本文通過(guò)示例的方法幫助讀者入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，希望你能夠從中有所啟發(fā)和收獲。

在生活中，我們會(huì)依靠經(jīng)驗(yàn)來(lái)處理大量的事情，而形成經(jīng)驗(yàn)就需要通過(guò)大量的實(shí)踐，總結(jié)出事物的重要特征和結(jié)果之間的規(guī)律。

比如，我們經(jīng)常會(huì)去超市，在選購(gòu)水果時(shí)，會(huì)通過(guò)顏色、形狀等特征對(duì)水果口味進(jìn)行預(yù)判。那么，我們是怎樣具備的這種預(yù)判經(jīng)驗(yàn)?zāi)?？正是由于我們?cè)谏钪衅穱L水果時(shí)，不斷積累與發(fā)現(xiàn)的水果的顏色、形狀等特征與口味之間的對(duì)應(yīng)規(guī)律，例如全紅色的蘋(píng)果會(huì)比半青色半紅色的要甜一些。

同樣，為了能夠更好的完成工作，我們也需要不斷從實(shí)踐中總結(jié)各種業(yè)務(wù)規(guī)律。例如，在電商平臺(tái)的用戶(hù)購(gòu)物場(chǎng)景中，為了能夠增加用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)金額，運(yùn)營(yíng)人員需要設(shè)置為用戶(hù)推薦的關(guān)聯(lián)購(gòu)買(mǎi)商品。

此時(shí)，為了使推薦出的商品得到最大的轉(zhuǎn)化率，需要運(yùn)營(yíng)人員分析歷史訂單數(shù)據(jù)，從中找出商品關(guān)聯(lián)購(gòu)買(mǎi)的規(guī)律。但是，人工尋找并分析出每一個(gè)商品的關(guān)聯(lián)規(guī)律，并不是一件容易的事情，需要消耗大量的時(shí)間與人力。并且隨著商品不斷推出新款，市場(chǎng)中商品流行趨勢(shì)的變化等因素影響，已經(jīng)形成的規(guī)律也需要不斷進(jìn)行及時(shí)的調(diào)整更新。

那有沒(méi)有辦法，讓計(jì)算機(jī)為我們做類(lèi)似這樣的總結(jié)規(guī)律的工作呢？這個(gè)答案正是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

1、機(jī)器學(xué)習(xí)是什么？

可以將機(jī)器學(xué)習(xí)理解為：讓機(jī)器從大量的數(shù)據(jù)中自行尋找潛在規(guī)律，并應(yīng)用此規(guī)律來(lái)識(shí)別或預(yù)測(cè)新的數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)所取得的成果稱(chēng)為模型，這個(gè)模型類(lèi)似于傳統(tǒng)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)出的后臺(tái)服務(wù)程序，在實(shí)際使用中也是通過(guò)前端程序獲取輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)模型處理后輸出結(jié)果。只不過(guò)，研發(fā)這個(gè)模型的過(guò)程變化了。

研發(fā)模型并不是通過(guò)研發(fā)工程師編寫(xiě)而成，也不需要提供嚴(yán)密的業(yè)務(wù)邏輯與判斷流程文檔，而是通過(guò)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型完成。

圖1 機(jī)器學(xué)習(xí)模型

在開(kāi)始訓(xùn)練機(jī)器模型前，必須先為模型準(zhǔn)備一個(gè)唯一的任務(wù)目標(biāo)，因?yàn)橐粋€(gè)模型只能完成一個(gè)任務(wù)目標(biāo)。然后進(jìn)入訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的三個(gè)步驟，如圖1。

第一步，根據(jù)任務(wù)目標(biāo)確定算法。關(guān)于算法方面，最為主要的算法類(lèi)型有分類(lèi)算法、回歸算法和聚類(lèi)算法等。不同的算法類(lèi)型可以解決不同的業(yè)務(wù)問(wèn)題，例如：分類(lèi)算法可以識(shí)別或預(yù)測(cè)分類(lèi)類(lèi)型；回歸算法可以預(yù)測(cè)連續(xù)型數(shù)值，這里所說(shuō)的連續(xù)型數(shù)值是指包含若干位小數(shù)且取值密集的數(shù)值；聚類(lèi)可以挖掘出不同數(shù)據(jù)的分組關(guān)系，從而可以用于數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)。

算法類(lèi)型下會(huì)很多種有不同的具體算法。例如分類(lèi)算法下會(huì)有K鄰近、樸素貝葉斯、隨機(jī)森林等，不同的算法在完成同一的任務(wù)目標(biāo)的訓(xùn)練和應(yīng)用時(shí)，會(huì)體現(xiàn)出不同的特性。這里所說(shuō)的特性，包括訓(xùn)練與應(yīng)用需要消耗的計(jì)算資源/存儲(chǔ)資源、應(yīng)用的準(zhǔn)確性等方面。

第二步，根據(jù)算法的學(xué)習(xí)方式準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)。這里所說(shuō)的學(xué)習(xí)方式主要有三類(lèi)：有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)。但在講解學(xué)習(xí)方式之前，需要先了解幾個(gè)概念：

• 訓(xùn)練樣本是指為訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型所需要準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)，這里的數(shù)據(jù)可以是圖片、文本或是表格數(shù)據(jù)等。如圖2，是預(yù)測(cè)芒果口味的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。
• 特征就是樣本數(shù)據(jù)的屬性，如圖2中包含兩個(gè)特征[顏色、大小]。這里需要強(qiáng)調(diào)的是，在機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中，選擇特征是一項(xiàng)非常重要的工作，通常是由在目標(biāo)業(yè)務(wù)領(lǐng)域中有較多經(jīng)驗(yàn)的人參與，并且過(guò)程中需要發(fā)揮很多智力行為。因?yàn)樘卣鬟x擇的好壞直接決定最終模型的好壞。例如上面的案例中，如果增加包裝類(lèi)型的屬性，也許就與芒果口味的關(guān)系不大了。類(lèi)似增加這種無(wú)關(guān)或相關(guān)性非常低的特征，不但需要投入更多的計(jì)算資源，而且還可能對(duì)訓(xùn)練的模型產(chǎn)生干擾。
• 特征值就是樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)特征的參數(shù)值。
• 標(biāo)記可以理解為樣本數(shù)據(jù)的結(jié)果，是機(jī)器學(xué)習(xí)模型將要預(yù)測(cè)的目標(biāo)數(shù)據(jù)。如圖2，口味便是標(biāo)記項(xiàng)。

圖2 樣本數(shù)據(jù)

接下來(lái)講解三種學(xué)習(xí)方式，這三種方式的區(qū)別在于訓(xùn)練樣本中是否會(huì)包含標(biāo)記值。

有監(jiān)督學(xué)習(xí)是指訓(xùn)練樣本中的所有樣本數(shù)據(jù)都包含標(biāo)記值的學(xué)習(xí)方式。這種方式將學(xué)習(xí)到特征值與標(biāo)記值之間的對(duì)應(yīng)規(guī)律。在很多情況下，樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)記值是由人工標(biāo)記的，例如在準(zhǔn)備語(yǔ)音識(shí)別訓(xùn)練樣本時(shí)，是由人工標(biāo)記的文本信息。因此也不難看出，為了得到帶有標(biāo)記值的樣本數(shù)據(jù)，是需要付出大量的人工處理工作。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是指訓(xùn)練樣本中的所有樣本數(shù)據(jù)都不包含標(biāo)記值的學(xué)習(xí)方式。當(dāng)需要了解一組數(shù)據(jù)存在的分組關(guān)系時(shí)，便可以用到無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。

半監(jiān)督學(xué)習(xí)是指訓(xùn)練樣本中只有部分樣本數(shù)據(jù)包含標(biāo)記值的學(xué)習(xí)方式。當(dāng)沒(méi)有足夠人力標(biāo)記所有的樣本數(shù)據(jù)，并且稍稍降低對(duì)模型預(yù)測(cè)精度的要求時(shí)，便可以使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)。相比無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)會(huì)有較高的精度，相比有監(jiān)督學(xué)習(xí)可以大幅降低人工標(biāo)記成本。例如，在擁有上百萬(wàn)篇文章資訊類(lèi)的網(wǎng)站中進(jìn)行文章分類(lèi)標(biāo)記，便可以采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)，只需要對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行少量的人工標(biāo)注處理，便可以得到較高精度的分類(lèi)結(jié)果。

第三步，使用訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)與算法進(jìn)行模型的訓(xùn)練。本步驟首先需要由AI工程師進(jìn)行算法的參數(shù)設(shè)置。之后進(jìn)入機(jī)器自我訓(xùn)練的過(guò)程，該過(guò)程可能會(huì)需要很長(zhǎng)時(shí)間，甚至是幾天時(shí)間。

這個(gè)步驟需要注意三點(diǎn)：

• 第一，由于機(jī)器學(xué)習(xí)算法執(zhí)行過(guò)程具有一定的隨機(jī)性，在保持算法、數(shù)據(jù)與算法參數(shù)不變的情況下，多次運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練后得到的結(jié)果可能不相同；
• 第二，為了能夠訓(xùn)練出較高性能的模型，通常會(huì)同時(shí)選擇多個(gè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，并對(duì)訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行比較，最終選擇最高性能的模型投入使用；
• 第三，機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到的模型是個(gè)“黑箱”，一般情況下不可能通過(guò)調(diào)整模型來(lái)優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能。

到現(xiàn)在為止，我們通過(guò)訓(xùn)練得到了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，該模型可以嵌入到前端程序中用于識(shí)別或預(yù)測(cè)任務(wù)。上文說(shuō)過(guò)，不同的算法類(lèi)型能夠解決不同類(lèi)型的問(wèn)題，而入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)最多被提及的算法類(lèi)型有分類(lèi)算法、回歸算法與聚類(lèi)算法，那么下面就詳細(xì)講解這三種算法類(lèi)型。

2、理解機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類(lèi)、回歸與聚類(lèi)

（1）分類(lèi)算法

分類(lèi)算法是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)，目標(biāo)是學(xué)習(xí)到訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中多個(gè)特征值與標(biāo)記值的對(duì)應(yīng)規(guī)律，訓(xùn)練出模型稱(chēng)為分類(lèi)器。使用訓(xùn)練好的分類(lèi)器，輸入新數(shù)據(jù)的全部特征值時(shí)，輸出識(shí)別或預(yù)測(cè)的結(jié)果。

這里所說(shuō)的識(shí)別與預(yù)測(cè)對(duì)于算法模型來(lái)說(shuō)并沒(méi)有實(shí)質(zhì)上的區(qū)別，僅是在實(shí)際使用分類(lèi)器時(shí)，描述業(yè)務(wù)目標(biāo)的方式不同。識(shí)別更強(qiáng)調(diào)對(duì)當(dāng)前信息的辨認(rèn)，而預(yù)測(cè)更強(qiáng)調(diào)對(duì)尚未發(fā)生的事情的推測(cè)。

分類(lèi)算法分為二分類(lèi)與多分類(lèi)。二分類(lèi)的意思是結(jié)果會(huì)包含正類(lèi)與反類(lèi)，比如當(dāng)前任務(wù)是識(shí)別出貓的圖片，那么貓的圖片就為正類(lèi)，其他圖片就為反類(lèi)。多分類(lèi)可以完成多種類(lèi)型的識(shí)別，例如在識(shí)別新聞文章類(lèi)型時(shí)，多分類(lèi)分類(lèi)器可以識(shí)別出文章屬于經(jīng)濟(jì)、娛樂(lè)、體育等多種類(lèi)型中的一個(gè)或多個(gè)類(lèi)型。

通常情況下可以使用多個(gè)二分類(lèi)分類(lèi)器的方式實(shí)現(xiàn)。這時(shí)先對(duì)問(wèn)題進(jìn)行拆分，然后為拆出的每個(gè)二分類(lèi)任務(wù)訓(xùn)練一個(gè)分類(lèi)器。例如上面的新聞分類(lèi)例子中，可以拆解為三個(gè)分類(lèi)器：經(jīng)濟(jì)類(lèi)型分類(lèi)器、娛樂(lè)類(lèi)型分類(lèi)器、體育類(lèi)型分類(lèi)器，其中每一個(gè)分類(lèi)器都包含一個(gè)正類(lèi)與一個(gè)反類(lèi)。

下面講解一個(gè)二分類(lèi)在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用示例。

案例：

一家汽車(chē)銷(xiāo)售公司，擁有完備的客戶(hù)歷史消費(fèi)和潛在客戶(hù)詳細(xì)資料數(shù)據(jù)庫(kù)?，F(xiàn)公司準(zhǔn)備舉辦一次汽車(chē)促銷(xiāo)活動(dòng)。為了能夠提升本次促銷(xiāo)活動(dòng)的銷(xiāo)售量，公司準(zhǔn)備為潛在客戶(hù)寄送一份精美的汽車(chē)銷(xiāo)售材料和一份禮品。但活動(dòng)經(jīng)費(fèi)有限，僅能寄送給1000名潛在客戶(hù)。

任務(wù)目標(biāo)：選出1000名寄送資料與禮品的潛在客戶(hù)，并盡可能最大化這些潛在客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率。

應(yīng)用分類(lèi)算法：

• 第一步，整理歷史數(shù)據(jù)并確定分類(lèi)方式。找出類(lèi)似于本次促銷(xiāo)活動(dòng)的歷史促銷(xiāo)活動(dòng)消費(fèi)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的客戶(hù)詳細(xì)資料，并按照是否購(gòu)買(mǎi)車(chē)輛將結(jié)果標(biāo)記分為正反兩類(lèi)，正類(lèi)為客戶(hù)參與相關(guān)促銷(xiāo)活動(dòng)后購(gòu)買(mǎi)了的車(chē)輛，反類(lèi)是沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)。
• 第二步，確定訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的特征。從客戶(hù)的詳細(xì)資料中，分析對(duì)購(gòu)車(chē)行為可能有影響的客戶(hù)屬性，將這些屬性確定為訓(xùn)練樣本的特征，本例中的特征有：年齡、性別、有無(wú)車(chē)、年收入等屬性字段。
• 第三步，確定選用的分類(lèi)算法。這里可以選擇邏輯回歸算法、決策樹(shù)算法或是支持向量機(jī)等具體的算法。
• 第四步，完成模型訓(xùn)練工作。訓(xùn)練完成的模型是一個(gè)二分類(lèi)分類(lèi)器，分類(lèi)器輸出的結(jié)果可以表示成概率形式，即有可能為正類(lèi)的概率值。如輸入某一客戶(hù)數(shù)據(jù)，得到0.68的輸出結(jié)果時(shí)，可以認(rèn)為這個(gè)客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)車(chē)輛的可能性有68%的概率。
• 第五步，找出最有可能轉(zhuǎn)化的1000名潛在客戶(hù)。此時(shí)，可以將所有潛在客戶(hù)信息輸入分類(lèi)器，將得到每一名潛在客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)車(chē)輛的概率值。然后將概率值從大到小排列，選擇前1000名潛在客戶(hù)，就完成了本次任務(wù)的目標(biāo)。

（2）回歸算法

回歸算法是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)目標(biāo)與分類(lèi)算法相同，也將學(xué)習(xí)到訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中多個(gè)特征值與標(biāo)記值的對(duì)應(yīng)規(guī)律。使用訓(xùn)練好的回歸模型可以對(duì)已知數(shù)據(jù)的未知參數(shù)進(jìn)行估算，在業(yè)務(wù)上可用于對(duì)特定參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，例如：預(yù)測(cè)電影票房、預(yù)測(cè)車(chē)流量、預(yù)測(cè)天氣污染指數(shù)、預(yù)測(cè)產(chǎn)品銷(xiāo)量等。

回歸算法與分類(lèi)算法有一定區(qū)別。分類(lèi)算法可以對(duì)數(shù)據(jù)的某個(gè)屬性類(lèi)別進(jìn)行預(yù)判，這個(gè)類(lèi)別是由有限個(gè)類(lèi)型組成。而回歸可以對(duì)數(shù)據(jù)的某個(gè)參數(shù)值進(jìn)行預(yù)測(cè)，這個(gè)參數(shù)值是連續(xù)型的數(shù)值，因此有無(wú)限可能性。例如：分類(lèi)算法可以確定如[甜、不甜]這樣的有限分類(lèi)，而回歸算法可以推算出如天氣溫度25.325°C等這種連續(xù)型數(shù)值。

下面講解一個(gè)應(yīng)用回歸算法預(yù)測(cè)電影票房的示例。

案例：

一家媒體機(jī)構(gòu)希望對(duì)一部即將上映的電影進(jìn)行票房預(yù)測(cè)。該媒體已經(jīng)收集過(guò)眾多電影詳細(xì)資料與歷史的票房數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)字段包括：電影名稱(chēng)、題材、內(nèi)容、導(dǎo)演、演員、編輯、發(fā)行方、票房金額等等。

任務(wù)目標(biāo)：收集相關(guān)信息并預(yù)測(cè)即將上映的電影票房數(shù)值。

應(yīng)用回歸算法：

• 第一步，整理歷史數(shù)據(jù)并確定訓(xùn)練樣本特征。除了上文內(nèi)容，還可以使用影評(píng)數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)等當(dāng)做特征，但這些特征值需要進(jìn)行處理后才能投入使用。例如影評(píng)數(shù)據(jù)可以通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，將影評(píng)內(nèi)容區(qū)分出不同類(lèi)型，再去應(yīng)用。
• 第二步，收集預(yù)測(cè)影片的相關(guān)信息。根據(jù)確定的特征項(xiàng)，收集目標(biāo)影片當(dāng)前的信息。
• 第三步，確定選用的回歸算法。這里可以選擇線性回歸、支持向量機(jī)回歸、相關(guān)向量機(jī)等具體的算法。
• 第四步，完成訓(xùn)練工作。訓(xùn)練完成后，便可以使用模型計(jì)算出指定影片的票房預(yù)測(cè)數(shù)值。在本例中輸出值可以是2830000，代表預(yù)測(cè)票房為283萬(wàn)元。

（3）聚類(lèi)算法

聚類(lèi)算法是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，可以挖掘到樣本數(shù)據(jù)的特征值的潛在相關(guān)性，將具有類(lèi)似特征值的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。因此，聚類(lèi)算法可以被用作知識(shí)發(fā)現(xiàn)使用，也被稱(chēng)為探索性數(shù)據(jù)分析方法。該算法常被用于市場(chǎng)研究、用戶(hù)分組、用戶(hù)畫(huà)像等分析過(guò)程。

聚類(lèi)算法與前兩類(lèi)算法不相同，訓(xùn)練模型時(shí)的樣本數(shù)據(jù)中并不包含標(biāo)記，所以就不能具備對(duì)特定屬性進(jìn)行預(yù)測(cè)的能力。

使用聚類(lèi)算法時(shí)，可以劃分為指定的分組數(shù)目，也可以不確定具體分組數(shù)目。如果不確定分組數(shù)量時(shí)，算法會(huì)根據(jù)自身特性計(jì)算出最合適的分組數(shù)目。劃分好分組后，使用者可以分析分組中的數(shù)據(jù)，研究算法劃分的具體原因。

下面講解一個(gè)應(yīng)用聚類(lèi)算法進(jìn)行市場(chǎng)研究的示例。

案例：

一家筆記本電腦制造公司，準(zhǔn)備研發(fā)一款新型筆記本電腦。現(xiàn)在進(jìn)行初期的市場(chǎng)研究工作，希望能夠根據(jù)市場(chǎng)中筆記本產(chǎn)品的配置、價(jià)格及銷(xiāo)售情況，指導(dǎo)新款筆記本的研發(fā)與市場(chǎng)定價(jià)。

任務(wù)目標(biāo)：挖掘出市場(chǎng)中銷(xiāo)售量較高的筆記本產(chǎn)品具有配置特點(diǎn)，并找出不同配置類(lèi)型的定價(jià)情況。

應(yīng)用聚類(lèi)算法：

第一步，收集相關(guān)數(shù)據(jù)。從各個(gè)電商平臺(tái)收集相關(guān)筆記本電腦的配置信息，如：電腦型號(hào)、品牌、CPU性能、顯卡性能、內(nèi)存大小、硬盤(pán)大小、屏幕大小、重量、電池容量、定價(jià)等。并且篩選出銷(xiāo)售量較高的產(chǎn)品。

第二步，確定聚類(lèi)分析的特征項(xiàng)。在聚類(lèi)分析中，特征項(xiàng)的數(shù)目不是越多越好，對(duì)于沒(méi)有明顯差異的變量對(duì)聚類(lèi)分析并沒(méi)有實(shí)質(zhì)的意義，并且可能會(huì)對(duì)結(jié)果造成干擾。因此，可以選擇CPU性能、顯卡性能、內(nèi)存大小、硬盤(pán)大小等作為聚類(lèi)分析的特征項(xiàng)。

第三步，確定選用的聚類(lèi)算法。這里可以選擇K-means、層次聚類(lèi)算法、SOM聚類(lèi)算法等具體的算法。

第四步，完成訓(xùn)練工作。當(dāng)指定聚類(lèi)算法分為N個(gè)分組時(shí)，會(huì)輸出N個(gè)分組的情況。當(dāng)不指定分組數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)輸出算法認(rèn)為合適的分組數(shù)量與分組情況。

第五步，分析各組數(shù)據(jù)的相似性特點(diǎn)，并為每類(lèi)分組命名。這一步需要使用者對(duì)每一個(gè)分組內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)分析，找出其中分組內(nèi)哪些特征值相類(lèi)似，最終還要為每一個(gè)分組進(jìn)行命名。本例中，需要分析每組筆記本相似的配置項(xiàng)，然后為每組數(shù)據(jù)分類(lèi)命名，最終的命名結(jié)果可能為：配置高顯卡高的分組命名為游戲本、配置一般顯卡低的命名為商務(wù)本、配置高顯卡一般的命名為家用本等等。

第五步，按照每種分組統(tǒng)計(jì)平均價(jià)格。到此為止，就完成了對(duì)市場(chǎng)中銷(xiāo)量較好的筆記本產(chǎn)品的研究，研究結(jié)果可以了解市場(chǎng)中暢銷(xiāo)的筆記本產(chǎn)品的不同配置分組與平均價(jià)格。

3、小結(jié)

本篇為讀者首先介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，從大量的數(shù)據(jù)中自行尋找潛在規(guī)律，并應(yīng)用此規(guī)律來(lái)識(shí)別或預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的技術(shù)。第二，介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過(guò)程：確定算法、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型。第三，介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)面向業(yè)務(wù)使用中最重要的三個(gè)算法：分類(lèi)算法、回歸算法與聚類(lèi)算法。

本文通過(guò)示例的方法幫助讀者入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。但真實(shí)案例中肯定不會(huì)這么簡(jiǎn)單，通常情況下特征項(xiàng)都會(huì)超過(guò)10萬(wàn)個(gè)，還需要考慮樣本數(shù)據(jù)對(duì)最終模型可能產(chǎn)生的影響等。因此，讀者首先要從示例中理解不同的算法能夠解決什么樣的問(wèn)題，然后在深入學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、算法調(diào)參、性能評(píng)估等知識(shí)。

產(chǎn)品經(jīng)理需要深入學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)知識(shí)么？筆者認(rèn)為還是需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用程度進(jìn)行一定程度的深入學(xué)習(xí)，原因有以下三點(diǎn)：

• 第一，不同類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有不同應(yīng)用場(chǎng)景與價(jià)值，如果不能對(duì)算法類(lèi)型所解決的問(wèn)題有所認(rèn)知，那么在解決具體業(yè)務(wù)問(wèn)題時(shí)的思路將受到限制；
• 第二，同一算法類(lèi)型下的不同算法，在面向不同數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)有不同的性能效果，這里所說(shuō)的性能效果可以簡(jiǎn)單理解為精確度，如果對(duì)算法沒(méi)有了解，那么在實(shí)際項(xiàng)目中可能會(huì)影響研發(fā)周期；
• 第三，不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)硬件計(jì)算能力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間有不同要求，并且具體業(yè)務(wù)也會(huì)對(duì)算法的計(jì)算時(shí)間與精度有限制，如果沒(méi)有相關(guān)了解，那么可能會(huì)影響研發(fā)成本。

目前機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用范圍非常廣泛，最為典型的應(yīng)用領(lǐng)域有數(shù)據(jù)分析、商品推薦、文章推薦等。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)也可以應(yīng)用在圖像識(shí)別與語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域，但是一直以來(lái)并沒(méi)有得到很好的識(shí)別準(zhǔn)確率。

這其中主要的原因就是，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能依賴(lài)于所提取的特征的準(zhǔn)確度。而深度學(xué)習(xí)嘗試從數(shù)據(jù)中自行挖掘出有效的特征屬性，并且已經(jīng)在圖像識(shí)別與語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域取得了非常優(yōu)異的成績(jī)。后續(xù)，我們將繼續(xù)講解深度學(xué)習(xí)。

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