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

之前我們聊過關于人工智能的行業(yè)、產(chǎn)品經(jīng)理的第二曲線以及兩個崗位的區(qū)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(xiàn)，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(shù)據(jù)學習和改進的方法，而機器學習算法就是實現(xiàn)這一目標的工具。

簡單來說，機器學習算法就是一套規(guī)則或者模型，它可以根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)進行學習，然后根據(jù)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(jù)一張藏寶圖找到寶藏的位置。這張藏寶圖就是數(shù)據(jù)，而你要做的就是通過分析這些數(shù)據(jù)找到寶藏。在現(xiàn)實生活中，我們可以通過機器學習算法來實現(xiàn)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(shù)據(jù)中學習規(guī)律，然后根據(jù)這些規(guī)律做出預測或決策。機器學習算法的核心目標是降低數(shù)據(jù)到結果的映射誤差，從而使我們的產(chǎn)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(xiàn)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(shù)據(jù)，對未知數(shù)據(jù)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

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相较于C端产品，B端产品最大的特点是：面向特定领域用户，且数量少得多，但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强，与业务的结合更紧密。

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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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jù)郵件中的關鍵詞、發(fā)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(shù)據(jù)分成若干個類別的過程。這些類別是根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)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(shù)據(jù)點之間的距離，將數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)點之間的距離，逐步將相近的數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)樣本的分布擬合一個圖形（直線/曲線），形成方程組，輸入?yún)?shù)，預測未來具體數(shù)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(shù)據(jù)點的線性關系，來預測未來數(shù)據(jù)。
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(shù)據(jù)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(jù)歷史股價數(shù)據(jù)，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(qū)，歡迎共創(chuàng)共贏。

希望帶給你一點啟發(fā)，加油。