以下首先闡述機器學習的基本過程，羅列了幾個主要流程和關鍵要素；繼而展開介紹機器學習主要的算法框架，包括監督學習算法，無監督學習算法和常用的降維，特征選擇算法等；最后在業務實踐的過程中，給出了一個可行的項目管理流程，可供參考。

　　1.基本過程

　　1.1機器學習的五步流程

　　如果把機器學習當做一個閉環的工作項來看待的話，會發現其實它的整個流程，跟我們日常生活中做其它的事情是異曲同工的，比如做一個ABtest，做一次競品分析，或者寫一個量化策略。只是在其基本過程里，我們所要考慮的問題點，所采用的工具和方法有所不同而已。

　　以下參考達里歐的五步流程法，嘗試將機器學習的基本過程也簡化為五個環節。

　　01確定目標

　　機器學習的目標并不在于機器學習，而在于我們將這種方法應用到現實場景，去解決現實的問題點。所以在工作開始之前，我們需要想清楚自己是要實現何種目標，比如是要對流失用戶進行風險預警，對潛在付費用戶進行意愿評估，還是對信貸用戶進行欺詐識別。

　　02診斷問題

　　因為明確了所要實現的目標，所以可以根據現實基礎來診斷問題。為了實現這個目標，需要機器學習給到怎樣的輸出，單純的0-1標簽即可，還是需要連續的風險概率；目前的數據量是否能支撐這個項目，業務樣本的黑白比例是否不夠均衡，這些問題都是需要診斷的。

　　03方案設計

　　明確了要實現的目標，也了解了現實基礎里存在的問題點，便可以展開方案設計。在這個細分的業務場景下，適合選用哪一類型的算法，不同算法往往是為不同領域而生的；在這個場景下，如果沒有明確的黑白樣本，需要基于何種方法來進行樣本定義。在方案設計的環節，需要給出一個工作開展的大的方向，相當于把時間和精力限制在一個合適的框架中。

　　04方案執行

　　在方案執行的過程中遇到問題時，如何進行解決，也是很重要的環節。機器學習算法的執行，一般稱之為最優化的過程，即在一個算法框架下，如何最快地達到最優的結果。而針對整個方案的執行，又會包括數據準備，特征工程，算法調試，模型評估等具體事項，每一個事項相互獨立，各有各的方法論，但又相互影響，上下游之間的執行效果環環相扣。

　　05評估迭代

　　評估的過程，其實就是一個目標量化的過程，因為有了量化，所以有了絕對意義上的效果優劣。只是不同的業務目標，不同的模型框架，對應的評估體系是不一樣的。建立一套合適的評估方式，機器學習項目也就實現了閉環，可以在迭代中去逐步逼近要實現的業務目標。

　　1.2機器學習的關鍵要素

　　01機器學習三要素

　　如同勞動力，資本，土地等是經濟學的基本要素一樣，其實機器學習也有自己的三要素，即數據，算法和模型，它們缺一不可，相互關聯，并貫穿于工作的整個過程。人們說機器學習的過程，就是準備好充足的數據，應用合適的算法，去生成優良的模型的過程。

　　02其它關鍵要點

　　除了機器學習三要素外，其實也有其它的一些點是相當重要的，比如特征處理，優化算法，和模型評估等。缺少了這些內容，其實模型也能生成，但只能是大打折扣地生成。特征處理決定了模型性能的上限，優化算法讓我們以最好的方式去逼近模型性能的上限，而模型評估則定義了什么是我們到底在討論什么樣的模型性能，它們是機器學習項目的“加速器”。

　　2.監督學習

　　監督學習要處理的是有標簽的數據，即業務場景里有絕對的黑白，明確的好壞，比如在信貸風控的場景下，逾期了就是逾期了，在金融市場的場景下，漲跌也都是界限分明的。通過對歷史數據的學習，從而給當前的數據一個離散的標簽，或者連續的數值結果。

　　2.1線性模型

　　線性模型的出發點很簡單，就是考慮一個事情成立的多個因素，比如ABCDE五個因素，每個因素又有各自的權重，權衡過各個因素后，才做出最后的決策。將這個想法轉化為數學的表達，也就有了因變量，自變量，系數，偏置這些概念，從而組成了線性模型。

　　線性模型也可以很復雜，有很長的歷史，很多的變體。其中最經典的形式，是在線性基礎上添加一個Sigmoid函數，從而將線性輸出轉化為概率，并進一步轉化為黑白標簽，也就是邏輯回歸。在傳統金融場景的評分卡領域里，邏輯回歸的應用是非常廣泛和深入的。

　　2.2決策樹

　　決策樹的思想可以用四個字來概括，即分而治之。線性模型的因素考慮，是相互并列的，權重各異的，但決策樹里不是如此。決策樹里的因素是串行的，即先考慮A因素，隨后針對A因素中的各種情況，繼續考慮新的因素，循環往復，形成了一組決策鏈路，即決策樹。

　　所以決策樹里面最重要的問題，便是在當前這個節點，我應該考慮何種因素，去繼續推進這個決策的制定。為了解決這個問題，決策樹引入了計算機領域里信息熵的概念，經過推演，有了最大增益和增益率這些指標，對應了ID3和C4.5這兩種經典的決策樹范式。后來又通過引入基尼系數，作為因素選擇的判斷條件，從而生成了CART決策樹。

　　2.3貝葉斯

　　貝葉斯學派和頻率學派之間的爭辯，很像是物理學里波粒之爭，數學家們爭執于參數到底存不存在，物理學家們則爭執于光到底是波還是粒子。波粒之爭最終通過波粒二象性的理論而宣告結局，但貝葉斯和頻率學派的爭執并沒有結束，繼續在不同的時代里各領風騷。

　　頻率學派相信存在著一個客觀實體（參數），所以要做的就是盡可能地去擬合和逼近這個參數，比如最大似然估計。貝葉斯學派則拒絕相信這一套，他們堅持我看見（先驗概率），我思考（后驗概率），我決策（貝葉斯模型）。貝葉斯理論廣泛應用于文本處理的領域，生成了諸多經典模型，根據因素之間的獨立性差異，產生了樸素貝葉斯及其它多種貝葉斯算法。

　　2.4支持向量機

　　支持向量機是追求極致的，它要在所有的可行解里面，找到唯一的最優解。在二維平面里，這個解是一條唯一的線，在三維空間里，這個解是一個唯一的面，那么，在N維空間里，這個解就是唯一的超平面了。而用于尋找這個解的樣本點，就稱之為支持向量。

　　核函數是支持向量機里的大殺器，與人們所說的“降維打擊”類似，核函數是要通過升維的方式去解決問題。如果在當下的困境里找不到答案，那就嘗試在更高的維度里去破局。

　　2.5神經網絡

　　神經網絡引入了生物學里神經元的概念。每一個神經元都是簡單的，有輸入和權重，有閾值和輸出，但是用眾多神經元搭建起多層網絡，網絡之間又相互聯系時，這個問題就變得復雜了。在2006年后，神經網絡轉身為深度學習，成就了無數或神秘或偉大的商業故事。

　　在神經網絡的訓練過程中，有一個很有意思的事情，就是局部最優和全局最優。模型訓練中容易陷入局部最優的困境，停止搜索最優解，就像我們很多時候做事情，只是做好了，但是并不夠好。為了解決這個問題，人們設計了模擬退火，隨機梯度下降等多種訓練策略。

　　2.6集成學習

　　集成學習的理念，是“好而不同”。對于一個問題，如果通過單一模型始終給不出最優解，不如集成幾個好而不同的子模型，可能會獲得性能優異的效果。三個臭皮匠，勝過諸葛亮。每個臭皮匠都有不足，但各有各的優點，而諸葛亮作為單一模型已是極致，卻仍有局限。

　　集成學習有兩個分支，如果子模型串行生成，則是Boost，如果子模型并行生成，則是Bagging。Boost強調的是一個一個上，針對前一個子模型的缺陷，通過下一個子模型去補足，xgBoost和GBDT都是其中的代表；Bagging強調的則是一起上，群架好過單挑，通過學習不同的樣本，生成不同的子模型。Bagging的一個變體隨機森林，便是這一類模型的優秀代表。

　　3.無監督學習

　　監督學習處理的是有標簽的數據，無監督學習要處理的則是無標簽的數據。正是因為沒有了這個絕對的標簽，所以會更側重與數據本身的信息和結構，對于模型所得結果的合理性，也會有更豐富和更精細的評估。以下主要介紹一些不同類型的聚類算法。

　　3.1基于原型

　　基于原型的聚類，強調在數據中存在著某種確定性的結構，不同類別的結構，應該是不一樣的。K-means是原型聚類中的經典代表，它相信數據中存在著K個中心點，通過迭代更新這K個中心點的位置，從而將所有樣本點劃分進K個原型里面，直至迭代結束。

　　3.2基于密度

　　基于密度的聚類，強調如果在數據中存在一個類別，那么這個類別里的樣本點之間，是存在一定的緊密程度的，如果不具有的話，那就是屬于其它類別。DBSCAN是這一類算法中的代表，它與K-means的不同在于，不預先假設K個中心，而是先尋找一個類別，獲取這個類別所有的樣本點，再在剩余的數據集里，尋找下一個類別，直到所有樣本都找到類別。

　　3.3基于層次

　　基于層次的聚類，則是從一個更為立體的角度，對樣本點進行自底向上的逐層的劃分。AGENS是這一種算法里的代表，在第一層里，它將所有樣本點當做是一個初始類別，通過計算類別之間的距離，不斷的進行合并，從而在最后一層里保留下指定個數的類別。

　　相對于監督學習，無監督學習沒有了標簽的羈絆，反而成為了一個更為開放的場景，出現了一大批的形態各異的算法。但這些不同類型的聚類算法，仍要去討論一些共同的問題，比如如何去度量聚類結果的性能，這里又分為外部指標和內部指標；比如如何去計算樣本點之間的距離，基于不同維度，閔氏距離可以分為曼哈頓距離，歐氏距離，和切比雪夫距離。

　　4.其它算法

　　除了監督學習和無監督學習外，有一些算法雖不直接生成具體的模型，但仍然是我們在數據探索，模型訓練等過程中所必不可少的，比如降維算法，特征選擇算法等。

　　4.1降維

　　數據之中的方差，被當做是一種信息的表達方式。如果對當前的數據集進行重構，用少量的幾個特征來提取數據集所包含的大量信息，便是降維的理念，其中的優秀代表是PCA。為實現一個業務目標，我們從現實世界中收集的數據，往往不是最優的表達，它們可能有重復，有冗余，通過降維的方式，可以對這些原始數據進行重構，生成一個更好的數據表達。

　　4.2特征選擇

　　機器學習算法，是用來炒菜的，但是你要選擇哪些食材去炒，本身也是一個問題點。要做一份揚州炒飯，肯定不會把廚房里的材料全都加上，也不可能拿一把青菜和米飯就下鍋翻炒，如何選擇食材，便是特征選擇的領域。過濾式方法中，特征選擇和模型訓練是相互獨立的，互不干擾；包裹式方法中，模型性能則是特征選擇效果的參考，兩者相互影響；除此之外，還有嵌入式的選擇方法。數據處理和特征選擇的效果，往往會決定模型性能的上限值。

　　5.實踐過程

　　業務實踐的過程，往往是一個追求“工業化”的過程，要求所做的事情要契合實際情況，要可實現和可復用。在這個過程里，人們往往喜歡用一套固定的框架去規范自己所做的工作，這個框架的缺點是相對呆板，限制了一些自由度，但好處是能有一個清晰可見的進度條，有利于項目的管理和推進。筆者在此分享一個曾用過的可行的管理框架，可供參考。

　　5.1場景分析

　　除了一些火燒眉毛的緊急事項外，對于工作中多數不那么緊迫的事情來說，可以給自己預留一個場景分析的過程。相當于在做一個事情之前，先跳出這個事情，思考其周邊與其相互關聯，可能決定其是否能成立的種種條件，然后再選擇一頭扎進這個場景之中。

　　在場景分析的過程中，要對細分的業務場景進行梳理，基于業務目標，評估機器學習建模的可行性和可復用性。如果業務目標清晰，機器學習的方式也合適的話，就去建模吧。

　　5.2數據準備

　　數據是一個機器學習項目的原材料，相當于做菜的食材，蓋樓的地基，不可謂不重要。在數據準備的過程中，要看現實中能擁有幾個數據來源，它們共同組成了一個怎樣的數據廣度；要基于業務目標，鋪開一套因子指標體系，看其中有哪些是可實現的；同時對于最終獲取到的數據，也需要進行質量分析，如完整度，異常值等，并展開基礎的數據預處理工作。

　　5.3模型開發

　　模型開發的工作，其實才是真正意義上屬于生產的過程。首先需要了解所選算法的基本原理，從而展開后續的處理工作，比如通過特征工程把源數據轉化為模型可讀取的數據；通過成熟的機器學習平臺或框架，進行模型訓練和生成，并在投產前進行模型評估和驗證。

　　5.4模型應用

　　模型生成之后，其實只是在技術意義上的生成，并非是業務意義上的可用。比如信用風險模型輸出了一個概率，這個概率如何應用到不同的用戶群體中，這里就需要結合一套具體的業務策略體系。模型的應用過程，便是在模型輸出到業務輸出之間的一道橋梁。

　　5.5模型部署

　　經過了評估和驗收，如果模型性能達到了預期的效果，則可進入模型部署和任務調度的階段。但模型的部署上線，并不是一勞永逸的事情，在投產之后，仍要進行跟蹤和監控，比如模型性能的變化，覆蓋人群的穩定性等，如果觸發了變更條件，則要進行模型的優化工作。

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