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大數(shù)據(jù)入行新手如何進行機器學習
2015-02-01
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大數(shù)據(jù)入行新手如何進行機器學習

計算技術(shù)通常用來分析數(shù)據(jù)，而理解數(shù)據(jù)則依賴于機器學習。多年來，對于大多數(shù)開發(fā)者來說，機器學習卻是非常遙遠、一直是難以企及的。

這可能是現(xiàn)在收益最高，也是最受歡迎的一項技術(shù)之一。毫無疑問——作為開發(fā)人員，機器學習是一個能夠大展身手的舞臺。

機器學習是簡單數(shù)據(jù)檢索與存儲的合理擴展。通過開發(fā)各種組件，使計算機更加智能學習和發(fā)生行為。

機器學習使得挖掘歷史數(shù)據(jù)和預測未來趨勢成為可能。你可能還沒意識到，但的確已經(jīng)在使用機器學習，并受益頗多。與機器學習有關(guān)的例子很多，如搜索引擎產(chǎn)生結(jié)果、在線推薦、廣告投放、欺詐檢測以及垃圾郵件過濾等。

機器學習依賴數(shù)據(jù)進行決策。直覺雖然重要，但卻也很難超越經(jīng)驗數(shù)據(jù)。

機器學習的各個方面

一旦你開始深入探索機器學習，你會遇到以下幾個問題：

1. 有監(jiān)督與無監(jiān)督的學習
2. 分類
3. 馬爾科夫模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等

Mahout和Hadoop

Apache Mahout項目的目的是建立一個可擴展的機器學習庫。

大數(shù)據(jù)分析與hadoop之間存在一定程度的重疊

Mahout內(nèi)置聚類、分類以及協(xié)同過濾等算法。除此之外還有：

1. 基于矩陣分解的推薦系統(tǒng)

2. K-均值，模糊k-均值聚類算法

3. 隱含狄利克雷分配算法

4. 奇異值分解

5. 邏輯回歸分類器

6. (互補)樸素貝葉斯分類器

7. 隨機森林分類器

機器學習曾經(jīng)需要復雜的軟件與高端的計算機，以及數(shù)據(jù)科學家。。而對于現(xiàn)在的機器學習，即預測分析來講，所需要的是一個全管理的云服務。

通過使用拖拽(drag-and-drop)與一些數(shù)據(jù)流圖就可以進行一些實驗，就如寫代碼一般利用起高大上的算法。

數(shù)據(jù)科學家用R編寫代碼

對于統(tǒng)計與數(shù)據(jù)挖掘的來說，R是一個很受歡迎的開源項目。好消息是R能夠很容易的集成到ML Studio中。我有很多朋友在使用機器學習的功能語言，如F#。但是很顯然的，R在此領(lǐng)域仍占統(tǒng)治地位。

數(shù)據(jù)挖掘的測驗與調(diào)查顯示，近年來R受歡迎的程度逐漸增強。R是由新澤西的Auckland大學的Ross Ihaka 與Robert Gentleman發(fā)明的，目前由R核心開發(fā)組(R Development Core Team)負責研發(fā)，其中Chambers也是開發(fā)成員之一。R的命名主要是根據(jù)前兩個R作者名字的首字母。R是一個GNU項目，主要是用C語言與Fortran寫的。

如何進行數(shù)據(jù)分析

理解機器學習的最好方法就是將分析分解為3個問題：

1. 發(fā)生了什么?

a) 從歷史角度去看

2. 將發(fā)生什么?

a) 預測未來

3. 下一步應該怎么做?

a) 規(guī)范與指引

分析過程中大家扮演什么角色

1. 信息工作者

a) 通常使用自助服務工具Power BI：Office 365的Power BI是一種自我服務的事務智能解決途徑，能夠通過BI Excel 與Office 365給信息工作者提供數(shù)據(jù)分析與鑒別數(shù)據(jù)深層事務預測可視化的能力。

2. IT專家

a) 涉及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)倉庫、創(chuàng)建數(shù)據(jù)分析立方體及數(shù)據(jù)建模

3. 數(shù)據(jù)科學家

a) 深層次的技術(shù)與技能，包括編碼、數(shù)學、統(tǒng)計以及概率

b) 能夠通過一系列技術(shù)將概率用于預測(如未來18小時內(nèi)價格上漲的概率為42%)

c) 如蒙特卡羅(Monte Carlo)模擬，模型參數(shù)化

d) 數(shù)據(jù)科學家應具備的素質(zhì)

i. 領(lǐng)域知識
ii. 對于科學方法的清晰理解：目標、假設(shè)、驗證、透明度
iii. 擅長數(shù)學與統(tǒng)計學
iv. 求知欲與極強的思考能力
v. 圖形化描述與溝通能力
vi. 高級計算與數(shù)據(jù)管理能力

學術(shù)背景

如果你想進入學校，通過學習成為一個數(shù)據(jù)科學家，可選擇的課程如下：

1. 應用數(shù)學
2. 計算機科學
3. 經(jīng)濟學
4. 統(tǒng)計學
5. 工程學

從數(shù)據(jù)科學中受益的行業(yè)包括：

  • 金融服務業(yè)
  • 電信業(yè)
  • 信息技術(shù)
  • 制造業(yè)
  • 公共事業(yè)
  • 公共衛(wèi)生
  • 市場

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