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大家都知道，產(chǎn)品經(jīng)理需要懂技術(shù)，畢竟產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)常要和開(kāi)發(fā)同學(xué)相愛(ài)相殺。不一定要精通，但至少不要讓這塊成為溝通的障礙。懂點(diǎn)技術(shù)，實(shí)際工作中也能少被開(kāi)發(fā)同學(xué)“忽悠”，講道理時(shí)不會(huì)畏手畏腳，更有底氣。對(duì)于數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)，不僅要懂技術(shù)，還要懂更多的技術(shù)。本文分享了數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理必備的那些技術(shù)知識(shí)。

產(chǎn)品都要懂：什么是程序？程序如何組裝成功能？服務(wù)端客戶端數(shù)據(jù)交互是咋樣的？數(shù)據(jù)庫(kù)是啥？里面的表、關(guān)系結(jié)構(gòu)、字段、字段類型是啥？常見(jiàn)的技術(shù)名詞如接口、同步異步、重構(gòu)等等又是指啥？

除了這些，數(shù)據(jù)產(chǎn)品還要懂?dāng)?shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)，比如說(shuō)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘，大數(shù)據(jù)框架或者常用的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工具h(yuǎn)adoop、hive、spark等等這些。所以，從某些角度而言，數(shù)據(jù)產(chǎn)品比其他產(chǎn)品門(mén)檻要更高點(diǎn)。

本文主要梳理機(jī)器學(xué)習(xí)及常見(jiàn)算法。

一、什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)有下面幾種定義：

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)人工智能的科學(xué)，該領(lǐng)域的主要研究對(duì)象是人工智能，特別是如何在經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)中改善具體算法的性能。

機(jī)器學(xué)習(xí)是對(duì)能通過(guò)經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)的計(jì)算機(jī)算法的研究。

機(jī)器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，以此優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)。

上述來(lái)自維基百科，有點(diǎn)晦澀。

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過(guò)利用數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出模型，然后使用模型預(yù)測(cè)的一種方法。

其實(shí)這個(gè)過(guò)程，一個(gè)成語(yǔ)就可概括：舉一反三。

此處以高考為例，高考的題目在上考場(chǎng)前我們未必做過(guò)，但在高中三年我們做過(guò)很多很多題目，懂解題方法，因此考場(chǎng)上面對(duì)陌生問(wèn)題也可以算出答案。

機(jī)器學(xué)習(xí)的思路也類似：我們能不能利用一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)（已經(jīng)做過(guò)的題），使機(jī)器能夠利用它們（解題方法）分析未知數(shù)據(jù)（高考的題目）？

事實(shí)上，機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)主要目的，就是把人類思考?xì)w納經(jīng)驗(yàn)的過(guò)程，轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的處理計(jì)算得出模型的過(guò)程。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)術(shù)語(yǔ)

• 訓(xùn)練：數(shù)據(jù)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行處理，這個(gè)過(guò)程在機(jī)器學(xué)習(xí)中叫做“訓(xùn)練”。
• 模型：處理的結(jié)果可以被我們用來(lái)對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，這個(gè)結(jié)果一般稱之為“模型”。
• 預(yù)測(cè)：對(duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)過(guò)程在機(jī)器學(xué)習(xí)中叫做“預(yù)測(cè)”。
• 特征：即數(shù)據(jù)的屬性，通過(guò)數(shù)據(jù)的這些特征可以代表數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。
• 標(biāo)簽：對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果。

特征和標(biāo)簽，結(jié)合下面的內(nèi)容更好了解。

三、機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)算法

先說(shuō)算法，其實(shí)算法是個(gè)很大的概念，除了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，還有很多非機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如編程里解決排序的快排、堆排、冒泡，也是算法。只是機(jī)器學(xué)習(xí)太火了，一提算法，多想到的是機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

1.?決策樹(shù)

決策樹(shù)，一種預(yù)測(cè)模型，代表的是對(duì)象屬性與對(duì)象值之間的一種映射關(guān)系。

一般來(lái)講通過(guò)學(xué)習(xí)樣本得到一個(gè)決策樹(shù)，這個(gè)決策樹(shù)能夠?qū)π碌臄?shù)據(jù)給出正確的分類。

這里舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：比如說(shuō)，樣本數(shù)據(jù)為用戶的行為信息，同時(shí)已知每個(gè)用戶的分類信息，假設(shè)分類為流失用戶、非流失用戶。

然后我根據(jù)多個(gè)樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的多種多樣的模型，下面畫(huà)了一個(gè)簡(jiǎn)單的決策模型，其中事件可以是：是否有過(guò)訂單，被贊次數(shù)超過(guò)5次等等這種（事件不是啥專有名詞哈，我這里是為了偷懶不去舉例，而用它代替）。

此外，為了驗(yàn)證哪個(gè)模型更準(zhǔn)，可以再用一組新的樣本數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)，套入模型，看看模型跑出的分類和實(shí)際分類誤差多少，從此來(lái)衡量模型的準(zhǔn)確性。

這里引入一下訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，很多訓(xùn)練過(guò)程都是這樣處理的，樣本數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，訓(xùn)練樣本用來(lái)生成模型，測(cè)試樣本用來(lái)驗(yàn)證準(zhǔn)確性。

同時(shí)這里面的用戶的行為事件就是“特征”，分類（是否為流失用戶）就是“標(biāo)簽”。

回顧一下：

• 特征：即數(shù)據(jù)的屬性，通過(guò)數(shù)據(jù)的這些特征可以代表數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。
• 標(biāo)簽：對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果。

至于模型是怎么訓(xùn)練生成的，具體算法啥樣，就不介紹了（其實(shí)是我也寫(xiě)不清楚）。

決策樹(shù)在實(shí)際工作中基本應(yīng)用于給人群分類，最好的應(yīng)用場(chǎng)景是要把人群分類，并找到不同類別人群的不同特征，比如上面的例子，就可以做個(gè)流失模型，通過(guò)用戶的行為來(lái)提前找到哪些人有流失風(fēng)險(xiǎn)，并通過(guò)專門(mén)優(yōu)惠等手段挽留。也可以發(fā)現(xiàn)哪些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)導(dǎo)致了流失，在這些節(jié)點(diǎn)上加一些運(yùn)營(yíng)策略來(lái)減少流失。

為了防止上圖誤導(dǎo)大家，找了其他的決策樹(shù)模型示例。

2. 回歸算法

統(tǒng)計(jì)學(xué)來(lái)講，利用統(tǒng)計(jì)方法來(lái)建立一個(gè)表示變量之間相互關(guān)系的方程，這樣的統(tǒng)計(jì)方法被稱為回歸分析。

回歸算法就可以理解是研究不同變量相關(guān)關(guān)系的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。多說(shuō)一句，其實(shí)很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法都是來(lái)自統(tǒng)計(jì)學(xué)。

回歸算法有兩個(gè)重要的子類：線性回歸和邏輯回歸。

線性回歸

這里從簡(jiǎn)單線性回歸入手介紹，也就是我舉得例子只是研究?jī)蓚€(gè)樣本變量之間的線性關(guān)系。

假設(shè)我們來(lái)研究考試成績(jī)和復(fù)習(xí)時(shí)間的關(guān)系，數(shù)據(jù)如下：

我想找出考試成績(jī)和復(fù)習(xí)時(shí)間的規(guī)律，怎么找呢？

這里就是擬合出一條直線，所以這條直線需要“穿過(guò)”所有的點(diǎn)，并且與各個(gè)點(diǎn)的距離盡可能的小。

解釋一下，簡(jiǎn)單的線性回歸一般是使用“最小二乘法”來(lái)求解，最小二乘法的思想：假設(shè)我們擬合出的直線代表數(shù)據(jù)的真實(shí)值，而觀測(cè)到的數(shù)據(jù)代表?yè)碛姓`差的值。為了盡可能減小誤差的影響，需要求解一條直線使所有誤差的平方和最小。

假設(shè)擬合出的這條直線的函數(shù)如下：

學(xué)習(xí)成績(jī) = a * 復(fù)習(xí)時(shí)間 + b

a、b都是直線的參數(shù)。獲得這些參數(shù)以后，我就可以計(jì)算出學(xué)生的成績(jī)。

這個(gè)結(jié)果可能和實(shí)際有些偏離，由于這條直線綜合考慮了大部分的情況，因此從“統(tǒng)計(jì)”意義上來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)最合理的預(yù)測(cè)。但是如果數(shù)據(jù)越多，模型就越能夠考慮到越多的情況，由此對(duì)于新情況的預(yù)測(cè)效果可能就越好。所以其實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)準(zhǔn)不準(zhǔn)，很大程度看你喂的數(shù)據(jù)夠不夠多。

邏輯回歸

邏輯回歸是一種與線性回歸非常類似的算法，屬于分類算法。

邏輯回歸只是對(duì)線性回歸的計(jì)算結(jié)果加上了個(gè)函數(shù)進(jìn)行處理，將數(shù)值結(jié)果轉(zhuǎn)化為了0到1之間的概率，根據(jù)這個(gè)概率可以做預(yù)測(cè)，例如概率大于0.5，則腫瘤是否是惡性的等等。從直觀上來(lái)說(shuō)，邏輯回歸是畫(huà)出了一條分類線，見(jiàn)下圖（也有劃出非線性分類線的邏輯回歸）。

假設(shè)我們有一組腫瘤患者的數(shù)據(jù)，這些患者的腫瘤中有些是良性的(圖中的藍(lán)色點(diǎn))，有些是惡性的(圖中的紅色點(diǎn))。這里腫瘤的紅藍(lán)色可以被稱作數(shù)據(jù)的 “標(biāo)簽”。同時(shí)每個(gè)數(shù)據(jù)包括兩個(gè)“特征”：患者的年齡與腫瘤的大小。我們將這兩個(gè)特征與標(biāo)簽映射到這個(gè)二維空間上，形成了我上圖的數(shù)據(jù)。

當(dāng)我有一個(gè)綠色的點(diǎn)時(shí)，該判斷這個(gè)腫瘤是惡性的還是良性的呢？根據(jù)紅藍(lán)點(diǎn)我們訓(xùn)練出了一個(gè)邏輯回歸模型，也就是圖中的分類線。這時(shí)，根據(jù)綠點(diǎn)出現(xiàn)在分類線的左側(cè)，因此我們判斷它的標(biāo)簽應(yīng)該是紅色，也就是說(shuō)屬于惡性腫瘤。

3.?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是80年代機(jī)器學(xué)習(xí)界非常流行的算法，不過(guò)在90年代中途衰落?，F(xiàn)在，攜著“深度學(xué)習(xí)”之勢(shì)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重裝歸來(lái)，重新成為最強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)理就是分解與整合。

在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，分成輸入層、隱藏層和輸出層。

輸入層負(fù)責(zé)接收信號(hào)，隱藏層負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)的分解與處理，最后的結(jié)果被整合到輸出層。

比方說(shuō)，一個(gè)正方形，分解為四個(gè)折線進(jìn)入視覺(jué)處理的下一層中。四個(gè)神經(jīng)元分別處理一個(gè)折線（每個(gè)處理單元事實(shí)上就是一個(gè)邏輯回歸模型，邏輯回歸模型接收上層的輸入，把模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為輸出傳輸?shù)较乱粋€(gè)層次）。

每個(gè)折線再繼續(xù)被分解為兩條直線，然后處理，再將每條直線再被分解為黑白兩個(gè)面處理。

整個(gè)過(guò)程就是一個(gè)復(fù)雜的圖像變成了大量的細(xì)節(jié)進(jìn)入神經(jīng)元，神經(jīng)元處理以后再進(jìn)行整合，最后得出了看到的是正方形的結(jié)論。

4. SVM（支持向量機(jī)）

從某種意義上來(lái)說(shuō)是邏輯回歸算法的強(qiáng)化：通過(guò)給予邏輯回歸算法更嚴(yán)格的優(yōu)化條件，支持向量機(jī)算法可以獲得比邏輯回歸更好的分類界線。但是如果沒(méi)有某類函數(shù)技術(shù)，則支持向量機(jī)算法最多算是一種更好的線性分類技術(shù)。

5. 聚類算法

聚類算法的目的則是通過(guò)訓(xùn)練，推測(cè)出這些數(shù)據(jù)的標(biāo)簽。訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是不含標(biāo)簽的，算是典型的無(wú)監(jiān)督算法，后續(xù)會(huì)介紹有無(wú)監(jiān)督算法的區(qū)分。

讓我們還是拿一個(gè)二維的數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，某一個(gè)數(shù)據(jù)包含兩個(gè)特征。我希望通過(guò)聚類算法，給他們計(jì)算分類打上標(biāo)簽，我該怎么做呢？

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，聚類算法就是計(jì)算種群中的距離，根據(jù)距離的遠(yuǎn)近將數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)族群。

聚類算法中最典型的代表就是K-Means算法

k-means聚類的目的是：把n個(gè)點(diǎn)（可以是樣本的一次觀察或一個(gè)實(shí)例）劃分到k個(gè)聚類中，使得每個(gè)點(diǎn)都屬于離他最近的均值（此即聚類中心）對(duì)應(yīng)的聚類，以之作為聚類的標(biāo)準(zhǔn)。

K-means常用的場(chǎng)景是在不清楚用戶有幾類時(shí)，嘗試性的將用戶進(jìn)行分類，并根據(jù)每類用戶的不同特征，決定下步動(dòng)作。（決策樹(shù)也可以做這件事，但需要先定義出特征，因此在探索特征未知的領(lǐng)域時(shí)，聚類可能更好用一些）

6. 降維算法

也是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，其主要特征是將數(shù)據(jù)從高維降低到低維層次。

例如，房?jī)r(jià)包含房子的長(zhǎng)、寬、面積與房間數(shù)量四個(gè)特征，也就是維度為4維的數(shù)據(jù)?？梢钥闯鰜?lái)，長(zhǎng)與寬事實(shí)上與面積表示的信息重疊了，例如面積=長(zhǎng) × 寬。通過(guò)降維算法我們就可以去除冗余信息，將特征減少為面積與房間數(shù)量?jī)蓚€(gè)特征。

7. 推薦算法

推薦系統(tǒng)中常用到的算法包括協(xié)同過(guò)濾算法（item_base，user_base）、用戶偏好算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、聚類算法、內(nèi)容相似性算法（content_base），以及一些其它的補(bǔ)充算法。

其中最有名的算法就是協(xié)同過(guò)濾算法，核心思想是物以類聚，人以群分。具體可以分為基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法和基于物品的協(xié)同過(guò)濾算法。

item_base是根據(jù)集體用戶行為算出物品間的相似度，然后把與用戶看過(guò)的物品或者購(gòu)買(mǎi)過(guò)的物品最相似的物品推薦給該用戶。

user_base是根據(jù)集體行為計(jì)算用戶之間的相似度，比如A跟B計(jì)算出來(lái)非常相似，則可以把B喜歡的內(nèi)容，但A還沒(méi)有看過(guò)，推薦給A。

用戶偏好算法是根據(jù)用戶偏好算出來(lái)用戶感興趣的內(nèi)容/產(chǎn)品，然后推薦給用戶。

關(guān)聯(lián)規(guī)則算法是算出物品間的支持度和置信度。最常見(jiàn)的應(yīng)用是組合購(gòu)買(mǎi)，啤酒和尿不濕是非常經(jīng)典的例子了。

聚類算法，可以對(duì)用戶進(jìn)行聚類，也可以對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行聚類。聚類后可以針對(duì)大類進(jìn)行推薦，或者繼續(xù)計(jì)算用戶類和產(chǎn)品類之間的關(guān)系。

content_base是根據(jù)物品本身的屬性進(jìn)行關(guān)聯(lián)性運(yùn)算，計(jì)算出物品間的相似性，最常見(jiàn)的應(yīng)用是同類推薦。

四、機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類（監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督區(qū)別）

訓(xùn)練數(shù)據(jù)有標(biāo)簽，則為監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，沒(méi)標(biāo)簽則為無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，推薦算法較為特殊，既不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，也不屬于非監(jiān)督學(xué)習(xí)，是單獨(dú)的一類。

上述算法除了聚類、降維屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，推薦是單獨(dú)一類，其余都是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

其實(shí)還有半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，也就是訓(xùn)練數(shù)據(jù)部分有標(biāo)簽，部分沒(méi)標(biāo)簽。

總體來(lái)講，相對(duì)對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)如聚類算法效果差了些。但是監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)簽，標(biāo)簽?zāi)睦飦?lái)？ 在實(shí)際應(yīng)用中，標(biāo)簽的獲取常常需要極大的人工工作量，有時(shí)甚至非常困難?，F(xiàn)在很多做大數(shù)據(jù)的會(huì)招人工來(lái)打標(biāo)簽，制定打標(biāo)規(guī)則啥的。

現(xiàn)在再看機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，其實(shí)本質(zhì)就是找到特征和標(biāo)簽間的關(guān)系。這樣當(dāng)有特征而無(wú)標(biāo)簽的未知數(shù)據(jù)輸入時(shí)，我們就可以通過(guò)已有的關(guān)系得到未知數(shù)據(jù)標(biāo)簽。

本文總算是進(jìn)入尾聲，主要是分享自己平常的學(xué)習(xí)總結(jié)，寫(xiě)下來(lái)，一個(gè)是加深自己的理解，二是希望對(duì)和我一樣是算法門(mén)外漢但是又想了解學(xué)習(xí)的同學(xué)能夠有所幫助。不過(guò)這篇對(duì)于專門(mén)想做算法工程師的同學(xué)可能不太合適，還是要看專業(yè)的視頻經(jīng)典的書(shū)籍來(lái)學(xué)習(xí)。上述算法參考了很多大神的文章，能看的懂的，自己的理解就寫(xiě)的多點(diǎn)，太晦澀的，就只是整理下來(lái)了。

寫(xiě)這個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)知識(shí)系列也是有感自己當(dāng)初想要了解這些，網(wǎng)上沒(méi)找到針對(duì)產(chǎn)品來(lái)講的、系統(tǒng)一點(diǎn)、通俗一點(diǎn)的文章，很多時(shí)候是一個(gè)概念一個(gè)概念零散的去找。

之前的文章可以了解一下哈：

數(shù)據(jù)產(chǎn)品必備技術(shù)知識(shí)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)入門(mén)，看這一篇就就夠了

大數(shù)據(jù)告訴你：如何求職數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理？

本文由 @ 蘇徐 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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