随着人工智能的火热，学习机器学习知识已经迫在眉睫
越来越多的企业已经开始逐步在产品中应用机器学习的模型，当下人工智能火热，未来引发一场技术革命也说不准。身为程序员，需要时刻了解前沿的各种信息，这样才能保证自己不被时代所淘汰。
本文将自己在机器学习中的笔记内容分享出来，也记录自己的学习过程。
什么是机器学习？
机器学习顾名思义，就是人类教会计算机利用以往的经验来完成指定的任务，能够像人类一样学习。
机器学习有三个要素:数据，模型，算法。这三者之间的关系就是通过数据利用一定的算法生成模型，让机器可以按照模型去处理或者预测新的数据。
机器学习常用的算法主要有决策树，朴素贝叶斯，线性回归，逻辑回归，SVM(支持向量机)，神经网络等算法。此文先用简单的例子来逐一讲解各个算法概念，后续会详细介绍具体的原理和推导过程。
决策树
举个例子，我们有一些统计某些APP的下载情况的数据，如下图:
现在我们需要根据这些数据预测新用户会下载哪类APP，来进行精准的APP广告投放。
通过分析数据得出，我们可以根据年龄和性别大概判断不同的用户会下载哪类APP。
这就类似我们提出一个问题，通过判断，将答案分成两类，然后重复以上步骤，继续提问回答，最终得到类似树杈的模型，如下图所示：
这种预测的方式被称为决策树。
朴素贝叶斯
我们换个例子，现在我们需要制作一个垃圾邮件检测分类器，首先我们根据现有的邮件来手动标记垃圾邮件，找到垃圾邮件一般含有的特征。比如有100封邮件，我们手工找出垃圾邮件有25封，然后我们发现垃圾邮件中含有"cheap"这个单词有20封，这样可以推测如果一封邮件中含有“cheap”单词，那么它是垃圾邮件的概率为80%.
同理，我们也可以寻找其他的特征来预测，比如错别字，没有标题等等。这种通过打标签计算概率来分类事物的方式被称为朴素贝叶斯。
线性回归
再来个🌰，我们有一些大house，还有一些小居室，分别知道他们的面积和房价。现在需要预测一个面积位于他们之间的房子的价格。
将这些数据用坐标系表示出来，横轴代表面积，纵轴代表房价：
然后找到某一条直线能够拟合所有的数据,这里寻找这条直线使用梯度下降法(后面会介绍), 通过找到所有数据点到直线距离的平方和的最小值(最小二乘法)，来确定最优拟合直线。
这种方式被称为线性回归。
梯度下降法
上文提到梯度下降法，很容易理解，假设我们在某个山顶，目标是到达山底。
该怎么处理呢？一般来说我们会查看四周下山的路，找到下降距离最大的方向，然后朝这个方向下山，反复此步骤，直至到达山底，这种方式就是梯度下降法。
在现实中我们可以把山顶想象成要解决的问题，到达山底可以当做对问题的解答。
逻辑回归
🌰是个好东西，能够帮助我们理解概念。假设一所学校的招生办，有一些往年学校招生的成绩数据。现在有位学生申请学校，入学考试为7分，在校成绩为6分，需要判断该学生是否达标。
观察往年的招生数据，我们会发现招生和未被招进的数据大概可以用直线分割，使用最小二乘法找到最拟合的分割线，通过梯度下降法来寻找，找到以后将该学生成绩带入坐标系中来查看结果。如图所示：
可以预测该学生可以被录取，这种算法被称为逻辑回归。
神经网络
还是用上面的例子，假如我们有一名同学入学成绩是9分，但是在校成绩书是1分，按照上面的预测，该学生可以入学。但是实际上这是不合理的，因为在校成绩太低，此时模型已经不能覆盖类似这种数据。
这种情况下该如何处理呢？可能实际录取学生的数据是这样的：
此时一条直线已经不能完全将录取和未被录取的学生分割了，可以用两条直线来区分这些数据，这样会分成4个区域，这样可以根据不同的成绩来将数据写入坐标系，然后判定数据在直线上方标记为YES，在直线下方标记为NO，就可以得到下图的模型：
最后将该学生数据带入模型中，入学成绩为9，在校成绩为1的数据应该写在右下方区域，分别为YES和NO。根据"和"原则，结果应该为NO，即不能录取。
这种判断方式就是神经网络，输入数据根据"和"原则来判断输出结果为“YES”还是“NO”。
由于和人类的神经处理方式极为相似，因此被称为神经网络。神经网络在很多方面都有应用，比如面部识别，语音识别，AlphaGo以及无人驾驶。
SVM(支持向量机)
假设我们有几个点的数据，现在需要使用线条分割这些数据，从图中看出我们可以找到至少两条直线都能将数据分割开来。
我们目标是找到一条最优直线，在这个过程中，首先需要去掉离直线最远的点，这些点会有较大干扰。然后找到剩余的点到直线的距离，查看这些点到哪条直线的最小距离最大，我们的目标就是让这个最小值尽可能的大，同样这个过程也会使用梯度下降法来找到这条最优直线。
从上图中可以看出，最终黄线的效果要比蓝线的效果好，这种方式被称为SVM(支持向量机)。
题后话
机器学习并不仅仅局限于上述提到的算法，也并不像所说的那样简单，现实中会有大量的数据和各种问题需要处理，本文总结的内容都尽量避免了数学的内容，但想搞懂机器学习原理最终都要回归到数学上，例如概率与统计学，线性代数，微积分这些都是少不了的(大学欠下的债迟早要还的)。
后续的文章中我会尽量用通俗的语言来总结，但是如果想入门机器学习，数学是一定需要的，这是理解原理必备的理论基础。
最后，欢迎大家关注我的公众号，让我们一起学习分享，努力实现开挂的人生！
