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一、三种学习方式

有监督学习：
1、分类问题
2、回归问题
3、图像分割
4、语音识别
5、语言翻译
无监督学习
1、聚类
2、降维
强化学习

二、机器学习的一些专业术语

样本（sample）或输入（input）或数据点（data point）
可以理解为一个图像
预测（prediction）或输出（output）
可以理解为是结果
目标（target）或标签（label）
图像实际标注的标签
损失值（loss value）或预测误差（prediction error）
预测与实际的差距
类别（classes）
数据集一组可能的值或标签
二分类（binary classification）
将输入实例归类为两个互斥类中的其中一个分类任务
多类别分类（multi-class classification）
多标签分类
一个输入实例，多个标签标记
标量回归（scakar regression）
每个输入数据与一个标量质量相关联
向量回归（vector regression）
多个标签，组成向量
批（batch）
一批为一个样本集，取决于CPU内存 2-256不等 权重在每个批次上更新
轮数
运行一遍为一个epoch，训练模型需要多个epoch

三、模型相关知识

通常模型数据集分为三个部分 训练、测试、验证
模型一般有两种参数
1、算法内参数或权重，用于优化器和反向传播
2、超参数，用于控制层数、学习率、结构参数

过拟合：在训练集效果很好，到了验证集或测试机效果不佳
欠拟合：在训练集就效果不佳

对数据集进行划分：
1、分出大部分数据作为训练集，用于训练
2、验证集一般用于超参数的调优
3、迭代执行1和2的步骤
4、最后冻结算法和超参数后，测试集进行评估

四、常用的保留策略

1、简单保留验证
留一定比例用于测试
2、K折验证
留一定比例测试，整个数据集分为K个包，一般K取值2-10
选一个包作为验证集，其余都是训练集，评估效果为各个包的平均评分
3、带混洗的K折验证
在创建保留的验证集时，混洗数据集

五、数据处理

需要考虑的东西有：
1、数据代表性
要做到分层抽样，防止局部特征
2、时间敏感性
要注意预防数据泄露
3、数据容易
避免重复数据影响性能

数据预处理
1、向量化（正常的数据类型有文本、声音、图像、视频）
先把数据转换为Pytorch张量，torchvision库可以把PIL图像转换为张量
2、值归一化
归一化就是将特定的特征数据表示为均值为0，标准差为1的数据
3、处理缺失值
用不可能出现的值替换缺失值
4、特征工程
用较少资源更快解决问题
用大量数据学得特征，自己学

六、解决过拟合与欠拟合

欠拟合很简单，加大数据集 用更多的数据

过拟合的解决：
1、获取更多数据（人造数据或数据增强）
2、缩小网络规模（可以去掉一些中间线性层）
3、应用权重正则化（通过惩罚矩阵来实现）
有两种惩罚模型的方案：
L1正则化 权重系数绝对值之和加入成本
L2正则化 所有权重系数平方和加入成本（通常用1e-5）

七、成功的衡量标准

平衡的标准 ROC AUC
不平衡的标准：
准确略 precision
查全率 recall
平均精读均值 MAP （Mean Average Precision）