哲學要回答的基本問題是從哪里來、我是誰、到哪里去，尋找答案的過程或許可以借鑒機器學習的套路：組織數(shù)據(jù)->挖掘知識->預測未來。組織數(shù)據(jù)即為設計特征，生成滿足特定格式要求的樣本，挖掘知識即建模，而預測未來就是對模型的應用。

特征設計依賴于對業(yè)務場景的理解，可分為連續(xù)特征、離散特征和組合高階特征。本篇重點是機器學習算法的介紹，可以分為監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習兩大類。

無監(jiān)督學習算法很多，最近幾年業(yè)界比較關注主題模型，LSA->PLSA->LDA為主題模型三個發(fā)展階段的典型算法，它們主要是建模假設條件上存在差異。LSA假設文檔只有一個主題，PLSA假設各個主題的概率分布不變（theta都是固定的），LDA假設每個文檔和詞的主題概率是可變的。

LDA算法本質可以借助上帝擲骰子幫助理解，詳細內容可參加Rickjin寫的《LDA數(shù)據(jù)八卦》文章，淺顯易懂，順便也科普了很多數(shù)學知識，非常推薦。

監(jiān)督學習可分為分類和回歸，感知器是最簡單的線性分類器，現(xiàn)在實際應用比較少，但它是神經網絡、深度學習的基本單元。

線性函數(shù)擬合數(shù)據(jù)并基于閾值分類時，很容易受噪聲樣本的干擾，影響分類的準確性。邏輯回歸（Logistic Regression）利用sigmoid函數(shù)將模型輸出約束在0到1之間，能夠有效弱化噪聲數(shù)據(jù)的負面影響，被廣泛應用于互聯(lián)網廣告點擊率預估。

邏輯回歸模型參數(shù)可以通過最大似然求解，首先定義目標函數(shù)L(theta)，然后log處理將目標函數(shù)的乘法邏輯轉化為求和邏輯（最大化似然概率 -> 最小化損失函數(shù)），最后采用梯度下降求解。

相比于線性分類去，決策樹等非線性分類器具有更強的分類能力，ID3和C4.5是典型的決策樹算法，建模流程基本相似，兩者主要在增益函數(shù)（目標函數(shù)）的定義不同。

線性回歸和線性分類在表達形式上是類似的，本質區(qū)別是分類的目標函數(shù)是離散值，而回歸的目標函數(shù)是連續(xù)值。目標函數(shù)的不同導致回歸通?；谧钚《硕x目標函數(shù)，當然，在觀測誤差滿足高斯分布的假設情況下，最小二乘和最大似然可以等價。

當梯度下降求解模型參數(shù)時，可以采用Batch模式或者Stochastic模式，通常而言，Batch模式準確性更高，Stochastic模式復雜度更低。

上文已經提到，感知器雖然是最簡單的線性分類器，但是可以視為深度學習的基本單元，模型參數(shù)可以由自動編碼（Auto Encoder）等方法求解。

深度學習的優(yōu)勢之一可以理解為特征抽象，從底層特征學習獲得高階特征，描述更為復雜的信息結構。例如，從像素層特征學習抽象出描述紋理結構的邊緣輪廓特征，更進一步學習獲得表征物體局部的更高階特征。 俗話說三個臭皮匠賽過諸葛亮，無論是線性分類還是深度學習，都是單個模型算法單打獨斗，有沒有一種集百家之長的方法，將模型處理數(shù)據(jù)的精度更進一步提升呢？當然，Model Ensembel就是解決這個問題。Bagging為方法之一，對于給定數(shù)據(jù)處理任務，采用不同模型/參數(shù)/特征訓練多組模型參數(shù)，最后采用投票或者加權平均的方式輸出最終結果。 Boosting為Model Ensemble的另外一種方法，其思想為模型每次迭代時通過調整錯誤樣本的損失權重提升對數(shù)據(jù)樣本整體的處理精度，典型算法包括AdaBoost、GBDT等。

不同的數(shù)據(jù)任務場景，可以選擇不同的Model Ensemble方法，對于深度學習，可以對隱層節(jié)點采用DropOut的方法實現(xiàn)類似的效果。

介紹了這么多機器學習基礎算法，說一說評價模型優(yōu)劣的基本準則。欠擬合和過擬合是經常出現(xiàn)的兩種情況，簡單的判定方法是比較訓練誤差和測試誤差的關系，當欠擬合時，可以設計更多特征來提升模型訓練精度，當過擬合時，可以優(yōu)化特征量降低模型復雜度來提升模型測試精度。

特征量是模型復雜度的直觀反映，模型訓練之前設定輸入的特征量是一種方法，另外一種比較常用的方法是在模型訓練過程中，將特征參數(shù)的正則約束項引入目標函數(shù)/損失函數(shù)，基于訓練過程篩選優(yōu)質特征。

模型調優(yōu)是一個細致活，最終還是需要能夠對實際場景給出可靠的預測結果，解決實際問題。期待學以致用！

審核編輯 ：李倩