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本篇文章是李宏毅老师的机器学习课程笔记，课程传送门 👇。 【機器學習 2021】預測本頻道觀看人數 (上) - 機器學習基本概念簡介
身为一个 youtuber，他在意的就是这个频道的流量，这样他才会知道他可以获利多少。所以我们有没有可能找一个函式，他的输入是 youtube 后台的资讯，输出是这个频道隔天的总点阅率总共有多少。
那接下来我们怎么找出这个函式呢？机器学习找这个函式的过程分成三个步骤，我们就用 Youtube 频道点阅人数预测这件事情来说明这三个步骤是怎么运作的。
第一步：写出一个带有未知参数的函式
简单来说就是，我们先猜测一下我们打算找的这个函式 F，它的数学式到底长什么样子。
举例来说，我们这边先做一个最初步的猜测，写成这个样子。
备注： Function 我们就叫做 Model； b, w 在文献中通常称为 Parameter，中文翻成参数，w 我们叫它 Weight，b 我们叫它 Bias； xₗ 是我们已知的前一天的点阅的总人数，叫做 Feature； 所以我们常常听到有人说模型 Model，在机器学习里面就是一个带有未知的 Parameter 的 Function。
其中，y 是我们准备要预测的东西，假设是今天的观看人数，xₗ 是这个频道前一天总共观看的人数。b 跟 w 是未知的参数，还不知道 w 跟 b 应该是多少，我们只是猜测可能是这样。为什么会有这个猜测呢？这个猜测往往就来自于你对这个问题本质上的了解，也就是 Domain Knowledge。
所以我们怎么知道这个能够预测未来点阅次数的函式 F 它就一定是前一天的点阅次数乘上 w 再加上 b 呢？也许我们觉得今天的点阅次数总是会跟昨天的点阅次数有点关联，所以我们把昨天的点阅次数乘上一个数值，但是总是不会一模一样，所以再加上一个 b 做修正，当作是对于今天点阅次数的预测。
第二步：定义 Loss
Loss 也是一个 Function，这个 Function 它的输入是我们 Model 里面的参数，也就是我们上面的 b 跟 w，它输出的值代表这一组未知的参数设定某一个数值的时候，这数值好还是不好。
举一个具体的例子，假设现在我们给未知的参数的设定是 b = 0.5k ， w = 1 ，那我们拿来预测未来的点阅次数的函式就变成下面的样子了。
那这个 Loss 怎么计算呢？这个我们就要从训练资料来进行计算，在这个问题里面，我们的训练资料是这一个频道过去的点阅次数。举例来说，从 2017 年到 2020 年每天的点阅次数都知道，接下来我们就可以计算 Loss，我们把 2017 年 1 月 2 号的点阅次数代入这一个函式里面看它预测出来的结果是多少。
所以根据这一个函式，如果 1 月 2 号是 4.9k 的点阅次数，那隔天应该就是 5.4k 的点阅次数，但隔天实际上的点阅次数是 7.5k，它是低估了可能的点阅人数计算一下这个差距并取它的绝对值，用 e2 来表示，值为 2.1k。
那我们有 2017 年 1 月 1 号到 2020 年 12 月 31 号总共三年的资料，这个真实的值叫做 Label。
备注： 机器学习都需要 Label，Label 指的就是正确的数值。
同样的，根据 1 月 2 号的点阅次数来预测 1 月 3 号的点阅次数，并计算出和真实值之间的差距的绝对值。用同样的方法可以算过这三年来每一天的预测的误差，每一天的误差都用小 e 表示。
然后将它们加起来然后取得平均，就得到了我们的 Loss。
备注： 大 N 代表训验资料的个数； 大 L 就是 Loss，L 越大，表示这一组 w，b 越不好；反之越好。
其实 e 是有不同计算方法的，在刚才的例子里面，我们是通过计算 y 跟 ŷ 之间绝对值的差距，这一种计算差距的方法得到的 Loss 叫 mean absolute error，缩写是 MAE。 如果是通过计算 y 跟 ŷ 相减以后的平方，就叫 mean square error，缩写是 MSE。
MSE 跟 MAE 其实有非常微妙的差别，通常根据需求和对任务的理解来衡量用哪一种方法。
第三步：Optimization 最佳化
接下来我们进入机器学习的第三步，第三步要做的事情是解一个最佳化的问题。拿上面的例子来讲，就是找一个 w 跟 b，可以让我们的 Loss 的值最小，我们称它们为 w* 跟 b*，表示他们是最好的一组 w 跟 b。如下图试着试了不同的参数，然后计算它的 Loss，画出来的这个等高线图叫做 Error Surface，中文可以称为误差曲面。
那这要怎么实现呢？在这里，我们所用 Optimization 的方法叫做 Gradient Descent，翻译成中文就是梯度下降。
为了简化起见，我们先假设我们未知的参数只有一个，就是 w。当把 w 代入不同的数值的时候就会得到不同的 Loss，这一条曲线就是 Error Surface，只不过因为只有一个参数，所以画出来的 Error Surface 是一维的。
1. 选初始的点 w₀
首先随机选取一个初始的点 w₀，接下来计算当 w = w0 的时候 w 对 Loss 的微分是多少，也就是它的斜率。
如果斜率是负的就代表左边比较高，右边比较低，所以我们为了将 Loss 变小就将它向右移动，即把 w 的值变大；反正则向右移动，即把 w 的值变小。除了斜率以外，还有另外一个东西会影响步伐大小，这个东西我们这边用 η 来表示，称为 learning rate，中文为学习速率。可以看出，如果 η 比较大，Loss 的更新就比较快，反之则比较慢。这个 learning rate 是我们自己设定的，在机器学习中我们称之为 hyperparameters，中文可以叫做超参数。
2. 计算得到 w1
要把 w⁰ 往右移一步得到 w¹，用数学表达式表示就是，把 w⁰ 减掉 η 乘上微分的结果得到 w¹。
接下来就是反复做同样的操作，不断的移动 w 的位置。
3. 什么时候停下来？
移动 w 的目的是为了找出最小的 Loss，那最终往往有两种状况会使移动停下来。
- 第一种状况是失去耐心了。假设我们设定更新 100 万次后就不更新了，那参数更新到指定次数后就不更新了。
- 还有另外一种理想上停下来的可能，就是它的微分值算出来正好是 0，这时候 wT = WT+1 ，我们的参数不会再移动位置。
Local Minima 局部最小值是一个假问题
由上图我们发现，参数停下来的位置 wT 似乎没有找到最小的 Loss，还有一个更小的 Global Minima，但实际上这是一个假问题，先相信这个事实，之后会解释其中的原理。
多个参数
刚才举的是只有一个参数的例子，实际上我们的模型有 w 跟 b 两个参数，原理和一个参数完全一样。都给它随机的初始的值 w⁰ 跟 b⁰，然后分别求 w 和 b 跟 Loss 的微分，计算之后按上面的步骤更新 w 和 b 的值，最后可以找到一个最好的 w* 跟最好的 b*，使得我们的 Loss 最小。
总结与修正
到这里，我们就掌握了机器学习的三个步骤，它们合起来就叫做训练。
我们在已知答案的数据上去计算 Loss，就是假装我们不知道隔天的观看次数，然后拿这一个函式来进行预测，去计算它的误差。但是我们真正要在意的是我们不知道的未来的观看的次数是多少，接下来要做的事情就是拿这个函式去真的预测一下未来的观看次数。
预测后得到一个平均误差，用 L' 来表示。可以发下这一个 model 其实就是拿前一天的数据去预测，看起来蓝色的线就是把红色的线往右平移了一天而已。仔细观察红色折线，发现它每隔七天为一个周期，周期内总有两天特别低，所以说我们这个只看一天的模型显然很烂。
如果我们的模型是参考前七天的资料，也许预测的会更准，所以我们要修改下模型。通常一个模型的修改，往往来自于对这个问题的理解，也就是 Domain Knowledge。
所以一开始，我们对问题完全不理解的时候，就胡乱写一个 y=b+wx₁，并没有做得特别好；接下来我们观察了真实的数据以后得到一个结论，每隔七天有一个循环，所以我们应该要把前七天的观看人次都列入考虑，写了一个新的模型。
备注： 下标 j 代表是几天前，j 等于 1 到 7，也就是从一天前、两天前，一直共七天前的资料
我们拿七天前的资料通通乘上不同的 Weight 并加起来，再加上 Bias 得到预测的结果。当然也可以考虑 28 天即前一个月每一天的观看人次去预测隔天的观看人次。
像上面这样把 Feature 乘上一个 Weight，再加上一个 Bias 就得到预测的结果，这样的模型有一个共同的名字，叫做 Linear Model。接下来会尝试怎么把 Linear Model 做得更好。
术语合集
| 英文 | 中文 |
|---|---|
| Model | 模型 |
| Parameter | 参数 |
| Weight | 权重 |
| Bias | 偏差 |
| Domain Knowledge | 领域知识 |
| Loss | 损失函数 |
| MAE(mean absolute error) | 平均绝对误差 |
| MSE(mean square error) | 均方误差 |
| Optimization | 最佳化 |
| Error Surface | 误差曲面 |
| Gradient Descent | 梯度下降 |
| Local Minima | 局部最小值 |
| Global Minima | 全局最小值 |
| Linear Model | 线性模型 |
