学习机器学习的最佳路径是什么

在开篇之前，想和大家聊一下机器学习和数据挖掘的关系。如上图所示数据挖掘只是机器学习中涉猎的领域之一，机器学习还有模式识别、计算机视觉、语音识别、统计学习以及自然语言处理等。机器学习即ML，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习作为人工智能研究较为年轻的分支，机器学习也分监督学习和非监督学习，同时随着人工智能越来越被人们重视和越热，深度学习也是机器学习的一个新的领域。机器学习，从知识清单开始我们第一天学开车的时候一定不会直接上路，而是要你先学习基本的知识，然后再进行上车模拟。只有对知识有全面的认知，才能确保在以后的工作中即使遇到了问题，也可以快速定位问题所在，然后找方法去对应和解决。所以我列了一个机器学习入门的知识清单，分别是机器学习的一般流程、十大算法、算法学习的三重境界，以此来开启我们的学习之旅。一、机器学习的基本流程引用大佬的解释：AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespecttosometaskTandsomeperformancemeasureP,ifitsperformanceonT,asmeasuredbyP,improveswithexperienceE.

—TomMitchell简单来说，机器学习就是针对现实问题，使用我们输入的数据对算法进行训练，算法在训练之后就会生成一个模型，这个模型就是对当前问题通过数据捕捉规律的描述。然后我们将模型进一步导入数据，或者引入新的数据集进行评估，根据结果的好坏反过来调整算法，形成反馈和优化闭环。整个过程机器在不断的学习、训练和优化迭代，这个也是机器学习强大的地方。二、机器学习的十大算法为了进行机器学习和数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种模型，在众多的数据挖掘模型中，国际权威的学术组织ICDM（theIEEEInternationalConferenceonDataMining）评选出了十大经典的算法。按照不同的目的，我可以将这些算法分成四类，以便你更好的理解。分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（NaiveBayes），SVM，KNN，Adaboost，CART聚类算法：K-Means，EM关联分析：Apriori连接分析：PageRank1.C4.5C4.5算法是得票最高的算法，可以说是十大算法之首。C4.5是决策树的算法，它创造性地在决策树构造过程中就进行了剪枝，并且可以处理连续的属性，也能对不完整的数据进行处理。它可以说是决策树分类中，具有里程碑式意义的算法。2.

朴素贝叶斯（NaiveBayes）朴素贝叶斯模型是基于概率论的原理，它的思想是这样的：对于给出的未知物体想要进行分类，就需要求解在这个未知物体出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为这个未知物体属于哪个分类。3.SVMSVM的中文叫支持向量机，英文是SupportVectorMachine，简称SVM。SVM在训练中建立了一个超平面的分类模型。4.KNNKNN也叫K最近邻算法，英文是K-NearestNeighbor。所谓K近邻，就是每个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表。如果一个样本，它的K个最接近的邻居都属于分类A，那么这个样本也属于分类A。5.AdaBoostAdaboost在训练中建立了一个联合的分类模型。boost在英文中代表提升的意思，所以Adaboost是个构建分类器的提升算法。它可以让我们多个弱的分类器组成一个强的分类器，所以Adaboost也是一个常用的分类算法。6.CARTCART代表分类和回归树，英文是ClassificationandRegressionTrees。像英文一样，它构建了两棵树：一颗是分类树，另一个是回归树。和C4.5一样，它是一个决策树学习方法。7.AprioriApriori是一种挖掘关联规则（associationrules）的算法，它通过挖掘频繁项集（frequentitemsets）来揭示物品之间的关联关系，被广泛应用到商业挖掘和网络安全等领域中。频繁项集是指经常出现在一起的物品的集合，关联规则暗示着两种物品之间可能存在很强的关系。8.K-MeansK-Means算法是一个聚类算法。你可以这么理解，最终我想把物体划分成K类。假设每个类别里面，都有个“中心点”，即意见领袖，它是这个类别的核心。现在我有一个新点要归类，这时候就只要计算这个新点与K个中心点的距离，距离哪个中心点近，就变成了哪个类别。9.EMEM算法也叫最大期望算法，是求参数的最大似然估计的一种方法。原理是这样的：假设我们想要评估参数A和参数B，在开始状态下二者都是未知的，并且知道了A的信息就可以得到B的信息，反过来知道了B也就得到了A。可以考虑首先赋予A某个初值，以此得到B的估值，然后从B的估值出发，重新估计A的取值，这个过程一直持续到收敛为止。EM算法经常用于聚类和机器学习领域中。10.PageRankPageRank起源于论文影响力的计算方式，如果一篇文论被引入的次数越多，就代表这篇论文的影响力越强。同样PageRank被Google创造性地应用到了网页权重的计算中：当一个页面链出的页面越多，说明这个页面的“参考文献”越多，当这个页面被链入的频率越高，说明这个页面被引用的次数越高。基于这个原理，我们可以得到网站的权重划分。算法可以说是机器学习的灵魂，也是最精华的部分。这10个经典算法在整个机器学习领域中的得票最高的，后面的一些其他算法也基本上都是在这个基础上进行改进和创新。今天你先对十大算法有一个初步的了解，你只需要做到心中有数就可以了。三、机器学习的三大境界1.

掌握算法入口出口第一重境界，将算法本身是做黑箱，在不知道算法具体原理的情况下能够掌握算法的基本应用情景（有监督、无监督），以及算法的基本使用情景，能够调包实现算法。2.

理解原理，灵活调优第二重境界则是能够深入了解、掌握算法原理，并在此基础上明白算法实践过程中的关键技术、核心参数，最好能够利用编程语言手动实现算法，能够解读算法执行结果，并在理解原理的基础上对通过调参对算法进行优化。3.

融会贯通，设计算法最后一重境界，实际上也是算法（研发）工程师的主要