以下首先闡述機器學(xué)習(xí)的基本過程，羅列了幾個主要流程和關(guān)鍵要素；繼而展開介紹機器學(xué)習(xí)主要的算法框架，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和常用的降維，特征選擇算法等；最后在業(yè)務(wù)實踐的過程中，給出了一個可行的項目管理流程，可供參考。

　　1.基本過程

　　1.1機器學(xué)習(xí)的五步流程

　　如果把機器學(xué)習(xí)當(dāng)做一個閉環(huán)的工作項來看待的話，會發(fā)現(xiàn)其實它的整個流程，跟我們?nèi)粘Ｉ钪凶銎渌氖虑槭钱惽さ?，比如做一個ABtest，做一次競品分析，或者寫一個量化策略。只是在其基本過程里，我們所要考慮的問題點，所采用的工具和方法有所不同而已。

　　以下參考達里歐的五步流程法，嘗試將機器學(xué)習(xí)的基本過程也簡化為五個環(huán)節(jié)。

　　01確定目標(biāo)

　　機器學(xué)習(xí)的目標(biāo)并不在于機器學(xué)習(xí)，而在于我們將這種方法應(yīng)用到現(xiàn)實場景，去解決現(xiàn)實的問題點。所以在工作開始之前，我們需要想清楚自己是要實現(xiàn)何種目標(biāo)，比如是要對流失用戶進行風(fēng)險預(yù)警，對潛在付費用戶進行意愿評估，還是對信貸用戶進行欺詐識別。

　　02診斷問題

　　因為明確了所要實現(xiàn)的目標(biāo)，所以可以根據(jù)現(xiàn)實基礎(chǔ)來診斷問題。為了實現(xiàn)這個目標(biāo)，需要機器學(xué)習(xí)給到怎樣的輸出，單純的0-1標(biāo)簽即可，還是需要連續(xù)的風(fēng)險概率；目前的數(shù)據(jù)量是否能支撐這個項目，業(yè)務(wù)樣本的黑白比例是否不夠均衡，這些問題都是需要診斷的。

　　03方案設(shè)計

　　明確了要實現(xiàn)的目標(biāo)，也了解了現(xiàn)實基礎(chǔ)里存在的問題點，便可以展開方案設(shè)計。在這個細(xì)分的業(yè)務(wù)場景下，適合選用哪一類型的算法，不同算法往往是為不同領(lǐng)域而生的；在這個場景下，如果沒有明確的黑白樣本，需要基于何種方法來進行樣本定義。在方案設(shè)計的環(huán)節(jié)，需要給出一個工作開展的大的方向，相當(dāng)于把時間和精力限制在一個合適的框架中。

　　04方案執(zhí)行

　　在方案執(zhí)行的過程中遇到問題時，如何進行解決，也是很重要的環(huán)節(jié)。機器學(xué)習(xí)算法的執(zhí)行，一般稱之為最優(yōu)化的過程，即在一個算法框架下，如何最快地達到最優(yōu)的結(jié)果。而針對整個方案的執(zhí)行，又會包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，特征工程，算法調(diào)試，模型評估等具體事項，每一個事項相互獨立，各有各的方法論，但又相互影響，上下游之間的執(zhí)行效果環(huán)環(huán)相扣。

　　05評估迭代

　　評估的過程，其實就是一個目標(biāo)量化的過程，因為有了量化，所以有了絕對意義上的效果優(yōu)劣。只是不同的業(yè)務(wù)目標(biāo)，不同的模型框架，對應(yīng)的評估體系是不一樣的。建立一套合適的評估方式，機器學(xué)習(xí)項目也就實現(xiàn)了閉環(huán)，可以在迭代中去逐步逼近要實現(xiàn)的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

　　1.2機器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵要素

　　01機器學(xué)習(xí)三要素

　　如同勞動力，資本，土地等是經(jīng)濟學(xué)的基本要素一樣，其實機器學(xué)習(xí)也有自己的三要素，即數(shù)據(jù)，算法和模型，它們?nèi)币徊豢?，相互關(guān)聯(lián)，并貫穿于工作的整個過程。人們說機器學(xué)習(xí)的過程，就是準(zhǔn)備好充足的數(shù)據(jù)，應(yīng)用合適的算法，去生成優(yōu)良的模型的過程。

　　02其它關(guān)鍵要點

　　除了機器學(xué)習(xí)三要素外，其實也有其它的一些點是相當(dāng)重要的，比如特征處理，優(yōu)化算法，和模型評估等。缺少了這些內(nèi)容，其實模型也能生成，但只能是大打折扣地生成。特征處理決定了模型性能的上限，優(yōu)化算法讓我們以最好的方式去逼近模型性能的上限，而模型評估則定義了什么是我們到底在討論什么樣的模型性能，它們是機器學(xué)習(xí)項目的“加速器”。

　　2.監(jiān)督學(xué)習(xí)

　　監(jiān)督學(xué)習(xí)要處理的是有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，即業(yè)務(wù)場景里有絕對的黑白，明確的好壞，比如在信貸風(fēng)控的場景下，逾期了就是逾期了，在金融市場的場景下，漲跌也都是界限分明的。通過對歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，從而給當(dāng)前的數(shù)據(jù)一個離散的標(biāo)簽，或者連續(xù)的數(shù)值結(jié)果。

　　2.1線性模型

　　線性模型的出發(fā)點很簡單，就是考慮一個事情成立的多個因素，比如ABCDE五個因素，每個因素又有各自的權(quán)重，權(quán)衡過各個因素后，才做出最后的決策。將這個想法轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)的表達，也就有了因變量，自變量，系數(shù)，偏置這些概念，從而組成了線性模型。

　　線性模型也可以很復(fù)雜，有很長的歷史，很多的變體。其中最經(jīng)典的形式，是在線性基礎(chǔ)上添加一個Sigmoid函數(shù)，從而將線性輸出轉(zhuǎn)化為概率，并進一步轉(zhuǎn)化為黑白標(biāo)簽，也就是邏輯回歸。在傳統(tǒng)金融場景的評分卡領(lǐng)域里，邏輯回歸的應(yīng)用是非常廣泛和深入的。

　　2.2決策樹

　　決策樹的思想可以用四個字來概括，即分而治之。線性模型的因素考慮，是相互并列的，權(quán)重各異的，但決策樹里不是如此。決策樹里的因素是串行的，即先考慮A因素，隨后針對A因素中的各種情況，繼續(xù)考慮新的因素，循環(huán)往復(fù)，形成了一組決策鏈路，即決策樹。

　　所以決策樹里面最重要的問題，便是在當(dāng)前這個節(jié)點，我應(yīng)該考慮何種因素，去繼續(xù)推進這個決策的制定。為了解決這個問題，決策樹引入了計算機領(lǐng)域里信息熵的概念，經(jīng)過推演，有了最大增益和增益率這些指標(biāo)，對應(yīng)了ID3和C4.5這兩種經(jīng)典的決策樹范式。后來又通過引入基尼系數(shù)，作為因素選擇的判斷條件，從而生成了CART決策樹。

　　2.3貝葉斯

　　貝葉斯學(xué)派和頻率學(xué)派之間的爭辯，很像是物理學(xué)里波粒之爭，數(shù)學(xué)家們爭執(zhí)于參數(shù)到底存不存在，物理學(xué)家們則爭執(zhí)于光到底是波還是粒子。波粒之爭最終通過波粒二象性的理論而宣告結(jié)局，但貝葉斯和頻率學(xué)派的爭執(zhí)并沒有結(jié)束，繼續(xù)在不同的時代里各領(lǐng)風(fēng)騷。

　　頻率學(xué)派相信存在著一個客觀實體（參數(shù)），所以要做的就是盡可能地去擬合和逼近這個參數(shù)，比如最大似然估計。貝葉斯學(xué)派則拒絕相信這一套，他們堅持我看見（先驗概率），我思考（后驗概率），我決策（貝葉斯模型）。貝葉斯理論廣泛應(yīng)用于文本處理的領(lǐng)域，生成了諸多經(jīng)典模型，根據(jù)因素之間的獨立性差異，產(chǎn)生了樸素貝葉斯及其它多種貝葉斯算法。

　　2.4支持向量機

　　支持向量機是追求極致的，它要在所有的可行解里面，找到唯一的最優(yōu)解。在二維平面里，這個解是一條唯一的線，在三維空間里，這個解是一個唯一的面，那么，在N維空間里，這個解就是唯一的超平面了。而用于尋找這個解的樣本點，就稱之為支持向量。

　　核函數(shù)是支持向量機里的大殺器，與人們所說的“降維打擊”類似，核函數(shù)是要通過升維的方式去解決問題。如果在當(dāng)下的困境里找不到答案，那就嘗試在更高的維度里去破局。

　　2.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了生物學(xué)里神經(jīng)元的概念。每一個神經(jīng)元都是簡單的，有輸入和權(quán)重，有閾值和輸出，但是用眾多神經(jīng)元搭建起多層網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)之間又相互聯(lián)系時，這個問題就變得復(fù)雜了。在2006年后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)身為深度學(xué)習(xí)，成就了無數(shù)或神秘或偉大的商業(yè)故事。

　　在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，有一個很有意思的事情，就是局部最優(yōu)和全局最優(yōu)。模型訓(xùn)練中容易陷入局部最優(yōu)的困境，停止搜索最優(yōu)解，就像我們很多時候做事情，只是做好了，但是并不夠好。為了解決這個問題，人們設(shè)計了模擬退火，隨機梯度下降等多種訓(xùn)練策略。

　　2.6集成學(xué)習(xí)

　　集成學(xué)習(xí)的理念，是“好而不同”。對于一個問題，如果通過單一模型始終給不出最優(yōu)解，不如集成幾個好而不同的子模型，可能會獲得性能優(yōu)異的效果。三個臭皮匠，勝過諸葛亮。每個臭皮匠都有不足，但各有各的優(yōu)點，而諸葛亮作為單一模型已是極致，卻仍有局限。

　　集成學(xué)習(xí)有兩個分支，如果子模型串行生成，則是Boost，如果子模型并行生成，則是Bagging。Boost強調(diào)的是一個一個上，針對前一個子模型的缺陷，通過下一個子模型去補足，xgBoost和GBDT都是其中的代表；Bagging強調(diào)的則是一起上，群架好過單挑，通過學(xué)習(xí)不同的樣本，生成不同的子模型。Bagging的一個變體隨機森林，便是這一類模型的優(yōu)秀代表。

　　3.無監(jiān)督學(xué)習(xí)

　　監(jiān)督學(xué)習(xí)處理的是有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)要處理的則是無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)。正是因為沒有了這個絕對的標(biāo)簽，所以會更側(cè)重與數(shù)據(jù)本身的信息和結(jié)構(gòu)，對于模型所得結(jié)果的合理性，也會有更豐富和更精細(xì)的評估。以下主要介紹一些不同類型的聚類算法。

　　3.1基于原型

　　基于原型的聚類，強調(diào)在數(shù)據(jù)中存在著某種確定性的結(jié)構(gòu)，不同類別的結(jié)構(gòu)，應(yīng)該是不一樣的。K-means是原型聚類中的經(jīng)典代表，它相信數(shù)據(jù)中存在著K個中心點，通過迭代更新這K個中心點的位置，從而將所有樣本點劃分進K個原型里面，直至迭代結(jié)束。

　　3.2基于密度

　　基于密度的聚類，強調(diào)如果在數(shù)據(jù)中存在一個類別，那么這個類別里的樣本點之間，是存在一定的緊密程度的，如果不具有的話，那就是屬于其它類別。DBSCAN是這一類算法中的代表，它與K-means的不同在于，不預(yù)先假設(shè)K個中心，而是先尋找一個類別，獲取這個類別所有的樣本點，再在剩余的數(shù)據(jù)集里，尋找下一個類別，直到所有樣本都找到類別。

　　3.3基于層次

　　基于層次的聚類，則是從一個更為立體的角度，對樣本點進行自底向上的逐層的劃分。AGENS是這一種算法里的代表，在第一層里，它將所有樣本點當(dāng)做是一個初始類別，通過計算類別之間的距離，不斷的進行合并，從而在最后一層里保留下指定個數(shù)的類別。

　　相對于監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)沒有了標(biāo)簽的羈絆，反而成為了一個更為開放的場景，出現(xiàn)了一大批的形態(tài)各異的算法。但這些不同類型的聚類算法，仍要去討論一些共同的問題，比如如何去度量聚類結(jié)果的性能，這里又分為外部指標(biāo)和內(nèi)部指標(biāo)；比如如何去計算樣本點之間的距離，基于不同維度，閔氏距離可以分為曼哈頓距離，歐氏距離，和切比雪夫距離。

　　4.其它算法

　　除了監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)外，有一些算法雖不直接生成具體的模型，但仍然是我們在數(shù)據(jù)探索，模型訓(xùn)練等過程中所必不可少的，比如降維算法，特征選擇算法等。

　　4.1降維

　　數(shù)據(jù)之中的方差，被當(dāng)做是一種信息的表達方式。如果對當(dāng)前的數(shù)據(jù)集進行重構(gòu)，用少量的幾個特征來提取數(shù)據(jù)集所包含的大量信息，便是降維的理念，其中的優(yōu)秀代表是PCA。為實現(xiàn)一個業(yè)務(wù)目標(biāo)，我們從現(xiàn)實世界中收集的數(shù)據(jù)，往往不是最優(yōu)的表達，它們可能有重復(fù)，有冗余，通過降維的方式，可以對這些原始數(shù)據(jù)進行重構(gòu)，生成一個更好的數(shù)據(jù)表達。

　　4.2特征選擇

　　機器學(xué)習(xí)算法，是用來炒菜的，但是你要選擇哪些食材去炒，本身也是一個問題點。要做一份揚州炒飯，肯定不會把廚房里的材料全都加上，也不可能拿一把青菜和米飯就下鍋翻炒，如何選擇食材，便是特征選擇的領(lǐng)域。過濾式方法中，特征選擇和模型訓(xùn)練是相互獨立的，互不干擾；包裹式方法中，模型性能則是特征選擇效果的參考，兩者相互影響；除此之外，還有嵌入式的選擇方法。數(shù)據(jù)處理和特征選擇的效果，往往會決定模型性能的上限值。

　　5.實踐過程

　　業(yè)務(wù)實踐的過程，往往是一個追求“工業(yè)化”的過程，要求所做的事情要契合實際情況，要可實現(xiàn)和可復(fù)用。在這個過程里，人們往往喜歡用一套固定的框架去規(guī)范自己所做的工作，這個框架的缺點是相對呆板，限制了一些自由度，但好處是能有一個清晰可見的進度條，有利于項目的管理和推進。筆者在此分享一個曾用過的可行的管理框架，可供參考。

　　5.1場景分析

　　除了一些火燒眉毛的緊急事項外，對于工作中多數(shù)不那么緊迫的事情來說，可以給自己預(yù)留一個場景分析的過程。相當(dāng)于在做一個事情之前，先跳出這個事情，思考其周邊與其相互關(guān)聯(lián)，可能決定其是否能成立的種種條件，然后再選擇一頭扎進這個場景之中。

　　在場景分析的過程中，要對細(xì)分的業(yè)務(wù)場景進行梳理，基于業(yè)務(wù)目標(biāo)，評估機器學(xué)習(xí)建模的可行性和可復(fù)用性。如果業(yè)務(wù)目標(biāo)清晰，機器學(xué)習(xí)的方式也合適的話，就去建模吧。

　　5.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

　　數(shù)據(jù)是一個機器學(xué)習(xí)項目的原材料，相當(dāng)于做菜的食材，蓋樓的地基，不可謂不重要。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的過程中，要看現(xiàn)實中能擁有幾個數(shù)據(jù)來源，它們共同組成了一個怎樣的數(shù)據(jù)廣度；要基于業(yè)務(wù)目標(biāo)，鋪開一套因子指標(biāo)體系，看其中有哪些是可實現(xiàn)的；同時對于最終獲取到的數(shù)據(jù)，也需要進行質(zhì)量分析，如完整度，異常值等，并展開基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。

　　5.3模型開發(fā)

　　模型開發(fā)的工作，其實才是真正意義上屬于生產(chǎn)的過程。首先需要了解所選算法的基本原理，從而展開后續(xù)的處理工作，比如通過特征工程把源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型可讀取的數(shù)據(jù)；通過成熟的機器學(xué)習(xí)平臺或框架，進行模型訓(xùn)練和生成，并在投產(chǎn)前進行模型評估和驗證。

　　5.4模型應(yīng)用

　　模型生成之后，其實只是在技術(shù)意義上的生成，并非是業(yè)務(wù)意義上的可用。比如信用風(fēng)險模型輸出了一個概率，這個概率如何應(yīng)用到不同的用戶群體中，這里就需要結(jié)合一套具體的業(yè)務(wù)策略體系。模型的應(yīng)用過程，便是在模型輸出到業(yè)務(wù)輸出之間的一道橋梁。

　　5.5模型部署

　　經(jīng)過了評估和驗收，如果模型性能達到了預(yù)期的效果，則可進入模型部署和任務(wù)調(diào)度的階段。但模型的部署上線，并不是一勞永逸的事情，在投產(chǎn)之后，仍要進行跟蹤和監(jiān)控，比如模型性能的變化，覆蓋人群的穩(wěn)定性等，如果觸發(fā)了變更條件，則要進行模型的優(yōu)化工作。

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