1.1 背景
從2018年開始，人工智慧像一陣龍捲風席捲全球，並迎來全面爆發，有無數的企業家投身AI創業熱潮，在這個廣袤的土地上，誕生了一個個神話般的企業，這些企業的核心技術便是機器學習。
其實機器學習的理論在2010年後已經有了重大突破，為什麼在這一年突然爆發了呢？AlphaGo的推動只是催化劑，主要的原因在於摩爾定律，也就是計算機硬體發展了到了足夠承載海量的資料進行計算。
1.2 描述
機器學習是一個多領域交叉的學科，涉及到概率、統計和演算法等等，是人工智慧的核心。在此基礎上誕生的行業應用目前主要集中影像處理、自然語言處理、推薦系統和資料探勘和預測等方面。
1.3 劃分
機器學歷領域主要分為兩大類，一類是監督學習，另一類是非監督學習，兩者主要的區別在於一個資料是否有標籤標記。
1.3.1 監督學習
監督學習是資料D= (X, y)，X代表的是樣本的特徵，也就是我們用一些資訊來表達一個樣本，y指的是一個標籤。比如X代表一個圖片，那麼y就代表這個標籤是貓、狗還是人；比如X代表一個文字，那麼y就代表這個文字的主題是經濟、體育還是政治，活著y代表正面的情感還是負面的情感。因此，監督學習下，我們資料是既有特徵又有標籤的，所以我們的核心就是要學習出X到y的對映關係，也是給定一個X去學習出一個函式y=f(X)。我們如何去選擇對映關係，比如是線性的對映關係還是非線性的對映關係，這就取決於我們使用什麼樣的模型來做擬合。比如我們選擇使用線性的對映關係，那麼我們選擇的就是線性的模型，如果我們選擇非線性的對映關係，那麼我們選擇的就是神經網路或者SVM。
1.3.2 非監督學習
無監督學習，資料上只有X而沒有y，也就是D=(X)，X沒有標籤，這種情況下我們能做的就是尋找X的特徵、特點或者叫做規律。比如我現在有大量的樣本資料，我們可以把這些樣本分成幾大類，每一個大類可能有一些共性。這樣的方法論非常適合用在一些營銷的場景裡面，比如我根據使用者的特點或者使用者的行為資料，使用聚類演算法像K-Means來把使用者分成幾類，然後可以給每一類使用者提供個性化的營銷方案。為了更夠更好的理解聚類演算法進行非監督的學習的過程，請看下面一張圖片。
1.3.3 強化學習
除了監督學習與非監督學習之外，還有一類叫做強化學習，它跟另外兩類是對立的，也是一種學習的方式。強化學習演算法的思路也比較簡單，以遊戲為例，如果某一種策略能夠在遊戲中或者高的分數，那麼就不斷強化這個策略，這樣就能取得更好的分數。這種演算法有點想抖音的推薦策略，如果你對某一方面的視訊很感興趣，那麼就不斷你的興趣，持續給你推送這一類的視訊，你就會對它越來越感興趣，直到你越來越離不開它。在遊戲的場景中強化學習很實用，在 Flappy bird 這個遊戲中，我們需要簡單的點選操作來控制小鳥，躲過各種水管，飛的越遠越好，因為飛的越遠就能獲得更高的積分獎勵。
這是一個非常典型的強化學習場景：
- 代理-機器有一個明確的小鳥角色
- 目標- 需要控制小鳥飛的更遠
- 環境- 整個遊戲過程中需要躲避各種水管
- 行動- 躲避水管的方法是讓小鳥用力飛一下
- 獎勵- 飛的越遠，就會獲得越多的積分
你會發現，強化學習和監督學習、無監督學習 最大的不同就是不需要大量的“資料餵養”。而是通過自己不停的嘗試來學會某些技能。強化學習目前還不夠成熟，應用場景也比較侷限，除了機器人和工業自動化之外，最大的應用場景就是遊戲了。
2016年：AlphaGo Master 擊敗李世石，使用強化學習的 AlphaGo Zero 僅花了40天時間，就擊敗了自己的前輩 AlphaGo Master。2019年1月25日：AlphaStar 在《星際爭霸2》中以 10：1 擊敗了人類頂級職業玩家。2019年4月13日：OpenAI 在《Dota2》的比賽中戰勝了人類世界冠軍。
1.4 工業界應用
目前在工業界應用裡主要還是以監督學習為主，後面的內容我們也會著重介紹監督學習的演算法。對於監督學習，有大量的案例，只有有標籤，而且和預測相關，都可以歸類為監督學習。比如人臉識別，十年前人們開玩笑常說的刷臉支付現在已經成了司空見慣的事，除此之外，像文字分類，情感分析，語音識別，機器翻譯，目標檢測，金融風控，自動駕駛等等，這些都是屬於監督學習的範疇。
1.5 演算法
監督學習演算法主要有線性迴歸、邏輯迴歸、KNN、樸素貝葉斯、決策樹、隨機森林、SVM、GBDT、XGBoost和神經網路等等，非監督學習演算法主要有PCA、K-Means、GMM、LDA等等。這些演算法我會在後面的章節中做詳細的介紹，這裡先簡單做一個鋪墊。線性迴歸是最經典最簡單的迴歸演算法，就是要預測一個實際的值，比如一個人的身高，北京的房價或汽車的銷量等等；邏輯迴歸是建立線上性迴歸之上的，雖然名字叫做迴歸，但它不是用來解決迴歸問題的，而是用來解決分類問題的；樸素貝葉斯常用在文字分類的場景之中；決策是是一個樹狀的形狀，我們每天潛意識都在使用決策樹，比如如果和平精英新出的皮膚只賣一塊錢，那麼我就來一套；隨機森林和決策樹比較類似，就像是我使用多個決策樹來做決策，比如同樣的問題我問很多的專家，讓他們來幫我做決策，最後我再把這些專家的經驗總結一下，得出一個結論。基本的介紹，大概就先介紹到這裡，後面會有更加詳細的演算法講解。
1.6 解決的問題
我們一般把機器學習所解決的問題分為分類和迴歸兩類，兩者輸出是不一樣的，迴歸問題輸出的是連續性的數值，比如天氣是28度或價格是10.0元，分類問題輸出的是類別型資料，比如明天是陰天還是晴天，情感是好還是壞，貸款會逾期還是不會預期等等，類別的特徵沒有大小的關係，經典的分類問題就是影像識別，我們需要識別出影像是狗還是貓
1.7 建模流程
在瞭解了機器學習的準備知識之後，我們來看一下如何建立一個機器學習的模型。
資料是我們建立機器學習模型的開端，然後針對資料中的噪聲進行預處理，資料決定了機器學習的上限，而演算法只是儘可能逼近這個上限，這裡的資料指的就是經過特徵工程得到的資料。特徵工程指的是把原始資料轉變為模型的訓練資料的過程，它的目的就是獲取更好的訓練資料特徵，使得機器學習模型逼近這個上限。特徵工程是機器學習建模流程中最重要的部分，主要包含特徵構建，特徵提取和特徵選擇三個部分，後面針對具體的案例我再詳細展開。後面的過程就是建模和評估了，評估的方式主要是精確率、召回率和F1-Score，如果評估的效果不理想就需要重新做特徵工程。
1.8 模擬練習
有一組資料[[152,51],[156,53],[160,54],[164,55],[168,57],[172,60],[176,62],[180,65],[184,69],[188,72]]，其中第一個值代表身高，第二個值代表體重，需要我們根據身高來預測體重。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.array([[152,51],[156,53],[160,54],[164,55],[168,57],[172,60],[176,62],[180,65],[184,69],[188,72]])
x, y = data[:,0].reshape(-1,1), data[:,1]
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('height(cm)')
plt.ylabel('weight(kg)')
plt.show()
顯然輸出的結果表示身高和體重呈線性關係，下面我畫了三條線，很明顯黃色的線可以更好的擬合這些點，然而，我們應該如何去找到這條線呢？
from sklearn import linear_model
rege = linear_model.LinearRegression()
rege.fit(x, y)
plt.scatter(x, y, color='red')
plt.plot(x, rege.predict(x), color='green')
print('身高178cm體重是%.2fkg' % rege.predict([[178]]))
plt.xlabel('height(cm)')
plt.ylabel('weight(kg)')
plt.show()
身高178cm體重是64.41kg