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## 開篇背景

目前，工作中的事情相對(duì)少一點(diǎn)，富余時(shí)間比較足，因此，可以拿出一部分時(shí)間用來學(xué)習(xí)下機(jī)器學(xué)習(xí)方面的理論知識(shí)與實(shí)踐知識(shí)。這樣做主要出于兩個(gè)方面的目的，一方面是想通過本次整理的系列來增強(qiáng)與梳理自己在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的理解，梳理出自己在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的方法論，另一方面，提升自己的實(shí)際工作效率。

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好了，以上說明了本次系列的背景，接下來將主要闡述本系列的主要內(nèi)容：

* 希望能夠以自己的理解闡述什么是機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)的框架，機(jī)器學(xué)習(xí)可以用來解決什么樣的問題等等

* 闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化方法

* 從模型的角度出發(fā)，深入闡述不同模型，主要從以下幾個(gè)方面來闡述模型：a. 模型是什么（這種闡述是一種通用型的表述）；b.模型產(chǎn)生的背景與原因（通常是為了解決另一個(gè)模型中的缺點(diǎn)，而產(chǎn)生的一種新的模型）；c.模型的應(yīng)用場(chǎng)景限制或者說是前提條件以及常見的應(yīng)用場(chǎng)景；d.模型涉及的梳理理論背景知識(shí)；e.闡述模型的理論推導(dǎo)

* 最后，盡可能地能夠輸出一份相對(duì)完整的模型間的整合對(duì)比

以上就是本系列希望能夠?qū)崿F(xiàn)的一個(gè)目標(biāo)，希望接下來會(huì)有系列2，系列3...，接下來將正式進(jìn)入本系列的內(nèi)容當(dāng)中。

## 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

"機(jī)器學(xué)習(xí)"顧名思義，就是讓機(jī)器來學(xué)習(xí)，如果將機(jī)器和人進(jìn)行類比的話，可以認(rèn)為機(jī)器的學(xué)習(xí)過程和人的學(xué)習(xí)過程在一定程度上是具有相似性的。通常，人在學(xué)習(xí)的過程中，都需要確定以下信息：1、學(xué)習(xí)什么領(lǐng)域的知識(shí)？2、學(xué)習(xí)的內(nèi)容或者目標(biāo)是什么？3、通過什么學(xué)習(xí)方法來進(jìn)行學(xué)習(xí)，使得自己能夠快速掌握這些知識(shí)點(diǎn)？4、同時(shí)，還有一個(gè)重要的點(diǎn)，就是我們應(yīng)該將習(xí)得的知識(shí)應(yīng)用于我們的日常生活中，通過知識(shí)來豐富與提升個(gè)人的生活品質(zhì)嘛。

同理，機(jī)器學(xué)習(xí)也會(huì)遇到人在學(xué)習(xí)過程中所遇到的問題，比如：1、機(jī)器學(xué)習(xí)也是學(xué)習(xí)特定領(lǐng)域中的知識(shí)或者規(guī)律的，這里的特定領(lǐng)域通常就是指我們?cè)趯?shí)際的工作中所遇到的**業(yè)務(wù)問題**，而這個(gè)”業(yè)務(wù)問題“就是機(jī)器學(xué)習(xí)中所涉及到的知識(shí)背景；2、那么機(jī)器需要學(xué)習(xí)什么呢？這個(gè)學(xué)習(xí)的內(nèi)容通常需要我們?nèi)祟悈⑴c設(shè)計(jì)，為什么呢，當(dāng)下機(jī)器學(xué)習(xí)終究還是為了我們?nèi)祟惗?wù)的，因此，為了讓機(jī)器能夠更好地服務(wù)于人類，那么我們自己就要扮演者"出題者"的決策，即你告訴機(jī)器學(xué)習(xí)什么內(nèi)容，這個(gè)過程實(shí)際上就是**建模**的過程，通常這也是在我們實(shí)際的工作生活中最重要的一部；3、當(dāng)人類給了機(jī)器設(shè)定了學(xué)習(xí)目標(biāo)（通常這個(gè)目標(biāo)是能夠用數(shù)學(xué)等相對(duì)抽象的方式進(jìn)行表達(dá)）后，機(jī)器就需要能夠通過自己的方法論來學(xué)習(xí)以及人類所提供的材料（**數(shù)據(jù)**）來掌握目標(biāo)中的知識(shí)點(diǎn)，通常機(jī)器用來進(jìn)行學(xué)習(xí)的方法論被稱為**優(yōu)化算法**，但是在這個(gè)學(xué)習(xí)過程中，我們?cè)趺磥砼袛嗨R(shí)點(diǎn)掌握得牢靠呢，同時(shí)我們還需要判斷它到底有沒有提升的空間呢，最可靠的方式就是制定標(biāo)準(zhǔn)化考試的評(píng)分機(jī)制（**損失函數(shù)**），來計(jì)算在該評(píng)分機(jī)制下的得分，從而判斷機(jī)器對(duì)知識(shí)點(diǎn)掌握的程度如何，如果達(dá)到令人滿意的程度，那么我們就可以給機(jī)器放假啦，但是，如果沒有達(dá)到令人滿意的程度，我們就需要想方設(shè)法地讓機(jī)器優(yōu)化其習(xí)得的結(jié)果（通常有以下做法：一、給機(jī)器提供更多的材料及數(shù)據(jù)；二、讓機(jī)器不斷地投入精力（不斷迭代優(yōu)化）；三、也許這個(gè)機(jī)器偏科，那么我們可以重新制定學(xué)習(xí)目標(biāo)；四、既然一個(gè)人考試的結(jié)果不好，那么我們讓大家一起協(xié)同起來，各自發(fā)揮自己的長(zhǎng)處）；4、最好，當(dāng)機(jī)器很好地掌握了知識(shí)點(diǎn)后，我們就可以放心地讓其來提升我們的業(yè)務(wù)啦。

以上通過相對(duì)形象的方式闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)的過程到底是一個(gè)什么樣的情況，具體的如下圖：


## 機(jī)器學(xué)習(xí)可以解決什么問題？

機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用面非常廣，但凡是所有能夠通過數(shù)學(xué)模型抽象出來的問題，理論上都是能夠應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的，目前，主流的應(yīng)用有：推薦系統(tǒng)，廣告TA，金融風(fēng)控等。在不同的應(yīng)用環(huán)境中，會(huì)有不同的業(yè)務(wù)問題，因此，通常會(huì)出現(xiàn)不同的模型，當(dāng)然有些模型也是能夠跨行業(yè)，跨問題的，在實(shí)際過程中，還是需要具體問題具體分析，設(shè)計(jì)出最佳的業(yè)務(wù)數(shù)學(xué)模型。

## 機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些常見的模型？

目前常見的模型有：線性回歸模型，logistics回歸模型，EM模型，樸素貝葉斯模型，決策樹，Boosting模型，Bagging模型，KNN模型，SVM模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，HMM模型，時(shí)間序列模型、等等，每經(jīng)典的模型都值得我們花時(shí)間去深入分析與理解，本系列的后續(xù)文章中將逐一來闡述這些模型。

## 機(jī)器學(xué)習(xí)中有哪些常見的優(yōu)化算法？

在數(shù)學(xué)史上，數(shù)學(xué)大師們已經(jīng)提出很多的優(yōu)化算法來解決數(shù)學(xué)中的優(yōu)化問題，經(jīng)典有：最小二乘法、梯度下降法（隨機(jī)梯度下降法、Mini-batch隨機(jī)梯度下降法）、最大似然估計(jì)法、牛頓法、擬牛頓法等，除此之外，還有一些在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中常用的優(yōu)化算法，例如：SMO算法（后續(xù)補(bǔ)充...）等。在接下來的文章中，我們也將逐一來理解這些優(yōu)化算法

## 思考：如何建模

在上文也提到過，建模的過程通常是需要我們?nèi)藖韰⑴c設(shè)計(jì)的，那么在遇到一個(gè)實(shí)際的業(yè)務(wù)問題的時(shí)候，我們應(yīng)該如何建模呢？

（后續(xù)補(bǔ)充...）

好了，本文作為這個(gè)系列的第一篇，有點(diǎn)匆忙，后續(xù)將逐步來深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要的知識(shí)點(diǎn)。

晚安，2018.3.15~