
如何向小白介紹機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘_數(shù)據(jù)分析師
嘴饞的你想吃芒果了,于是你走到水果攤,挑了幾個讓老板過過秤,然后你再根據(jù)芒果的斤兩付錢走人。
顯然,買芒果你當(dāng)然是挑著最甜、最熟的來買(因為你是根據(jù)重量而不是質(zhì)量來掏錢的)。怎么個挑法才靠譜呢?
對了,你奶奶說過,金黃色的要比淺黃的更甜些。于是你就做了一個簡單的規(guī)定:只挑金黃色的買,過磅、付錢、回家。就這么簡單?
不盡然。
拎著芒果回到了家,嘗了嘗,你發(fā)現(xiàn)有些很對口味,有些則馬馬虎虎。顯然,光憑你奶奶的智慧還是有所不足的。挑芒果不能只看顏色。
一番細(xì)品,再一番苦想之后,你得出了結(jié)論:那些大個兒的、金黃色的芒果一定是甜的,而那些小個兒的、金黃的就只有一半是甜的了。(比如,你買了 100 個黃燦燦的芒果,50 個個頭較大,50 個個頭一般,那么個頭大的那 50 個就都是甜的,個頭小的 50 個當(dāng)中就平均只有 25 個是甜的了。)
你對自己的研究發(fā)現(xiàn)甚感滿意,想著下次買芒果的時候能更靠譜些。終于你又來到了水果市場,發(fā)現(xiàn)你最常去的那個水果攤已經(jīng)見不著蹤影了。于是你就找了另一個攤檔,而他們的芒果又產(chǎn)自不同的地方。你撓撓頭,嘆了口氣:得了,“大個、金黃色的果子甜”的經(jīng)驗在這又不適用了,一切從頭開始。嘗了一遍后,你發(fā)現(xiàn)那些小個的、淺黃的芒果是當(dāng)中最甜的。
你的表妹大老遠(yuǎn)的來看你,你決定給她整些美味的芒果嘗嘗。但她并不在乎果子甜不甜,而只關(guān)心是不是鮮嫩多汁。好吧,你又撓撓頭,在果攤嘗了一遍,發(fā)現(xiàn)越軟的越多汁。
這次,你到了另一個國度。這兒的芒果味道與家鄉(xiāng)的截然不同:綠色的竟然要比黃色的味道更棒。
你結(jié)了婚,發(fā)現(xiàn)她對芒果完全不感冒,而對蘋果很是喜歡。這回,你又跑去買蘋果去了。你又得學(xué)神農(nóng)“遍嘗百果”,摸索蘋果的物理特征和味道之間都有怎樣的聯(lián)系——為了她,又有什么不可以的呢?滿滿的都是愛呀。
為什么不用電腦程序來幫你挑芒果(或蘋果)呢?你把規(guī)則寫了出來:
if (color is bright yellow and size is big and sold by favorite vendor): mango is sweet.
if (soft): mango is juicy.
etc.
這就是你挑芒果用到的規(guī)則了。把它發(fā)給你的弟弟,想必他也能幫你買到對你口味的芒果。
但問題在于,每回你在試驗之后得出了觀察結(jié)果,你都得把規(guī)則做一番修正。你還得明察秋毫地了解清楚都有那些因素在影響芒果的品質(zhì)。如果問題復(fù)雜起來的話,你在上面耗費的心血甚至都有可能為你拿個“芒果科學(xué)”的 PhD 下來(如果有的話)。
但這樣的大閑人還真的不多。
機器學(xué)習(xí)算法是普通算法的進(jìn)化版,它們讓你的程序變得“更聰明”,能從你提供的數(shù)據(jù)里自動學(xué)到東西。
你在市場上隨機選擇了某個品種的芒果(training data),把每個芒果的物理特征都寫進(jìn)了一個表格——顏色、大小、形狀、產(chǎn)地、所屬果攤等(features),甜度、多汁程度、成熟度(output variables)也做了記錄。你把這些數(shù)據(jù)都放進(jìn)了一個機器學(xué)習(xí)算法(classification/regression),然后這個算法就會自動從芒果的物理特征和品質(zhì)之間得出一個相關(guān)性模型。
等到下一回你到市場的時候,你把在售的芒果的特征信息都收集起來,再扔進(jìn)你的機器學(xué)習(xí)算法,它就會利用之前計算出來的模型來預(yù)測哪些芒果是甜的、熟的、以及/或多汁的了。該算法可能會使用和你曾經(jīng)手寫的差不多的規(guī)則,也有可能使用的規(guī)則會更有相關(guān)性,不管怎樣,在很大程度上你都不用操太多心了。
現(xiàn)在,算法在手,你就可以挺直身板去買芒果去了。更重要的是,你的算法還能繼續(xù)演進(jìn)(reinforcement learning),讀取更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù),準(zhǔn)確率也更高,每預(yù)測錯誤后再進(jìn)行自我修正。更妙的是,你還能用同一個算法來訓(xùn)練不同的模型,預(yù)測預(yù)測蘋果、橙子、香蕉、葡萄、櫻桃、西瓜什么的。
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