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差异，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博识莫测，我明白很多人包括我一开始都感到头疼，我只管即便不用公式，只用案例的形式来呈现，我们从整体到局部逐步深入。

一、机器学习算法概貌

首先，我们来理解一下机器学习算法的基本观点。

机器学习是一种让打算机通过数据学习和改进的方法，而机器学习算法便是实现这一目标的工具。

大略来说，机器学习算法便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。

趣解时候：想象一下，你正在参加一个神秘的寻宝游戏。
游戏中，你须要根据一张藏宝图找到宝藏的位置。
这张藏宝图便是数据，而你要做的便是通过剖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落数据到结果的映射偏差，从而使我们的产品更加智能、准确。

运用处景：机器学习算法的运用处景非常广泛，个中最常见的包括分类问题、聚类剖析和回归问题。
下面我将分别先容这三个运用处景及其在现实生活中的运用。

二、场景一：分类问题

1）运用处景：分类判断、标签预测、行为预测。

2）办理事理：演习已知的数据，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）。

3）常见的分类算法

决策树：决策树是一种基于树构造的分类算法，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观点的分类算法，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：垃圾邮件过滤

垃圾邮件过滤是一种范例的分类问题。
我们可以利用支持向量机算法来办理这个问题。
通过演习模型，我们可以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：聚类剖析

1）运用处景：用户分组、用户画像

2）办理事理：聚类剖析是将一组数据分成多少个类别的过程。
这些种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便是 “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间隔的聚类算法。
它通过迭代打算数据点之间的间隔，将数据点划分为 K 个种别。
层次聚类：层次聚类是一种基于间隔的聚类算法。
它通过打算数据点之间的间隔，逐步将附近的数据点划分为一类。

4）案例：客户细分

客户细分是一种范例的聚类剖析运用。
我们可以利用 K 均值聚类算法，根据客户的消费金额、购买频率等属性，将客户划分为不同的种别，以便进行精准的营销策略。

四、场景三：回归问题

1）运用处景：预测未来价格、销量。

2）办理事理：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，预测未来详细数值。

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构造的回归算法。
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观点的回归算法。
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范例的回归问题。
我们可以利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、末了的话

总的来说，这篇文章紧张是为了对主流机器学习算法进行扫盲，下一步我还会对三类运用处景的算法，进行逐一拆解，你们希望理解哪些算法知识，可以评论区，欢迎共创共赢。

希望带给你一点启示，加油。

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题图来自Unsplash，基于 CC0 协议

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