學習機器學習的最佳路徑是什麼

在開篇之前，想和大家聊一下機器學習和數據挖掘的關係。

如上圖所示數據挖掘只是機器學習中涉獵的領域之一，機器學習還有模式識別、計算機視覺、語音識別、統計學習以及自然語言處理等。

機器學習即 ML，是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行爲，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

機器學習作爲人工智能研究較爲年輕的分支，機器學習也分監督學習和非監督學習，同時隨着人工智能越來越被人們重視和越熱，深度學習也是機器學習的一個新的領域。

機器學習，從知識清單開始

我們第一天學開車的時候一定不會直接上路，而是要你先學習基本的知識，然後再進行上車模擬。

只有對知識有全面的認知，才能確保在以後的工作中即使遇到了問題，也可以快速定位問題所在，然後找方法去對應和解決。

所以我列了一個機器學習入門的知識清單，分別是機器學習的一般流程、十大算法、算法學習的三重境界，以此來開啓我們的學習之旅。

一、機器學習的基本流程

引用大佬的解釋：

A computer program is said to learn fromexperience E with respect to some task T and some performance measure P,if itsperformance on T,as measured by P,improves with experience E.   —Tom Mitchell

簡單來說，機器學習就是針對現實問題，使用我們輸入的數據對算法進行訓練，算法在訓練之後就會生成一個模型，這個模型就是對當前問題通過數據捕捉規律的描述。然後我們將模型進一步導入數據，或者引入新的數據集進行評估，根據結果的好壞反過來調整算法，形成反饋和優化閉環。整個過程機器在不斷的學習、訓練和優化迭代，這個也是機器學習強大的地方。

二、機器學習的十大算法

爲了進行機器學習和數據挖掘任務，數據科學家們提出了各種模型，在衆多的數據挖掘模型中，國際權威的學術組織 ICDM（the IEEE International Conference on Data Mining）評選出了十大經典的算法。

按照不同的目的，我可以將這些算法分成四類，以便你更好的理解。

分類算法：C4.5，樸素貝葉斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CART

聚類算法：K-Means，EM

關聯分析：Apriori

連接分析：PageRank

1. C4.5

C4.5 算法是得票最高的算法，可以說是十大算法之首。C4.5 是決策樹的算法，它創造性地在決策樹構造過程中就進行了剪枝，並且可以處理連續的屬性，也能對不完整的數據進行處理。它可以說是決策樹分類中，具有里程碑式意義的算法。

2. 樸素貝葉斯（NaiveBayes）

樸素貝葉斯模型是基於概率論的原理，它的思想是這樣的：對於給出的未知物體想要進行分類，就需要求解在這個未知物體出現的條件下各個類別出現的概率，哪個最大，就認爲這個未知物體屬於哪個分類。

3. SVM

SVM 的中文叫支持向量機，英文是 SupportVector Machine，簡稱 SVM。SVM 在訓練中建立了一個超平面的分類模型。

4. KNN

KNN 也叫 K 最近鄰算法，英文是 K-Nearest Neighbor。所謂 K 近鄰，就是每個樣本都可以用它最接近的 K 個鄰居來代表。如果一個樣本，它的 K 個最接近的鄰居都屬於分類 A，那麼這個樣本也屬於分類 A。

5. AdaBoost

Adaboost 在訓練中建立了一個聯合的分類模型。boost 在英文中代表提升的意思，所以 Adaboost 是個構建分類器的提升算法。它可以讓我們多個弱的分類器組成一個強的分類器，所以 Adaboost 也是一個常用的分類算法。

6. CART

CART 代表分類和迴歸樹，英文是 Classificationand Regression Trees。像英文一樣，它構建了兩棵樹：一顆是分類樹，另一個是迴歸樹。和 C4.5 一樣，它是一個決策樹學習方法。

7. Apriori

Apriori 是一種挖掘關聯規則（association rules）的算法，它通過挖掘頻繁項集（frequentitem sets）來揭示物品之間的關聯關係，被廣泛應用到商業挖掘和網絡安全等領域中。頻繁項集是指經常出現在一起的物品的集合，關聯規則暗示着兩種物品之間可能存在很強的關係。

8. K-Means

K-Means 算法是一個聚類算法。你可以這麼理解，最終我想把物體劃分成 K 類。假設每個類別裏面，都有個 “中心點”，即意見領袖，它是這個類別的核心。現在我有一個新點要歸類，這時候就只要計算這個新點與 K 箇中心點的距離，距離哪個中心點近，就變成了哪個類別。

9. EM

EM 算法也叫最大期望算法，是求參數的最大似然估計的一種方法。原理是這樣的：假設我們想要評估參數 A 和參數 B，在開始狀態下二者都是未知的，並且知道了 A 的信息就可以得到 B 的信息，反過來知道了 B 也就得到了 A。可以考慮首先賦予 A 某個初值，以此得到 B 的估值，然後從 B 的估值出發，重新估計 A 的取值，這個過程一直持續到收斂爲止。

EM 算法經常用於聚類和機器學習領域中。

10. PageRank

PageRank 起源於論文影響力的計算方式，如果一篇文論被引入的次數越多，就代表這篇論文的影響力越強。同樣 PageRank 被 Google 創造性地應用到了網頁權重的計算中：當一個頁面鏈出的頁面越多，說明這個頁面的 “參考文獻” 越多，當這個頁面被鏈入的頻率越高，說明這個頁面被引用的次數越高。基於這個原理，我們可以得到網站的權重劃分。

算法可以說是機器學習的靈魂，也是最精華的部分。這 10 個經典算法在整個機器學習領域中的得票最高的，後面的一些其他算法也基本上都是在這個基礎上進行改進和創新。今天你先對十大算法有一個初步的瞭解，你只需要做到心中有數就可以了。

 三、機器學習的三大境界

1. 掌握算法入口出口

第一重境界，將算法本身是做黑箱，在不知道算法具體原理的情況下能夠掌握算法的基本應用情景（有監督、無監督），以及算法的基本使用情景，能夠調包實現算法。

2. 理解原理，靈活調優

第二重境界則是能夠深入瞭解、掌握算法原理，並在此基礎上明白算法實踐過程中的關鍵技術、核心參數，最好能夠利用編程語言手動實現算法，能夠解讀算法執行結果，並在理解原理的基礎上對通過調參對算法進行優化。

3. 融會貫通，設計算法

最後一重境界，實際上也是算法（研發）工程師的主要工作任務，即能夠結合業務場景、自身數學基礎來進行有針對性的算法研發，此部分工作不僅需要紮實的算法基本原理知識，也需要紮實的編程能力。

總結

今天我列了下學習機器學習你要掌握的知識清單，只有你對機器學習的流程、算法、原理有更深的理解，你才能在實際工作中更好地運用，祝你在機器學習的路上越走越遠。

本文由 Readfog 進行 AMP 轉碼，版權歸原作者所有。
來源：https://mp.weixin.qq.com/s/eTjpCkccbwhnSLjxvcGeRQ