)計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以求發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的功

6、能和價(jià)值；與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析相比，大數(shù)據(jù)技術(shù)的其中一個(gè)核心目標(biāo)是要從體量具大，結(jié)構(gòu)繁多的數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏背后的規(guī)律，從而使數(shù)據(jù)發(fā)揮最大化的價(jià)值。從大量結(jié)構(gòu)繁多的數(shù)據(jù)中挖掘隱藏規(guī)律，對(duì)人工操作而言，幾乎無(wú)能為力，必須與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，由計(jì)算機(jī)代替人去挖掘信息，獲取知識(shí)。從這一點(diǎn)而已，大數(shù)據(jù)技術(shù)的目標(biāo)實(shí)現(xiàn)與機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展必然密不可分。業(yè)界對(duì)大數(shù)據(jù)的特征也進(jìn)行了歸納，主要包括以下四點(diǎn)（4個(gè)V）：第一、數(shù)據(jù)體量巨大（Volume）；第二、數(shù)據(jù)類型繁多(Variety)；第三、數(shù)據(jù)價(jià)值密度低(Value)；第四、有很多實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)要求快速處理(Velocity)。由于這幾大特征，大數(shù)據(jù)的發(fā)展從研究方向、評(píng)測(cè)指標(biāo)

7、、以及關(guān)鍵技術(shù)等多方面對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)都提出了新的需求和挑戰(zhàn)。2. 研究方向在整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程中，一直有兩大研究方向。一是研究學(xué)習(xí)機(jī)制，注重探索、模擬人的學(xué)習(xí)機(jī)制；二是研究如何有效利用信息，注重從巨量數(shù)據(jù)中獲取隱藏的、有效的、可理解的知識(shí)。學(xué)習(xí)機(jī)制的研究是機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生的源泉，但隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代各行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析需求的持續(xù)增加，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)高效地獲取知識(shí)，已逐漸成為當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的主要推動(dòng)力。大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)器學(xué)習(xí)更強(qiáng)調(diào)“學(xué)習(xí)本身是手段”，機(jī)器學(xué)習(xí)成為一種支持技術(shù)和服務(wù)技術(shù)，如何基于機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)復(fù)雜多樣性數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的分析，更高效地利用信息成為當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)研究的主要方向。機(jī)器學(xué)習(xí)越來(lái)越朝著智能數(shù)

8、據(jù)分析的方向發(fā)展，并已成為智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)的一個(gè)重要源泉。另外，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度持續(xù)加快，數(shù)據(jù)的體量有了前所未有的增長(zhǎng)，而需要分析的新的數(shù)據(jù)種類也在不斷涌現(xiàn)，如文本的理解，文本情感的分析，圖像的檢索和理解，圖形和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析等等，機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域涌現(xiàn)了很多新的研究方向，很多新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法被提出并得到了廣泛的應(yīng)用。比如：考慮如何利用未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)，能夠有效解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題并提高學(xué)習(xí)結(jié)果的泛化能力的集成學(xué)習(xí)，能夠在不同的領(lǐng)域進(jìn)行知識(shí)遷移的遷移學(xué)習(xí)等吸引了廣泛的研究和興趣。機(jī)器學(xué)習(xí)要成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的有效分析方法，還應(yīng)特別解決可擴(kuò)展性問(wèn)題，即如何處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的問(wèn)題，這

9、時(shí)需要考慮采用并行化的方法。大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)及要求如下：l 大量的數(shù)據(jù)實(shí)例：在很多領(lǐng)域，比如互聯(lián)網(wǎng)和金融領(lǐng)域，訓(xùn)練實(shí)例的數(shù)量是非常大的，每天匯合幾十億事件的數(shù)據(jù)集是很常見(jiàn)的。另外，越來(lái)越多的設(shè)備包括傳感器，這些傳感器持續(xù)記錄觀察的數(shù)據(jù)可以作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)集可以輕易地達(dá)到幾百TB。有效處理大數(shù)據(jù)集的比較好的方式是組合服務(wù)器群的存儲(chǔ)和帶寬。最近提出的幾個(gè)計(jì)算框架如MapReduce 和DryadLINQ，讓大數(shù)據(jù)集的計(jì)算變得更加容易。這些框架通過(guò)簡(jiǎn)單的，天然可并行化的語(yǔ)言原語(yǔ)將編程框架和使用高容量存儲(chǔ)及執(zhí)行平臺(tái)的能力有效地組合在一起。l 輸入數(shù)據(jù)的高維度：機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用包括自然語(yǔ)言，圖形，

10、或者視頻，這些應(yīng)用中的數(shù)據(jù)實(shí)例是由很多數(shù)量的特征來(lái)表示的，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了目前常見(jiàn)的能夠輕松處理的特征量級(jí)別。在特征空間進(jìn)行并行計(jì)算是可以將計(jì)算擴(kuò)展到更豐富的表示方法，還可以加速一些在特征空間進(jìn)行迭代運(yùn)算的算法。l 模型和算法的復(fù)雜性：一些高準(zhǔn)確性的學(xué)習(xí)算法是基于復(fù)雜的非線性模型，或者采用昂貴的計(jì)算子程序。在這兩種情況下，將計(jì)算分配到多個(gè)處理單元是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)算法的關(guān)鍵點(diǎn)。在某些領(lǐng)域的數(shù)據(jù)在一些基本的特征上是非線性結(jié)構(gòu)，在這些應(yīng)用中采用高度非線性表示方法比采用簡(jiǎn)單的算法性能上要好很多。這類算法的一個(gè)共同特征是計(jì)算復(fù)雜性，單臺(tái)機(jī)器的學(xué)習(xí)過(guò)程可能會(huì)非常慢。采用并行多節(jié)點(diǎn)或者多核處理，可提高在大數(shù)據(jù)中使用復(fù)

11、雜的算法和模型的計(jì)算速度。l 計(jì)算時(shí)間的限制：很多應(yīng)用，如自動(dòng)導(dǎo)航或者智能推薦等，都需要進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。在這些情形下推理速度的限制，需要推理算法的并行化。決定系統(tǒng)計(jì)算時(shí)間一般有兩個(gè)因素。一是單任務(wù)的處理時(shí)間，該情況下計(jì)算時(shí)間的縮短可以通過(guò)提高系統(tǒng)單機(jī)的處理能力和吞吐量進(jìn)行解決；另一個(gè)因素是時(shí)延，在絕大多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)合，任務(wù)是由多個(gè)相互關(guān)聯(lián)的進(jìn)程組成，不同進(jìn)程的處理時(shí)間長(zhǎng)短不一，任務(wù)整體的處理實(shí)際有待于各個(gè)進(jìn)程的結(jié)果，如某一進(jìn)程處理延長(zhǎng)會(huì)造成時(shí)延，整個(gè)任務(wù)的處理速度會(huì)隨著時(shí)延的增加快速下降。例如，自動(dòng)導(dǎo)航需要基于多個(gè)傳感器做出路徑規(guī)劃的決策；智能推薦需要綜合用戶的特征分析，歷史記錄等。處理能力、吞吐量

12、和時(shí)延的限制并不總是兼容，但是對(duì)于兩者來(lái)說(shuō)，采用高度并行化的硬件如GPU或者FPGA等都十分有效。l 預(yù)測(cè)級(jí)聯(lián)：有些應(yīng)用要求順序的，互相依賴的預(yù)測(cè)，這些應(yīng)用具有高度復(fù)雜的聯(lián)合輸出空間，并行化在這種情形可以大大提高推理的速度。很多現(xiàn)實(shí)中的問(wèn)題如物體追蹤，語(yǔ)音識(shí)別，以及機(jī)器翻譯都要求執(zhí)行一系列的互相依賴的預(yù)測(cè)，形成了預(yù)測(cè)級(jí)聯(lián)。如果一個(gè)級(jí)聯(lián)是作為一個(gè)推理任務(wù)，就會(huì)有一個(gè)很大的聯(lián)合輸出空間，因?yàn)橛?jì)算復(fù)雜性的增加，通常會(huì)導(dǎo)致非常高的計(jì)算成本。在預(yù)測(cè)任務(wù)之間的互相依賴性通常是通過(guò)對(duì)單個(gè)任務(wù)進(jìn)行階梯式的并行化以及自適應(yīng)的任務(wù)管理來(lái)處理的。l 模型選擇和參數(shù)掃描：調(diào)整學(xué)習(xí)算法的超參數(shù)以及統(tǒng)計(jì)重要性評(píng)估要求多次

13、執(zhí)行學(xué)習(xí)和推理，這些過(guò)程屬于所謂的可并行化應(yīng)用，本身就非常適合并發(fā)執(zhí)行。在參數(shù)掃描中，學(xué)習(xí)算法在配置不同的同一個(gè)數(shù)據(jù)集上運(yùn)行多次，然后在一個(gè)驗(yàn)證集上進(jìn)行評(píng)估；在統(tǒng)計(jì)重要性測(cè)試過(guò)程中如交叉驗(yàn)證或者bootstraping中，訓(xùn)練和測(cè)試是在不同的數(shù)據(jù)子集上重復(fù)執(zhí)行，執(zhí)行的結(jié)果匯合在一起用作接下來(lái)的統(tǒng)計(jì)重要性的測(cè)試。在這些任務(wù)中，并行平臺(tái)的用途是非常明顯的。3. 主要評(píng)測(cè)指標(biāo)大數(shù)據(jù)的價(jià)值發(fā)現(xiàn)好比大海撈針，從數(shù)據(jù)中挖掘出價(jià)值，而不是被大量數(shù)據(jù)所淹沒(méi)。這要求服務(wù)于大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在以下各個(gè)方面能有較好的適應(yīng)能力。l 泛化能力：通常期望經(jīng)訓(xùn)練樣本訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法具有較強(qiáng)的泛化能力，也就是能對(duì)新輸入給

14、出合理響應(yīng)的能力，這是評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)算法性能的最重要指標(biāo)。機(jī)器學(xué)習(xí)最基本的目標(biāo)是對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的實(shí)例進(jìn)行泛化推廣。不管我們有多少數(shù)據(jù)，在測(cè)試時(shí)要再次看到那些同樣的實(shí)例是非常不可能的。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好是很容易的，只需要記住那些實(shí)例。在機(jī)器學(xué)習(xí)中最一般的錯(cuò)誤是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上進(jìn)行測(cè)試，然后錯(cuò)誤地認(rèn)為成功了。這樣選擇的分類器如果在新數(shù)據(jù)上進(jìn)行測(cè)試，輸出的結(jié)果可能不會(huì)比隨機(jī)的猜測(cè)更好。l 速度：在機(jī)器學(xué)習(xí)中和速度有關(guān)的參數(shù)有訓(xùn)練速度和測(cè)試速度，這兩者是互相關(guān)聯(lián)的。有的算法能夠取得很好的訓(xùn)練速度快，但是測(cè)試速度卻很慢；而有的算法恰恰相反。所以一個(gè)很重要的研究方向是如何協(xié)調(diào)這兩者之間的關(guān)系，開(kāi)發(fā)出在訓(xùn)練速度和測(cè)

15、試速度都表現(xiàn)很好的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。l 可理解性：很大功能強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法基本上是都是“黑盒子”，對(duì)用戶而言，只能看得到輸出結(jié)果，卻不知道為什么是這樣的結(jié)果。隨著數(shù)據(jù)量的增加，問(wèn)題的復(fù)雜度提高，人們?cè)诘玫浇Y(jié)果的同時(shí)更加希望了解為什么得到這樣的結(jié)果。l 數(shù)據(jù)利用能力：人們收集數(shù)據(jù)的能力越來(lái)越強(qiáng)，收集的收類型也越來(lái)越多，不僅包括有標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)，還有大量未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)，以及那些含有大量噪聲，不一致，不完整的臟數(shù)據(jù)，以及平衡數(shù)據(jù)。如果還是象以前一樣簡(jiǎn)單地丟棄掉那些臟數(shù)據(jù)，在信息過(guò)程中只使用已標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)，不使用未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)，那么就會(huì)造成數(shù)據(jù)的很大浪費(fèi)，而且學(xué)習(xí)到的模型的泛化能力會(huì)面臨很大的問(wèn)題。所以研究并開(kāi)發(fā)能夠有

16、效利用所有這些數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法具有非常重要的實(shí)際意義。l 代價(jià)敏感：面向算法研究的機(jī)器學(xué)習(xí)原型系統(tǒng)在向?qū)嶋H可用的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換時(shí)，會(huì)面臨更多更復(fù)雜的內(nèi)外部因素的影響。這其中一個(gè)重要的因素就是在現(xiàn)實(shí)世界中，不同的領(lǐng)域中不同誤判結(jié)果間代價(jià)的平衡性，有的誤判結(jié)果可能會(huì)導(dǎo)致很?chē)?yán)重的后果，而有的誤判的影響很小。大數(shù)據(jù)分析的精髓就在于綜合各種內(nèi)部、外部數(shù)據(jù)對(duì)一個(gè)事物進(jìn)行360度的刻畫(huà)和解讀，涉及的因素更多。近年來(lái)，代價(jià)敏感的學(xué)習(xí)算法就是這方面的一個(gè)有效解決方案。在這類算法中，通過(guò)引入代價(jià)信息來(lái)度量誤判的嚴(yán)重性，不同的代價(jià)參數(shù)代表不同的損失，最終的目標(biāo)是最小化總的代價(jià)而不是總的錯(cuò)誤。l 知識(shí)的遷移性：如

17、何能夠?qū)囊粋€(gè)任務(wù)中學(xué)習(xí)到的知識(shí)遷移到其他的任務(wù)中，以提高其他相關(guān)任務(wù)學(xué)習(xí)性能。比如，監(jiān)督學(xué)習(xí)的公式化中包括學(xué)習(xí)函數(shù)，在大數(shù)據(jù)很多場(chǎng)景中，可能會(huì)需要學(xué)習(xí)一系列相關(guān)的函數(shù)，比如用戶互聯(lián)網(wǎng)社交關(guān)系判斷函數(shù)，以及用戶實(shí)際生活社交關(guān)系判斷函數(shù)。雖然在這兩種情況下判斷函數(shù)會(huì)有所不同，它們還是有很多共同點(diǎn)的。l 數(shù)據(jù)隱私性：如何在獲得數(shù)據(jù)分析的成果同時(shí)，保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私。4. 關(guān)鍵技術(shù)當(dāng)前，機(jī)器學(xué)習(xí)研究與應(yīng)用中最常用的關(guān)鍵技術(shù)有：半監(jiān)督學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)（含Boosting, Bagging等算法）、遷移學(xué)習(xí)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)、隱馬爾可夫模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、k近鄰方法、序列分析、聚類、粗

18、糙集理論、回歸模型等。其中在大數(shù)據(jù)分析中，半監(jiān)督學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、和概率圖模型等技術(shù)尤為重要。12344.1 半監(jiān)督學(xué)習(xí)2按照傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)理論框架，機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)兩類在有監(jiān)督學(xué)習(xí)中，學(xué)習(xí)器利用的是已標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)，而無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中只利用未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)和存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展，獲取大量未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)是很容易的。但是如果要獲得大量的已標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)，則因?yàn)樾枰I(lǐng)域人才的參與，是非常耗時(shí)耗力的，而且也是一個(gè)很容易出錯(cuò)的過(guò)程。所以，在現(xiàn)實(shí)世界中，未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的數(shù)量遠(yuǎn)大于已標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的數(shù)量，如果這些未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)不能得到很好地利用，而只是利用少量的已標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)，學(xué)到的模型的泛化

19、能力可能會(huì)很差，還會(huì)造成數(shù)據(jù)的浪費(fèi)；而如果像無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)一樣只使用未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)，就會(huì)忽視已標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的價(jià)值。半監(jiān)督學(xué)習(xí)就是研究如何綜合利用少量已標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)，獲得具有良好性能和泛化能力的學(xué)習(xí)機(jī)器。半監(jiān)督學(xué)習(xí)利用的數(shù)據(jù)集=1,2,nn=l+u，可以分為兩部分，一部分是有標(biāo)記的數(shù)據(jù)集l=1,l，這部分?jǐn)?shù)據(jù)集中的樣本點(diǎn)xi的類別標(biāo)記yi已經(jīng)給出，另一部分是無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)集u=l+1,l+u，這部分?jǐn)?shù)據(jù)集中樣本點(diǎn)的類別標(biāo)記未知。與實(shí)際情況相符一般假設(shè)ul，即無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于有標(biāo)記數(shù)據(jù)。半監(jiān)督學(xué)習(xí)的工作原理主要是基于三個(gè)假設(shè)，半監(jiān)督光滑假設(shè)，聚類假設(shè)，以及流形假設(shè)。半監(jiān)督光滑假設(shè)是指如果在高密度區(qū)的

20、兩個(gè)點(diǎn)是相近的，即由一個(gè)高密度路徑相連，那么他們對(duì)應(yīng)的輸出也是相近的。如果兩個(gè)點(diǎn)被一個(gè)低密度區(qū)域分隔，那么他們對(duì)應(yīng)的輸出不一定是相近的。半監(jiān)督光滑假設(shè)適用于分類和回歸學(xué)習(xí)任務(wù)。聚類假設(shè)是指屬于同一個(gè)聚類的數(shù)據(jù)實(shí)例，很有可能具有相同的分類標(biāo)簽。根據(jù)這個(gè)假設(shè)，可以利用未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)來(lái)更準(zhǔn)確地找到每個(gè)聚類的邊界。聚類假設(shè)并不是指每個(gè)分類都形成一個(gè)單一的緊湊的聚類，它只是告訴我們不太可能在同一個(gè)聚類中觀察到屬于兩個(gè)不同分類的數(shù)據(jù)。流型假設(shè)是指高維的數(shù)據(jù)大致上是分布在一個(gè)低維的流形上。很多統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的一個(gè)主要問(wèn)題是所謂的維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題，這個(gè)問(wèn)題對(duì)下面討論的生成是模型半監(jiān)督學(xué)習(xí)是有很大影響的，而流

21、型假設(shè)為這個(gè)問(wèn)題的解決提供了一個(gè)很好的基礎(chǔ)。如果數(shù)據(jù)正好是分布在低維的流形中，那么學(xué)習(xí)算法就可以在這個(gè)低維的空間中進(jìn)行，從而避免維數(shù)災(zāi)難的問(wèn)題。半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法包括基于生成式模型的半監(jiān)督學(xué)習(xí)、基于低密度劃分的半監(jiān)督學(xué)習(xí)、基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)以及基于不一致性的半監(jiān)督學(xué)習(xí)。基于生成式模型的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法利用了聚類假設(shè)，在這種模型中未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)所屬類別的概率被看成是一組缺失參數(shù)，采用最大期望算法對(duì)生成式模型的參數(shù)進(jìn)行極大似然估計(jì)?；谏墒侥Ｐ偷陌氡O(jiān)督學(xué)習(xí)方法具有簡(jiǎn)單、直觀的特點(diǎn)，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)特別是有標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)很少時(shí)可以獲得比判別式模型更好的性能。但是在模型假設(shè)與數(shù)據(jù)分布不一致時(shí)，使用大量的未標(biāo)記數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)模

22、型參數(shù)會(huì)降低學(xué)到模型的泛化能力。所以需要尋找合適的生成式模型，這需要大量的相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)?；诘兔芏葎澐值陌氡O(jiān)督學(xué)習(xí)方法也是基于聚類假設(shè)，要求決策邊界盡量通過(guò)數(shù)據(jù)較為稀疏區(qū)域，以免把聚類中稠密的數(shù)據(jù)點(diǎn)分到?jīng)Q策邊界兩側(cè)?；趫D的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法基于流型假設(shè)，假設(shè)所有的樣本點(diǎn)（包括已標(biāo)記與未標(biāo)記）以及之間的關(guān)系可以表示為一個(gè)無(wú)向圖的形式，圖的結(jié)點(diǎn)為數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)，而邊則體現(xiàn)了兩個(gè)樣本點(diǎn)之間的相似度關(guān)系。基于圖的半監(jiān)督算法的優(yōu)化目標(biāo)就是要保證在已標(biāo)記點(diǎn)上的結(jié)果盡量符合而且要滿足流型假設(shè)?；诓灰恢滦缘陌氡O(jiān)督學(xué)習(xí)方法利用了聚類假設(shè)和流形假設(shè)，使用兩個(gè)或多個(gè)學(xué)習(xí)器，通過(guò)在不同的視圖下的數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)的兩個(gè)分類

23、器之間的交互來(lái)提高分類器的精度，未標(biāo)簽樣例被分類器逐步標(biāo)簽，選出確信度最高的樣例加入訓(xùn)練集，不斷重復(fù)，直到未標(biāo)簽集全部標(biāo)簽為止，更新模型。根據(jù)以上的討論，我們知道半監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)來(lái)提高學(xué)習(xí)的性能。但是在實(shí)際應(yīng)用中，很難測(cè)試到底是哪些假設(shè)（光滑假設(shè)，聚類假設(shè)，流形假設(shè)）是成立的，如果我們選擇了錯(cuò)誤的算法，那么學(xué)習(xí)算法的性能有可能很差。在這種情況 ，安全的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法具有很大的應(yīng)用前景，這樣在任何情況下，至少能夠獲得和監(jiān)督學(xué)習(xí)的同樣性能。通過(guò)對(duì)多種類型的的學(xué)習(xí)器維護(hù)一個(gè)后驗(yàn)的分布，貝葉斯建模提供了一個(gè)可行的方案。這種方案面臨的挑戰(zhàn)是需要在假設(shè)和學(xué)習(xí)器定義一個(gè)智能的先驗(yàn)分布，并為不同類

24、型的半監(jiān)督學(xué)習(xí)器定義貝葉斯公式，以便可以定義一個(gè)合適的似然函數(shù)。其他的安全的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法還可以通過(guò)開(kāi)發(fā)健壯的基于圖的方法來(lái)獲得，以及不做那么嚴(yán)格的假設(shè)，使得這些假設(shè)在更多更復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中都可以滿足。另外，以上討論的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法只是利用了已標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)和未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，但是還有很多其他類型的關(guān)系并沒(méi)有得到很好的利用，這在大數(shù)據(jù)時(shí)代顯得尤為突出。比如，假設(shè)我們希望為社交網(wǎng)絡(luò)中的人預(yù)測(cè)分類標(biāo)簽或者數(shù)字型數(shù)值等，那么社交網(wǎng)絡(luò)中人與人之間的朋友關(guān)系，或者共同的興趣愛(ài)好，相近的地理位置，或者是點(diǎn)擊了同一個(gè)廣告等這些關(guān)系都可以利用來(lái)提高半監(jiān)督學(xué)習(xí)的性能。如何將這些信息集成到半監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法中具有非常重

25、要的實(shí)際意義。4.2 集成學(xué)習(xí)3在現(xiàn)實(shí)生活中，一群人經(jīng)常會(huì)比一個(gè)人做出更好的決策，特別是當(dāng)群體中的每個(gè)人都有著不同的見(jiàn)解時(shí)。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，這個(gè)道理同樣適用。集成學(xué)習(xí)就是這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)將多個(gè)不同的學(xué)習(xí)系統(tǒng)的結(jié)果進(jìn)行整合，可以獲得比單個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)更好的性能。在集成學(xué)習(xí)中，即便是采用更簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，也可以獲得更好的性能。另外，集成學(xué)習(xí)的架構(gòu)本質(zhì)上就具有易于并行的特性，為在處理大數(shù)據(jù)時(shí)提高訓(xùn)練和測(cè)試效率提供了很好的基礎(chǔ)。自集成學(xué)習(xí)的概念提出，集成學(xué)習(xí)在很多領(lǐng)域得到了快速的發(fā)展和廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)的原理是搜索，通過(guò)搜索所有可能函數(shù)構(gòu)成的假設(shè)空間集合，找出一個(gè)最逼近未知函數(shù)的近似函數(shù)

26、。一般來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的輸出結(jié)果都會(huì)面臨三個(gè)方面的問(wèn)題：統(tǒng)計(jì)上的問(wèn)題，計(jì)算問(wèn)題和表示上的問(wèn)題。在搜索一個(gè)有巨大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)成的假設(shè)空間時(shí)，就會(huì)面臨統(tǒng)計(jì)上的問(wèn)題；由于可用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)很多，就會(huì)存在多個(gè)具有相同準(zhǔn)確度的不同假設(shè)，但是傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法必須在這些不同的假設(shè)中挑選一個(gè)。選擇哪一個(gè)就面臨著很大的風(fēng)險(xiǎn)，雖然這些輸出在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)相同，但是在新的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)卻可能有很大的差距。如果我們采用集成學(xué)習(xí)中那種簡(jiǎn)單的、平等的投票機(jī)制進(jìn)行選擇的話，就可以降低這樣的風(fēng)險(xiǎn)。在學(xué)習(xí)算法不能保證在假設(shè)空間中找到一個(gè)最好的輸出結(jié)果的時(shí)候，就面臨計(jì)算上的問(wèn)題。這常出現(xiàn)在因?yàn)橛?jì)算的復(fù)雜性而不得不采用啟發(fā)式方法時(shí)

27、，很多時(shí)候找到的結(jié)果有可能是局部最優(yōu)的，如果利用加權(quán)方法，將各種局部最優(yōu)的結(jié)果整合起來(lái)作為輸出可以有效降低這種局部最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)。最后，當(dāng)假設(shè)空間沒(méi)有包含可以逼近未知函數(shù)的假設(shè)時(shí)，就面臨表示上的問(wèn)題。如果可以給每個(gè)假設(shè)賦予不同的權(quán)重，并進(jìn)行簡(jiǎn)單的投票方式，就有可能找到一個(gè)非常逼近未知函數(shù)的近似函數(shù)。通過(guò)以上的分析，我們可以看到集成學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的很多問(wèn)題。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于數(shù)據(jù)體量大，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，數(shù)據(jù)的質(zhì)量也參差不齊，以上的這些問(wèn)題可能更加突出，所以集成學(xué)習(xí)必定會(huì)成為大數(shù)據(jù)分析的強(qiáng)有力工具。一個(gè)集成學(xué)習(xí)算法包括多個(gè)基本學(xué)習(xí)器，基本學(xué)習(xí)器通常是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上是運(yùn)用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法如決策

28、樹(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他的學(xué)習(xí)算法而生成的。同構(gòu)集成學(xué)習(xí)采用單個(gè)基本學(xué)習(xí)算法生成相同類型的基本學(xué)習(xí)器，異構(gòu)集成學(xué)習(xí)則采用多個(gè)不同的學(xué)習(xí)算法生成不同類型的基本學(xué)習(xí)器。在異構(gòu)集成學(xué)習(xí)中，因?yàn)闆](méi)有單個(gè)相同的基本學(xué)習(xí)算法，所以有很多學(xué)者更傾向于稱這些學(xué)習(xí)器為組件學(xué)習(xí)器。集成學(xué)習(xí)的泛化能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了基本學(xué)習(xí)器的泛化能力，這恰恰是集成學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)即可以提高那些僅僅比隨機(jī)猜測(cè)好一點(diǎn)的弱學(xué)習(xí)器的性能，將他們變成可以做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的強(qiáng)學(xué)習(xí)器。所以，這些基本學(xué)習(xí)器也經(jīng)常稱作弱學(xué)習(xí)器。根據(jù)基本學(xué)習(xí)器生成的方法，可以集成學(xué)習(xí)分為兩類，一類是順序的集成學(xué)習(xí)方法，基本學(xué)習(xí)器是按次序生成的，這類算法是利用基本學(xué)習(xí)器之間的相關(guān)性，整體

29、的性能是通過(guò)減小殘余錯(cuò)誤的方式來(lái)提高的，一個(gè)典型例子是Boosting。另一類是并行集成學(xué)習(xí)方法，基本學(xué)習(xí)器是并行生成的，這類算法是利用基本學(xué)習(xí)器之間的獨(dú)立性，通過(guò)綜合多個(gè)獨(dú)立的基本學(xué)習(xí)器可以大大的較小學(xué)習(xí)的錯(cuò)誤，一個(gè)典型的例子是Bagging。Boosting算法的核心是弱學(xué)習(xí)假設(shè)，即假設(shè)基本學(xué)習(xí)器在基于給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上只產(chǎn)生一個(gè)比隨機(jī)猜測(cè)好一點(diǎn)的弱結(jié)果。Boosting算法只能通過(guò)不斷地調(diào)用基本學(xué)習(xí)算法從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，如果基本學(xué)習(xí)器只是簡(jiǎn)單地重復(fù)調(diào)用，并利用相同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，這種方式是不可能產(chǎn)生好的結(jié)果。Boosting的基本思路是為基本學(xué)習(xí)器選擇合適的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，使得每次調(diào)用基本學(xué)習(xí)器

30、都可以從數(shù)據(jù)中得到一些新的信息。這可以通過(guò)選擇那些以前的基本學(xué)習(xí)器表現(xiàn)差的數(shù)據(jù)集，對(duì)這些數(shù)據(jù)集加強(qiáng)學(xué)習(xí)，這樣基本學(xué)習(xí)器可以輸出比之前的結(jié)果都要更好的結(jié)果。Bagging (Bootstrap AGGregatING)是Breiman提出，其兩個(gè)主要的組件是bootstrap和aggregation。Bagging的最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)是如何獲得盡可能獨(dú)立的基本學(xué)習(xí)器。在給定一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時(shí)，一個(gè)可行的方案是將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分成多個(gè)不重疊的訓(xùn)練數(shù)據(jù)子集，并對(duì)這些子集進(jìn)行抽樣，然后在每個(gè)抽樣的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出一個(gè)基本學(xué)習(xí)器。最終的學(xué)習(xí)結(jié)果是由多個(gè)學(xué)習(xí)器的學(xué)習(xí)結(jié)果多數(shù)投票而產(chǎn)生的。Bagging采用bootstra

31、p分布來(lái)生成不同的基本學(xué)習(xí)器。具體地，在給定一個(gè)包含m個(gè)訓(xùn)練實(shí)例的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時(shí)，通過(guò)有替換的抽樣來(lái)生成m個(gè)訓(xùn)練實(shí)例的抽樣，有些原始的訓(xùn)練實(shí)例可能會(huì)出現(xiàn)不止一次，而有些可能在抽樣中根本就不出現(xiàn)。通過(guò)重復(fù)這樣的過(guò)程T次,就可以得到T個(gè)含m個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)例的抽樣。然后，針對(duì)每個(gè)抽樣數(shù)據(jù)集運(yùn)用基本的學(xué)習(xí)算法，就可以訓(xùn)練得到一個(gè)基本學(xué)習(xí)器。在基本學(xué)習(xí)器輸出結(jié)果的聚集時(shí)，Bagging采用最常用的策略，即利用投票來(lái)聚集分類結(jié)果，利用平均來(lái)聚集回歸結(jié)果。在生成一系列的基本學(xué)習(xí)器后，集成學(xué)習(xí)通過(guò)組合這些基本學(xué)習(xí)器的方式來(lái)獲得更強(qiáng)的泛化能力，而不是從中選擇一個(gè)最佳的基本學(xué)習(xí)器。所以這種組合的方法是直觀重要的，會(huì)直接影

32、響集成學(xué)習(xí)的性能。目前提出的組合方法有很多，我們主要介紹平均法和投票法。平均法是對(duì)于數(shù)值型輸出結(jié)果是常用的組合方法，包括簡(jiǎn)單平均法，加權(quán)平均法。簡(jiǎn)單平均法又稱算術(shù)平均法，因?yàn)楹?jiǎn)單易用在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中得到了廣泛的使用。但是，簡(jiǎn)單平均法的有效性是基于假設(shè)單個(gè)學(xué)習(xí)器的錯(cuò)誤是不相關(guān)的，而在集成學(xué)習(xí)中因?yàn)閱蝹€(gè)學(xué)習(xí)器是在相同的問(wèn)題上進(jìn)行訓(xùn)練的，所以這個(gè)假設(shè)在集成學(xué)習(xí)中常常是不成立的。加權(quán)平均法給每個(gè)基本學(xué)習(xí)器賦予不同的權(quán)重，然后進(jìn)行平均，不同的權(quán)重意味著不同的重要性。簡(jiǎn)單平均法是加權(quán)平均法的一個(gè)特例，但是加權(quán)平均法的性能并不是明顯優(yōu)于簡(jiǎn)單平均法的性能。這是因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)世界中，數(shù)據(jù)通常是有很大噪聲，所以估計(jì)的權(quán)重

33、經(jīng)常是不可靠的。特別是在一個(gè)大的集成學(xué)習(xí)中，有很多的權(quán)重系數(shù)需要估計(jì)，這很容易導(dǎo)致過(guò)度擬合問(wèn)題；而簡(jiǎn)單平均法不要估計(jì)任何的權(quán)重系數(shù)，所以不太可能存在這方面的問(wèn)題。一般來(lái)說(shuō)，在對(duì)有近似性能的基本學(xué)習(xí)器時(shí)使用簡(jiǎn)單平均法是適合的，在基本學(xué)習(xí)器各有優(yōu)劣勢(shì)時(shí)，采用加權(quán)平均法可以獲得更好的性能。投票法是對(duì)于非數(shù)值型輸出結(jié)果的常用組合方法，包括多數(shù)投票法，最大投票法，以及加權(quán)投票法。多數(shù)投票法是最常用的一種投票法，每個(gè)基本學(xué)習(xí)器投票選出一個(gè)分類標(biāo)簽，集成學(xué)習(xí)最終輸出的分類標(biāo)簽是超過(guò)半數(shù)投票的分類標(biāo)簽，如果沒(méi)有分類標(biāo)簽的得票數(shù)超過(guò)半數(shù)，集成學(xué)習(xí)就不會(huì)有任何的輸出結(jié)果。與多數(shù)投票法不同，最大投票法選擇獲得最多票

34、數(shù)的分類標(biāo)簽作為最終的輸出結(jié)果，并不要求輸出結(jié)果必須獲得超過(guò)半數(shù)的選票，所以是不可能出現(xiàn)沒(méi)有輸出結(jié)果的情況。在出現(xiàn)得票數(shù)相同的分類標(biāo)簽時(shí)，任意選擇一個(gè)作為輸出?？紤]到每個(gè)基本學(xué)習(xí)器具有不同的性能，加權(quán)投票法給那些性能好的基本學(xué)習(xí)器更多的投票權(quán)。以上討論的集成學(xué)習(xí)方法的預(yù)測(cè)效果顯著優(yōu)于單個(gè)基學(xué)習(xí)機(jī)，但它們存在一些缺點(diǎn)：與基學(xué)習(xí)機(jī)相比，其預(yù)測(cè)速度明顯下降，且隨著基學(xué)習(xí)機(jī)數(shù)目的增多，它們所需的存儲(chǔ)空間也急劇增多，這對(duì)于在線學(xué)習(xí)更是一個(gè)嚴(yán)重問(wèn)題那么是否可以少量的基本學(xué)習(xí)機(jī)就可以達(dá)到更好的性能呢？國(guó)內(nèi)的學(xué)者周志華等人提出“選擇性集成”為這個(gè)問(wèn)題給出了肯定的答案。理論分析和試驗(yàn)研究表明，從已有的基學(xué)習(xí)機(jī)中

35、將作用不大和性能不好的基學(xué)習(xí)機(jī)剔除，只挑選一些基學(xué)習(xí)機(jī)用于構(gòu)建集成則可以得到更好的預(yù)測(cè)效果。限于篇幅，我們不對(duì)選擇性集成展開(kāi)討論，有興趣的讀者可以參考4。4.3 概率圖模型(probabilistic graphical model，PGM)5大數(shù)據(jù)給很多領(lǐng)域帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)，其中之一就是如何處理大量的不確定性數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)普遍存在于電信、互聯(lián)網(wǎng)、科學(xué)計(jì)算、經(jīng)濟(jì)、金融、等領(lǐng)域中，如何從這些不確定性數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)是大數(shù)據(jù)分析的一個(gè)重要任務(wù)。概率圖模型是概率論與圖論相結(jié)合的產(chǎn)物，是概率分布的圖形化表示，概率圖模型為捕獲隨機(jī)變量之間復(fù)雜的依賴關(guān)系，構(gòu)建大規(guī)模多變量統(tǒng)計(jì)模型提供了一個(gè)統(tǒng)一的框架。概率圖

36、模型在統(tǒng)計(jì)學(xué)，計(jì)算學(xué)，以及數(shù)學(xué)的很多領(lǐng)域都是研究熱點(diǎn)，如生物信息學(xué)，通信理論，統(tǒng)計(jì)物理，組合優(yōu)化，信號(hào)和圖像處理，信息檢索和統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)等。概率圖模型一方面用圖論的語(yǔ)言直觀揭示問(wèn)題的結(jié)構(gòu)，另一方面又按照概率論的原則對(duì)問(wèn)題的結(jié)構(gòu)加以利用，降低推理的計(jì)算復(fù)雜度。圖模型中的一個(gè)核心概念是因子分解，根據(jù)一個(gè)底層圖的結(jié)構(gòu)，一個(gè)圖模型由一組概率分布所構(gòu)成的。概率圖通過(guò)圖形的方式來(lái)捕獲并展現(xiàn)所有的隨機(jī)變量的聯(lián)合分布分解成各因子的乘積的方式，每個(gè)因子只是和部分變量有關(guān)。概率圖模型主要包括貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)和隱馬爾可夫模型。限于篇幅，以下我們只詳細(xì)介紹貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的主要原理及特性。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)又稱為信念網(wǎng)，概

37、率網(wǎng)或者因果網(wǎng)，是用于表示變量之間依賴關(guān)系，并為任何全聯(lián)合概率分布提供自然、有效的簡(jiǎn)明規(guī)范的一種有向無(wú)環(huán)圖結(jié)構(gòu)。通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，我們可以采用一個(gè)系統(tǒng)化以及本地化的方法將某種情形的概率信息構(gòu)建成一個(gè)有機(jī)的整體。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)還提供了一系列的算法，通過(guò)這些算法可以自動(dòng)地對(duì)這些信息推導(dǎo)出更多隱含的意思，為在這些情形下進(jìn)行決策提供基礎(chǔ)。從技術(shù)層面看，隨著隨機(jī)變量的不斷增加，通過(guò)概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中傳統(tǒng)的表格及方程的方式來(lái)來(lái)表示這些變量的聯(lián)合概率分布是不可行的，而貝葉斯網(wǎng)絡(luò)則為這些聯(lián)合概率分布提供了一個(gè)非常緊湊的表示方法。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)主要特征是可保證的一致性和完整性，這是因?yàn)閷?duì)于任意的一個(gè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，有且只

38、有一個(gè)概率分布滿足這個(gè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的各種限制條件。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的另一個(gè)特征是，在很多情況下要明確地生成聯(lián)合概率分布在計(jì)算上是不可行的的，而在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中可以通過(guò)高效率的算法來(lái)計(jì)算這些概率。這些算法的效率以及準(zhǔn)確性與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湟约跋嚓P(guān)的查詢是十分相關(guān)的。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)還具有非常靈活的學(xué)習(xí)機(jī)制，可以模擬人類的學(xué)習(xí)方式和認(rèn)知過(guò)程來(lái)靈活地對(duì)結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)地修正與更新。所以，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是目前最為常用的概率圖模型。4.4 遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）6在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下，大量新的數(shù)據(jù)在大量不同的新的領(lǐng)域（如新聞、電子商務(wù)、圖片、視頻、博客、播客、微博、社交網(wǎng)絡(luò)等等）呈爆炸性增長(zhǎng)， 要在這

39、些新的領(lǐng)域應(yīng)用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，就需要大量的有標(biāo)識(shí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。基于這些有標(biāo)識(shí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)通?？梢垣@得很好的性能。但是，如果需要對(duì)每個(gè)領(lǐng)域都標(biāo)識(shí)大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，會(huì)耗費(fèi)大量的人力與物力。所以，一個(gè)很自然的問(wèn)題是，如果有了大量的、其他領(lǐng)域的，不同分布下的有標(biāo)識(shí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，我們能否利用從這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的知識(shí)幫助在新環(huán)境中的學(xué)習(xí)任務(wù)？其實(shí)人類是具有這種學(xué)習(xí)能力的，即在多個(gè)任務(wù)之間進(jìn)行知識(shí)遷移的能力，在碰到新的學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，人類會(huì)從以前學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)中認(rèn)知并運(yùn)用相關(guān)的知識(shí)。新的學(xué)習(xí)任務(wù)和以前的經(jīng)驗(yàn)相關(guān)性越大，就越容易掌握新的任務(wù)。知識(shí)在不同場(chǎng)景之間遷移轉(zhuǎn)化的能力被稱作遷移學(xué)習(xí)

40、。這正是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)所缺乏的，其根本原因在于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)一般假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)服從相同的數(shù)據(jù)分布，即學(xué)習(xí)的知識(shí)和應(yīng)用的問(wèn)題具有相同的統(tǒng)計(jì)特征。當(dāng)學(xué)習(xí)和應(yīng)用的場(chǎng)景發(fā)生遷移后，統(tǒng)計(jì)特征往往會(huì)發(fā)生改變，這將大大影響統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的效果。提高機(jī)器學(xué)習(xí)能力的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題就在于，要讓機(jī)器能夠繼承和發(fā)展過(guò)去學(xué)到的知識(shí)，這其中的關(guān)鍵就是要讓機(jī)器學(xué)會(huì)遷移學(xué)習(xí)。遷移學(xué)習(xí)可以通俗地解釋為，一個(gè)會(huì)下象棋的人可以更容易地學(xué)會(huì)下圍棋；一個(gè)認(rèn)識(shí)桌子的人可以更容易地認(rèn)識(shí)椅子；一個(gè)會(huì)騎自行車(chē)的人更容易學(xué)會(huì)騎摩托。遷移學(xué)習(xí)一個(gè)有代表性的定義是6，給定一個(gè)源領(lǐng)域和學(xué)習(xí)任務(wù)，以及一個(gè)目標(biāo)領(lǐng)域和學(xué)習(xí)任務(wù)，遷移學(xué)習(xí)的任務(wù)是通過(guò)利用源領(lǐng)域

41、和學(xué)習(xí)任務(wù)的知識(shí)來(lái)提高在目標(biāo)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)性能。在這里源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域是不同的，或者源學(xué)習(xí)任務(wù)和目標(biāo)學(xué)習(xí)任務(wù)是不同的，當(dāng)兩者都一樣時(shí)，就是傳統(tǒng)意義上的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。遷移學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過(guò)利用源任務(wù)中的知識(shí)來(lái)提高目標(biāo)任務(wù)中的學(xué)習(xí)性能，這可以通過(guò)3個(gè)方面來(lái)度量。第一，在目標(biāo)任務(wù)中僅僅是采用了遷移的知識(shí)，還沒(méi)有進(jìn)行任何進(jìn)一步的學(xué)習(xí)之前，與沒(méi)有采用知識(shí)遷移的算法相比所能獲得的初始性能提升。第二，在利用了遷移的知識(shí)之后，對(duì)目標(biāo)任務(wù)進(jìn)行充分學(xué)習(xí)所需要的時(shí)間。第三，與沒(méi)有知識(shí)遷移的情況相比，在目標(biāo)任務(wù)中能夠獲得的最終的性能到底有多少提高。如果遷移方法實(shí)際上是降低了性能，我們稱之為負(fù)遷移。在遷移方法的研究中的一個(gè)主

42、要的挑戰(zhàn)是在適當(dāng)相關(guān)的任務(wù)中生成正遷移，同時(shí)在不太相關(guān)的任務(wù)之間盡量避免負(fù)遷移。當(dāng)一個(gè)代理將從一個(gè)任務(wù)中的知識(shí)運(yùn)用到另一個(gè)任務(wù)中時(shí)，經(jīng)常需要將一個(gè)任務(wù)中的特征映射到其他任務(wù)的特征中，以指定任務(wù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。在遷移學(xué)習(xí)的很多工作中，通常是由人來(lái)提供這種映射，但是還是可以設(shè)計(jì)一些方法來(lái)自動(dòng)地執(zhí)行這些映射。根據(jù)遷移學(xué)習(xí)的定義，遷移學(xué)習(xí)分為：歸納遷移學(xué)習(xí)，直推遷移學(xué)習(xí)，以及無(wú)監(jiān)督遷移學(xué)習(xí)6。在歸納遷移學(xué)習(xí)中，源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域可以是相同的或者是不同的，但是目標(biāo)任務(wù)和源任務(wù)肯定是不同的。在這種情況下，需要利用目標(biāo)領(lǐng)域的部分已標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)來(lái)歸納用于目標(biāo)領(lǐng)域中的目標(biāo)預(yù)測(cè)模型。另外，根據(jù)在源領(lǐng)域中已標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)和未標(biāo)

43、識(shí)數(shù)據(jù)的不同情況，歸納學(xué)習(xí)可以進(jìn)一步分成兩種。第一種是在源領(lǐng)域中有很多可用的已標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)；第二種情況是在源領(lǐng)域中沒(méi)有可用的已標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)。這和自學(xué)習(xí)的情況有些類似。歸納遷移學(xué)習(xí)的一個(gè)例子是Tradaboost算法，其基本思路是是將源領(lǐng)域數(shù)據(jù)和目標(biāo)領(lǐng)域數(shù)據(jù)混合在一起訓(xùn)練，然后通過(guò)類似AdaBoost 的結(jié)構(gòu)來(lái)調(diào)整權(quán)重和計(jì)算錯(cuò)誤率實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)。已經(jīng)有很多研究對(duì)歸納遷移學(xué)習(xí)進(jìn)行了探討，這些研究工作可以分為基于實(shí)例的知識(shí)遷移，基于特征的知識(shí)遷移，基于參數(shù)的知識(shí)遷移，以及基于關(guān)系的知識(shí)遷移。直推遷移學(xué)習(xí)研究的是不同領(lǐng)域中相同的學(xué)習(xí)任務(wù)之間的知識(shí)遷移，一般的情況是原始領(lǐng)域中有大量標(biāo)記數(shù)據(jù)可供利用，而目標(biāo)領(lǐng)域只有

44、無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)可供利用。在這里，源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域的不同又包括兩種情況，一種是源領(lǐng)域的特征空間和目標(biāo)領(lǐng)域的是不同的；另一種是兩個(gè)領(lǐng)域的特征空間相同，但是輸入數(shù)據(jù)的邊緣分布概率是不一樣的。這里“直推”的意思和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的是有區(qū)別的。在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)中，直推學(xué)習(xí)是指在訓(xùn)練階段，所有的測(cè)試數(shù)據(jù)都是可用的，學(xué)習(xí)到的模型無(wú)法重用到新的數(shù)據(jù)中；而在這里直推的意思是強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)任務(wù)必須相同，在訓(xùn)練階段目標(biāo)領(lǐng)域中只需要有部分可用的為標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)。在直推遷移學(xué)習(xí)中，只有基于實(shí)例的知識(shí)遷移，以及基于特征的知識(shí)遷移兩種實(shí)現(xiàn)方案。在無(wú)監(jiān)督遷移學(xué)習(xí)中，源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域可以是相同的或者是不同的，目標(biāo)任務(wù)和源任務(wù)是不同的，只是相關(guān)的。在這種遷移方法中，源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域都沒(méi)有可用的已標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)，所以遷移難度是最大。目前這方面的研究也很少，只有基于特征的遷移實(shí)現(xiàn)方案。給定一個(gè)目標(biāo)任務(wù)，任何遷移方法的有效性有賴于源任務(wù)，以及源任務(wù)是如何與目標(biāo)任務(wù)相關(guān)的。如果他們之間有很強(qiáng)的關(guān)系并且能夠被遷移方法很好地利用，目標(biāo)任務(wù)的性能可以通過(guò)遷移大大地提高。但是，如果源任務(wù)并不是和目標(biāo)任務(wù)