小白必看!AI產品經理的機器學習算法入門指南

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什么是機器學習算法?下篇文章是筆者分享的關于AI產品經理的機器學習算法的內容,推薦作為剛剛踏入成為的AI產品經理同學來看哦!

之前我們聊過關于人工智能的行業、產品經理的第二曲線以及兩個崗位的區別,那這次我們再深入一層——趣解機器學習算法。

機器學習算法可能聽起來有些高深莫測,我明白很多人包括我一開始都感到頭疼,我盡量不用公式,只用案例的形式來呈現,我們從整體到局部逐步深入。

一、機器學習算法概貌

首先,我們來了解一下機器學習算法的基本概念。

機器學習是一種讓計算機通過數據學習和改進的方法,而機器學習算法就是實現這一目標的工具。

簡單來說,機器學習算法就是一套規則或者模型,它可以根據輸入的數據進行學習,然后根據學習到的知識做出預測或者決策。

趣解時刻:想象一下,你正在參加一個神秘的尋寶游戲。游戲中,你需要根據一張藏寶圖找到寶藏的位置。這張藏寶圖就是數據,而你要做的就是通過分析這些數據找到寶藏。在現實生活中,我們可以通過機器學習算法來實現這個任務。

機器學習算法就像一個智能的尋寶機器人,它可以從大量的數據中學習規律,然后根據這些規律做出預測或決策。機器學習算法的核心目標是降低數據到結果的映射誤差,從而使我們的產品更加智能、準確。

應用場景:機器學習算法的應用場景非常廣泛,其中最常見的包括分類問題、聚類分析和回歸問題。下面我將分別介紹這三個應用場景及其在現實生活中的應用。

二、場景一:分類問題

1)應用場景:分類判斷、標簽預測、行為預測。

2)解決原理:訓練已知的數據,對未知數據進行預測(包含二分類和多分類,如預測結果只有兩個離散的值,如“0/1、是/否”則為二分類,如預測結果是多個離散的值,如“A/B/C”則為多分類)。

3)常見的分類算法

  1. 決策樹:決策樹是一種基于樹結構的分類算法,它通過一系列的問題來對數據進行分類。
  2. 支持向量機:支持向量機是一種基于幾何概念的分類算法,它通過找到數據空間中的最大間隔超平面來進行分類。

4)案例:垃圾郵件過濾

垃圾郵件過濾是一種典型的分類問題。我們可以使用支持向量機算法來解決這個問題。通過訓練模型,我們可以根據郵件中的關鍵詞、發件人等信息,準確地判斷郵件是垃圾郵件還是正常郵件。

三、場景二:聚類分析

1)應用場景:用戶分組、用戶畫像

2)解決原理:聚類分析是將一組數據分成若干個類別的過程。這些類別是根據數據的內在屬性或相似性來劃分的。用一個詞概括它的特點就是 “物以類聚”。

3)常見的聚類算法

  1. K 均值聚類:K 均值聚類是一種基于距離的聚類算法。它通過迭代計算數據點之間的距離,將數據點劃分為 K 個類別。
  2. 層次聚類:層次聚類是一種基于距離的聚類算法。它通過計算數據點之間的距離,逐步將相近的數據點劃分為一類。

4)案例:客戶細分

客戶細分是一種典型的聚類分析應用。我們可以使用 K 均值聚類算法,根據客戶的消費金額、購買頻率等屬性,將客戶劃分為不同的類別,以便進行精準的營銷策略。

四、場景三:回歸問題

1)應用場景:預測未來價格、銷量。

2)解決原理:根據樣本的分布擬合一個圖形(直線/曲線),形成方程組,輸入參數,預測未來具體數值。

3)常見的回歸算法

  1. 線性回歸:線性回歸是一種基于線性關系的回歸算法。它通過擬合數據點的線性關系,來預測未來數據。
  2. 決策樹回歸:決策樹回歸是一種基于樹結構的回歸算法。它通過一系列的問題,來預測目標值。
  3. 支持向量機回歸:支持向量機回歸是一種基于幾何概念的回歸算法。它通過找到數據空間中的最大間隔超平面,來預測目標值。

4)案例股票價格預測

股票價格預測是一種典型的回歸問題。我們可以使用線性回歸或支持向量機回歸算法,根據歷史股價數據,來預測未來股價。

五、最后的話

總的來說,這篇文章主要是為了對主流機器學習算法進行掃盲,下一步我還會對三類應用場景的算法,進行一一拆解,你們希望了解哪些算法知識,可以分享到評論區,歡迎共創共贏。

希望帶給你一點啟發,加油。

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題圖來自Unsplash,基于 CC0 協議

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評論
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  1. 圖中回歸和聚類寫反了

    來自浙江 回復
    1. 明白明白,感謝指正

      來自上海 回復