机器学习简明教程——工程师入门

"Osvaldo Simeone的《A Brief Introduction to Machine Learning for Engineers》是一篇针对工程师的机器学习入门文章，涵盖了从基本概念到具体应用的多个方面。" 本文作者Osvaldo Simeone，来自伦敦国王学院的计算机科学系，通过这篇论文向工程师们介绍了机器学习的基础和核心概念。全文分为多个部分，旨在帮助工程师们理解和应用机器学习技术。 首先，文章介绍了机器学习的基本定义，将其定位为一种让系统通过经验自我改进的方法。接着，作者明确了文章的目标和大纲，旨在引导读者逐步进入这个领域。 第二部分深入讲解了线性回归，这是监督学习的一个基础模型。监督学习是机器学习的一大类，其中目标是根据已有的输入-输出对来预测新数据的输出。线性回归着重于如何通过最小化误差来找到最佳的直线拟合，这部分包括了频域方法和贝叶斯方法。此外，还提到了最小描述长度（MDL）原则，它试图找到最简洁的数据表示方式。解释性和因果关系的概念也被提及，它们在理解模型预测背后的意义上至关重要。信息论指标如熵、互信息等则用于度量数据的不确定性。 第三部分探讨了概率模型在学习中的应用，包括指数族分布、最大熵原理，以及频域和贝叶斯学习方法。指数族分布是许多概率模型的基础，具有最大熵属性，即在给定信息下，它是不确定度最大的分布。频域学习和贝叶斯学习分别展示了确定性模型和概率性模型的构建与推理。能量基模型和广义线性模型（GLM）被介绍为用于监督学习的工具。 第四部分专门讨论分类问题，将分类视为一种监督学习任务。这里介绍了分类作为预测离散输出的过程，以及如何使用随机梯度下降算法进行优化。同时，文中还涉及了确定性的判别模型，这些模型直接估计类边界，而不是预测连续的输出。 《A Brief Introduction to Machine Learning for Engineers》为工程师提供了一个全面而实用的机器学习入门指南，涵盖了从基本概念到实际模型的各个层面，对于希望在工程实践中应用机器学习的读者来说极具价值。