針對任何一個打算由機器學(xué)習(xí)算法來解決的問題，都有一種『套路』存在，只要按照這個模板『按部就班』就能夠得到一個結(jié)果。就跟一個產(chǎn)品的生產(chǎn)流水線是一個道理。但是得到結(jié)果的好壞跟你是否是一個『熟練工』有很大的關(guān)系。因為在解決具體的問題中有許多的tricks對于結(jié)果的提升有所幫助。
整個『套路』能分為以下5個步驟：
    定義問題
    對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理
    算法的抽查
    對結(jié)果進行優(yōu)化
    結(jié)果展示
這里非?；\統(tǒng)地概括了整個流程，對于實際的問題，還是需要『見風(fēng)使舵』，要靈活運用模板。接下來對每一個步驟進行一些解釋吧。
定義問題

這個步驟對于整個流程的重要性是顯而易見的，如果在解決問題的一開始就已經(jīng)犯了方向性的錯誤，結(jié)果只能是南轅北轍。例如拿一個分類算法去解決一個聚類問題，顯然這并不能得到正確的結(jié)果。還有一個誤區(qū)就是迷信性能強的算法，比如svm。任何的分類問題都是用svm去解決，有可能在一些情況下logistic回歸能達到更好的結(jié)果。所以，首先就需要弄清楚問題的本質(zhì)。

這里我本人并沒有非常豐富的實踐經(jīng)驗，所以并不能給出非常多的建設(shè)性的意見。這里我只說說其中的一個點吧，就是尋找相似性的問題。這里有一個非常重要的技巧叫做fine-tuning。

這里拿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來舉一個例子吧。某人已經(jīng)在一個數(shù)據(jù)集上針對一個任務(wù)訓(xùn)練好了一個網(wǎng)絡(luò)，如果你要解決的問題也同樣是針對這一個數(shù)據(jù)集，只不過是任務(wù)不同。這一點其實在自然語言處理上還是比較常見的。那么就可以復(fù)用網(wǎng)絡(luò)前面那些層的權(quán)值，只針對你的任務(wù)改變輸出層或是輸出層之前的幾層。在學(xué)習(xí)率的設(shè)置上，因為前面層次已經(jīng)是訓(xùn)練好的了，需要設(shè)置的比較小，而后面的層次需要設(shè)置的大一點。這樣的做法能夠顯著地降低訓(xùn)練整個網(wǎng)絡(luò)的時間?？梢栽谳^短的時間內(nèi)獲取一個還算不錯的結(jié)果。
我覺得遷移學(xué)習(xí)應(yīng)該也算是一種吧，但是這個領(lǐng)域我其實不太了解，不能繼續(xù)展開了。
數(shù)據(jù)預(yù)處理
所有的機器學(xué)習(xí)算法都是建立在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上的。
The more disciplined you are in your handling of data, the more consistent and better results you are like likely to achieve.
首先就是收集數(shù)據(jù)的過程，因為我并沒有接觸過實際的例子，所以對于這一部分也不了解。在這個數(shù)據(jù)爆炸的時代收集到數(shù)據(jù)應(yīng)該不難，關(guān)鍵是要對數(shù)據(jù)進行正確的處理。
之后就是數(shù)據(jù)的清洗過程，包括數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)化（希望轉(zhuǎn)換成算法所能處理的形式），數(shù)據(jù)的清洗（處理噪聲數(shù)據(jù)，缺失值的處理），以及數(shù)據(jù)的采樣（有可能我們并不需要這么多的數(shù)據(jù)）。這一塊也是預(yù)處理過程的一個重點吧，恰好我也不是特別懂。
之后呢，就是對于數(shù)據(jù)做一些等價的轉(zhuǎn)換，包括統(tǒng)一數(shù)據(jù)的度量（這在距離計算時非常重要）、零均值化、屬性的分解以及合并。接下來對屬性的分解以及合并做出一些解釋，這個在其他資料上倒是挺少見。
屬性的分解就是，一個屬性能夠分解為多個子屬性，只有某一些子屬性對于輸出有著顯著的影響。那我們就可以只存儲這些子屬性，而不用去存儲原來的屬性。例如時間這個屬性可以分解為年、月、日、時、分、秒，可能只有月這個屬性對于結(jié)果有影響，那我們只保留這個屬性就好。
屬性的合并就是與屬性的分解是對立的。將一些子屬性合并成一個新屬性后，這個屬性對于輸出的影響會更加顯著。那我們就會選擇將這些屬性進行合并。例如『登錄時間』這個屬性，可能對于輸出值沒有什么影響，如果我們將其轉(zhuǎn)化為『登錄的次數(shù)』呢，結(jié)果可能就會大不一樣了。
數(shù)據(jù)預(yù)處理的過程并沒有什么對錯可言，只有合適與否。這還是需要非常深厚的功力的。對于以上步驟：
You can follow this process in a linear manner, but it is very likely to be iterative with many loops.
數(shù)據(jù)的分析
這一部分本來是屬于數(shù)據(jù)的預(yù)處理的，但是我覺得還是單獨出來比較好。這個在我看過的資料中還是第一次出現(xiàn)。
在拿到預(yù)處理完的數(shù)據(jù)之后，將其輸入到算法之前，我們還是有必要對數(shù)據(jù)有一些了解，這樣對模型中的參數(shù)選擇能有一些幫助。這里主要包含兩個方法：Summarize Data 和 Visualize Data。
Summarize Data主要是分析數(shù)據(jù)中的一些內(nèi)在屬性。主要包括兩個方面：Data Structure 和 Data Distribution。Data Structure指的是數(shù)據(jù)每一維屬性的類型（是連續(xù)的還是離散的）。在針對一些具體問題時，可能需要將離散的屬性連續(xù)化。Data Distribution指的自然是數(shù)據(jù)的分布。這里主要分析的是每一維數(shù)據(jù)的分布。如果是有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，可以弄清楚類別的分布，這樣可以知道模型分類時準(zhǔn)確率的下限。還可以做的更多的一點是，獲取屬性間的關(guān)聯(lián)性。如果有關(guān)聯(lián)的話，關(guān)聯(lián)度有多大。這樣有助于去除一些冗余屬性（數(shù)據(jù)的降維），以及知道哪些屬性對結(jié)果的影響比較大（權(quán)值的選擇）。
Visualize Data自然是對數(shù)據(jù)進行可視化操作。有那么多種圖可以畫，到底應(yīng)該選擇哪種類型的圖呢？一般來說都是畫柱狀圖和散點圖。
柱狀圖是描述出每一維度的值與其類標(biāo)簽之間的關(guān)系，也可以從圖形中看出每一維的數(shù)據(jù)是服從何種分布的。特意盜了兩張圖。


對每兩組屬性畫出其散點圖，這樣可以較為容易地看出屬性之間的關(guān)聯(lián)性。


從上面的描述可以看出，Summarize Data 和 Visualize Data 兩個過程之間是相輔相成的。
算法抽查
關(guān)于這一點，在這一篇資料中我也是第一次見到。
對于一個具體的問題，我們也許有很多種算法可以對其進行求解，那么我們是不是需要對每一種方法都進行一次嘗試呢？并不需要，因為那樣太費時間，而且并不是所有的算法都能有效。抽查（spot-checking）就是對多個算法進行快速驗證，以決定對哪一個算法進行進一步的訓(xùn)練。
在進行算法的抽查時，并不需要使用使用數(shù)據(jù)集中的所有數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，只需要使用較小的一部分。在選擇完算法之后，再使用所有數(shù)據(jù)進行進一步的訓(xùn)練?？梢允褂媒徊骝炞C的方法來進行該過程。
在進行算法抽查時，處于候選集中的算法的種類越多樣越好，這樣才能測試出哪種類型的算法更能學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)。在選擇完算法之后，并不一定直接使用該算法進行進一步的學(xué)習(xí)，可能會使用基于該算法的改進版本。
在該部分中，還有很重要的一塊內(nèi)容就是訓(xùn)練集、測試集的劃分，結(jié)果衡量標(biāo)準(zhǔn)的選擇，以及結(jié)果的可信度。這一部分內(nèi)容我也有寫博客進行具體的闡述，畢竟水太深。
結(jié)果的改進
算法訓(xùn)練完成之后，如果算法的結(jié)果不如意，該怎么辦？如果算法的結(jié)果還比較令人滿意，有沒有方法可以將結(jié)果再提升一點？這一部分主要就是解決這兩個問題。文章中提出了三個方法：
    Algorithm tuning
    Ensembles
    Extreme Feature Engineering
接下來分別敘述下這三種方法。
算法中一般都充斥這很多的參數(shù)，對算法進行訓(xùn)練，主要是在這些參數(shù)形成的參數(shù)空間中尋找到一個點，使得目標(biāo)函數(shù)達到最優(yōu)。文章中提到了一種方法，就是對參數(shù)空間進行采樣，發(fā)現(xiàn)那些可能的最優(yōu)值點，再從這些點開始訓(xùn)練?？梢灾貜?fù)這個過程幾次，試圖獲取更優(yōu)的解。但是，很坑的一點是，文章中并沒有說明具體的采樣方法。因為是進行了多次訓(xùn)練，造成過擬合的風(fēng)險很大。
第二中方法就是集成方法，這個會有一篇博客專門敘述這個算法。
前兩種方法都是試圖在算法的本身做出一些突破，而第三種方法則是希望從數(shù)據(jù)本身著手。作者自己也說了，其實這種方法可以叫做『特征工程』，就是在數(shù)據(jù)的特征方面做出一些工作。通過特征的分解/合并，降低特征之間的關(guān)聯(lián)性。有些情況也會將離散的特征值轉(zhuǎn)變?yōu)檫B續(xù)的特征值。因為算法總是希望學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中蘊含的某種模式，這樣才能有更強的泛化效果。如果一個模式過于復(fù)雜，那么算法的效果必然會收到影響。所以，我們希望將這個復(fù)雜的模式進行分解，這就是這個方法的初衷。在每一次訓(xùn)練時都可以進行該步驟，獲得新的訓(xùn)練/測試數(shù)據(jù)集（因為特征已經(jīng)發(fā)生了變化），通過在新數(shù)據(jù)集上的學(xué)習(xí)結(jié)果，對之后特征的分解/合并產(chǎn)生一些指導(dǎo)性的建議。
結(jié)果展示
當(dāng)你的算法能夠較好地解決一個問題的時候，你當(dāng)然希望將你的成果展示給大家。這里面就說到了兩種途徑：寫一篇論文（或者什么類似的東西）、將其與實際的產(chǎn)品相結(jié)合。恰好，這兩個方面我都沒有經(jīng)驗，然后就沒有然后了。