什么是機(jī)器學(xué)習(xí)算法？下篇文章是筆者分享的關(guān)于AI產(chǎn)品經(jīng)理的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的內(nèi)容，推薦作為剛剛踏入成為的AI產(chǎn)品經(jīng)理同學(xué)來看哦！

之前我們聊過關(guān)于人工智能的行業(yè)、產(chǎn)品經(jīng)理的第二曲線以及兩個(gè)崗位的區(qū)別，那這次我們?cè)偕钊胍粚印そ鈾C(jī)器學(xué)習(xí)算法。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能聽起來有些高深莫測(cè)，我明白很多人包括我一開始都感到頭疼，我盡量不用公式，只用案例的形式來呈現(xiàn)，我們從整體到局部逐步深入。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)算法概貌

首先，我們來了解一下機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本概念。

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種讓計(jì)算機(jī)通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和改進(jìn)的方法，而機(jī)器學(xué)習(xí)算法就是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的工具。

簡(jiǎn)單來說，機(jī)器學(xué)習(xí)算法就是一套規(guī)則或者模型，它可以根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，然后根據(jù)學(xué)習(xí)到的知識(shí)做出預(yù)測(cè)或者決策。

趣解時(shí)刻：想象一下，你正在參加一個(gè)神秘的尋寶游戲。游戲中，你需要根據(jù)一張藏寶圖找到寶藏的位置。這張藏寶圖就是數(shù)據(jù)，而你要做的就是通過分析這些數(shù)據(jù)找到寶藏。在現(xiàn)實(shí)生活中，我們可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法來實(shí)現(xiàn)這個(gè)任務(wù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法就像一個(gè)智能的尋寶機(jī)器人，它可以從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，然后根據(jù)這些規(guī)律做出預(yù)測(cè)或決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的核心目標(biāo)是降低數(shù)據(jù)到結(jié)果的映射誤差，從而使我們的產(chǎn)品更加智能、準(zhǔn)確。

應(yīng)用場(chǎng)景：機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，其中最常見的包括分類問題、聚類分析和回歸問題。下面我將分別介紹這三個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景及其在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用。

二、場(chǎng)景一：分類問題

1）應(yīng)用場(chǎng)景：分類判斷、標(biāo)簽預(yù)測(cè)、行為預(yù)測(cè)。

2）解決原理：訓(xùn)練已知的數(shù)據(jù)，對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)（包含二分類和多分類，如預(yù)測(cè)結(jié)果只有兩個(gè)離散的值，如“0/1、是/否”則為二分類，如預(yù)測(cè)結(jié)果是多個(gè)離散的值，如“A/B/C”則為多分類）。

3）常見的分類算法

1. 決策樹：決策樹是一種基于樹結(jié)構(gòu)的分類算法，它通過一系列的問題來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
2. 支持向量機(jī)：支持向量機(jī)是一種基于幾何概念的分類算法，它通過找到數(shù)據(jù)空間中的最大間隔超平面來進(jìn)行分類。

4）案例：垃圾郵件過濾

垃圾郵件過濾是一種典型的分類問題。我們可以使用支持向量機(jī)算法來解決這個(gè)問題。通過訓(xùn)練模型，我們可以根據(jù)郵件中的關(guān)鍵詞、發(fā)件人等信息，準(zhǔn)確地判斷郵件是垃圾郵件還是正常郵件。

三、場(chǎng)景二：聚類分析

1）應(yīng)用場(chǎng)景：用戶分組、用戶畫像

2）解決原理：聚類分析是將一組數(shù)據(jù)分成若干個(gè)類別的過程。這些類別是根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)在屬性或相似性來劃分的。用一個(gè)詞概括它的特點(diǎn)就是 “物以類聚”。

3）常見的聚類算法

1. K 均值聚類：K 均值聚類是一種基于距離的聚類算法。它通過迭代計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離，將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為 K 個(gè)類別。
2. 層次聚類：層次聚類是一種基于距離的聚類算法。它通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離，逐步將相近的數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為一類。

4）案例：客戶細(xì)分

客戶細(xì)分是一種典型的聚類分析應(yīng)用。我們可以使用 K 均值聚類算法，根據(jù)客戶的消費(fèi)金額、購(gòu)買頻率等屬性，將客戶劃分為不同的類別，以便進(jìn)行精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略。

四、場(chǎng)景三：回歸問題

1）應(yīng)用場(chǎng)景：預(yù)測(cè)未來價(jià)格、銷量。

2）解決原理：根據(jù)樣本的分布擬合一個(gè)圖形（直線/曲線），形成方程組，輸入?yún)?shù)，預(yù)測(cè)未來具體數(shù)值。

3）常見的回歸算法

1. 線性回歸：線性回歸是一種基于線性關(guān)系的回歸算法。它通過擬合數(shù)據(jù)點(diǎn)的線性關(guān)系，來預(yù)測(cè)未來數(shù)據(jù)。
2. 決策樹回歸：決策樹回歸是一種基于樹結(jié)構(gòu)的回歸算法。它通過一系列的問題，來預(yù)測(cè)目標(biāo)值。
3. 支持向量機(jī)回歸：支持向量機(jī)回歸是一種基于幾何概念的回歸算法。它通過找到數(shù)據(jù)空間中的最大間隔超平面，來預(yù)測(cè)目標(biāo)值。

4）案例股票價(jià)格預(yù)測(cè)

股票價(jià)格預(yù)測(cè)是一種典型的回歸問題。我們可以使用線性回歸或支持向量機(jī)回歸算法，根據(jù)歷史股價(jià)數(shù)據(jù)，來預(yù)測(cè)未來股價(jià)。

五、最后的話

總的來說，這篇文章主要是為了對(duì)主流機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行掃盲，下一步我還會(huì)對(duì)三類應(yīng)用場(chǎng)景的算法，進(jìn)行一一拆解，你們希望了解哪些算法知識(shí)，可以分享到評(píng)論區(qū)，歡迎共創(chuàng)共贏。

希望帶給你一點(diǎn)啟發(fā)，加油。