有关趣解机器学习算法的内容是下一篇文章的主题。这篇文章是为了AI产品经理同学而分享的,强烈推荐给刚刚踏入这个领域的同学们!
之前我们聊过关于人工智能的行业、产品经理的第二曲线以及两个岗位的区别,那这次我们再深入一层——趣解机器学习算法。
机器学习算法可能听起来有些高深莫测,我明白很多人包括我一开始都感到头疼,我尽量不用公式,只用案例的形式来呈现,我们从整体到局部逐步深入。
一、机器学习算法概述
首先,我们来了解一下机器学习算法的基本概念。
机器学习是一种让计算机通过数据学习和改进的方法,而机器学习算法就是实现这一目标的工具
简单来说,机器学习算法就是一套规则或者模型,它可以根据输入的数据进行学习,然后根据学习到的知识做出预测或者决策。
趣解时刻:想象一下,你正在参加一个神秘的寻宝游戏。游戏中,你需要根据一张藏宝图找到宝藏的位置。这张藏宝图就是数据,而你要做的就是通过分析这些数据找到宝藏。在现实生活中,我们可以通过机器学习算法来实现这个任务。
机器学习算法就像一个智能的寻宝机器人,它可以从大量的数据中学习规律,然后根据这些规律做出预测或决策。机器学习算法的核心目标是降低数据到结果的映射误差,从而使我们的产品更加智能、准确。
机器学习算法的应用场景非常广泛,常见的应用包括分类问题、聚类分析和回归问题。这三种应用场景在现实生活中都有各自的应用。接下来将会分别介绍它们的应用场景及实际应用
二、情境一:分类难题
1)应用场景:分类判断、标签预测、行为预测。
2)解决原理:训练已知的数据,对未知数据进行预测(包含二分类和多分类,如预测结果只有两个离散的值,如“0/1、是/否”则为二分类,如预测结果是多个离散的值,如“A/B/C”则为多分类)。
常见的分类算法有以下几种:
- 决策树:决策树是一种基于树结构的分类算法,它通过一系列的问题来对数据进行分类。
- 支持向量机:支持向量机是一种基于几何概念的分类算法,它通过找到数据空间中的最大间隔超平面来进行分类。
4)案例:防止垃圾邮件
垃圾邮件过滤是一种典型的分类问题。我们可以采用支持向量机算法来解决这一问题。通过对模型进行训练,我们能够根据邮件中的关键词、发件人等信息,准确地判断邮件是垃圾邮件还是正常邮件
三、场景二:聚类分析
1)应用场景:用户分组、用户画像
2)解决原理:聚类分析是将一组数据分成若干个类别的过程。这些类别是根据数据的内在属性或相似性来划分的。用一个词概括它的特点就是 “物以类聚”。
3)常见的聚类算法
- K 均值聚类:K 均值聚类是一种基于距离的聚类算法。它通过迭代计算数据点之间的距离,将数据点划分为 K 个类别。
- 层次聚类:层次聚类是一种基于距离的聚类算法。它通过计算数据点之间的距离,逐步将相近的数据点划分为一类。
4)案例:客户细分
对于客户细分而言,它是一种常见的聚类分析应用。我们可以运用K均值聚类算法,根据客户的消费金额、购买频率等属性,将客户分组到不同的类别中,以便进行精确的营销策略制定
四、场景三:回归问题
1)应用场景:预测未来价格、销量。
2)解决原理:根据样本的分布拟合一个图形(直线/曲线),形成方程组,输入参数,预测未来具体数值。
3)常见的回归算法
- 线性回归:线性回归是一种基于线性关系的回归算法。它通过拟合数据点的线性关系,来预测未来数据。
- 决策树回归:决策树回归是一种基于树结构的回归算法。它通过一系列的问题,来预测目标值。
- 支持向量机回归:支持向量机回归是一种基于几何概念的回归算法。它通过找到数据空间中的最大间隔超平面,来预测目标值。
4)案例股票价格预测
股票价格预测是一种典型的回归问题。我们可以使用线性回归或支持向量机回归算法,根据历史股价数据,来预测未来股价。
五、最后的话
总结一下,这篇文章的主要目的是为了介绍主流的机器学习算法。接下来,我将逐一解析三种应用场景的算法。如果你们想了解哪些算法知识,请在评论区分享,欢迎共同创造和共享
希望能为你带来一些灵感,加油!
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题图来自Unsplash,基于 CC0 协议
以上是AI产品经理必读!入门机器学习算法的小白指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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