机器学习科普知识基础入门与核心概念详解

机器学习这个词，这些年我们听得太多了。但到底什么是机器学习？它跟人工智能、深度学习到底是什么关系？作为产品经理，我们又该怎么理解它，让它在业务中真正落地？今天我们就从头梳理一遍，把这些概念一个个讲清楚。

一、什么是机器学习

1. 机器学习的概念

简单来说，机器学习就是让计算机拿一部分数据去学习，然后对另一部分新数据去做预测和判断。核心逻辑大家都很熟悉了：用算法解析数据，从中“学”出规律，再拿这个规律去处理没见过的数据。这个思路跟我们人学习的过程很像——你积累了一些经验，碰到新问题就能做出判断。

举一个大家都很熟悉的例子：每年支付宝的“集五福”活动，我们拿手机扫“福”字照片，机器就能识别出来照片上有没有福字。这就是典型的机器学习应用。我们把大量福字的照片喂给计算机，通过算法模型训练，让系统不断更新迭代，之后随便给它一张新的福字照片，它就能判断出来有没有福。

机器学习是一门跨领域学科，概率论、统计学、计算机科学都得用到。它的根本思路是输入海量训练数据，让模型掌握数据里隐藏的规律，从而对新数据进行准确的分类或预测。下面这张图可以很好地说明这个过程：

2. 机器学习的分类

理解了机器学习的概念之后，我们自然会问：机器学习到底有哪些学习方法？下面逐一来看。

（1）监督学习

监督学习要求训练样本数据有对应的目标值。它做的事情是建立数据因子和已知结果之间的映射关系，提取出特征值，然后通过已知结果不断训练，最终对新的数据进行预测。这种学习方式通常用在分类和回归问题上。

举个例子，手机识别垃圾信息、邮箱识别垃圾邮件，都是监督学习下的分类。我们先把历史上的信息或邮件标记好是“垃圾”还是“正常”，然后拿着这些带标记的数据去训练模型，之后新来一条信息，模型就能匹配出来它属于哪一类。再比如我们要预测公司的净利润，就可以拿历史上公司利润这个目标值，和营业收入、资产负债、管理费用等相关的指标因子做回归分析，得到一个回归方程，输入新数据就能预测未来的利润。

监督学习有一个明显的难点：获取带目标值的样本数据成本比较高，因为这些训练集往往需要人工标注。

（2）无监督学习

无监督学习跟监督学习最大的区别在于——样本数据不需要目标值。我们不用分析这些数据对某个结果的影响，而是要挖掘数据自身内在的规律。它最常用的场景是聚类分析，比如客户分群、因子降维。

RFM模型就是一个很好的例子：通过客户的消费行为（最近消费时间、消费频次、消费金额），我们把客户数据做聚类，可以得到几类不同的客户——重要价值客户（消费时间近、频次高、金额高）、重要保持客户（时间远但频次和金额都很高）、重要发展客户（时间近、金额高但频次低）、重要挽留客户（时间远、频次不高但金额高）。无监督学习的优点在于数据不需要人工打标记，获取成本低。

（3）半监督学习

半监督学习是监督学习和无监督学习的结合，可以同时实现分类、回归、聚类的组合使用。它有几种典型的形式：半监督分类，是用无标签的样本去辅助训练有标签的样本，提升分类效果；半监督回归，是用无输出的输入帮助训练有输出的输入，让回归模型更好；半监督聚类，是用已有标签的信息来指导聚类，提高精度；半监督降维，是利用标签信息找到高维数据的低维结构。这种方法是近年来比较流行的方向。

（4）强化学习

强化学习相对复杂一些，强调系统与外界不断交互反馈，主要用于流程中需要持续推理的场景，比如无人驾驶汽车。它更多关注的是性能。目前强化学习是机器学习领域的热点方法之一。

3. 关于深度学习

深度学习是眼下关注度很高的一个分支，它属于机器学习的子类。灵感来自人脑的工作方式，利用深度神经网络来解决特征表达。人工智能、机器学习、深度学习这三者的关系可以用下面这张图来概括：

深度学习归根结底还是机器学习，只不过它的分类维度不同——它不是跟监督学习、无监督学习并列的那种分类方式，而是按神经网络的层数来分，分为浅层学习和深度学习。浅层学习主要处理结构化或半结构化数据的场景，深度学习则用来解决图像、文本、语音识别等复杂场景。

4. 理解机器学习概念对产品经理的意义

这一节的核心在于理清基本概念和应用场景。重点要理解一点：机器学习本质上还是对数据的一种处理方式——通过解析数据规律，来预测未来的数据结果。明白这个逻辑，产品经理才能在日常需求中判断什么时候该用机器学习，什么时候不该用。

二、机器学习的应用

前面在讲分类时已经简单提过不同方法分别解决什么问题，下面我们具体展开几个常见的应用场景，重点讲这些应用到底是怎么用的，至于算法和原理就不做深入探讨了。

1. 分类和聚类

分类和聚类是机器学习最常用的两个场景。很多人一开始容易把它们搞混，觉得分类就是聚类。其实差别很大。

分类是我们事先知道有哪些类别，然后对数据进行判断，判断它属于哪个已知的类。举个很简单的例子：军训排队，要求男生一组、女生一组——这就是分类。我们知道要分成两组，然后用一种算法对输入的数据做判定，分到预先定义好的类别中。

从数学角度看，分类任务就是通过学习得到一个目标函数f，把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。也就是说，我们根据已知的样本（包含属性和类标号）得到分类模型，然后用这个模型去划分新的、只有属性的数据。所以分类属于监督学习方法，它能解决“是或否”的问题。

聚类就不同了——我们事先不知道这些数据有哪些类别或标签，而是通过算法的选择，分析数据参数的特征值，把相似的数据自动聚在一起。它是无监督学习。比如RFM模型中的客户分群，就是先聚类，再给每个类打上标签。打个比方：我们有1000张照片，如果已经预先定义了猫和狗的照片并做了训练，然后从这1000张里区分哪些是猫、哪些是狗——这叫分类。如果我们没有猫狗的照片定义，只是对1000张照片做归类，看看哪些照片相似度高，聚成几类——这叫聚类。聚完之后，你再给每个类赋予“猫”“狗”之类的标签，那是后期的事。

2. 回归

回归在统计学里的定义是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。在大数据分析中，回归是一种预测性的建模技术，研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。它通常用于预测分析、时间序列模型，以及发现变量之间的因果关系。

回归从数学角度看是一种方程式，是一种通过函数因子关系来学习的方法。比如通过一个人过去年份工资收入的影响参数，建立回归模型，然后根据参数变动来预测他未来的工资。反过来，我们也可以根据想要的结果，倒推需要优化哪些参数。

只要有足够的数据，任何场景都可以尝试用回归做预测和决策。比如上线了一个新功能，我们可以拿点击率、打开率、分享情况等数据跟业务结果做回归分析，如果函数关系能建立起来，就能预测未来的一些结果。再比如在医疗领域，用年龄、体重、血压、血脂、是否抽烟、是否喝酒等指标跟某种疾病做回归分析，可以评估某人患病的风险。回归的核心目标就是找出连续数据背后的规律，然后对新数据可能产生的某种结果进行预测。

3. 降维

降维就是去除冗余的特征，用更少的维度来表示特征。比如图像识别中，一幅图像会被转换成高维度的数据集合，处理起来非常复杂。降维可以降低计算复杂度，减少冗余数据造成的误差，提高识别精度。

从统计学角度来理解机器学习的这几个应用会更清晰：如果有一批样本，我们希望预测它是否属于某个属性——如果样本值是离散的，用分类；如果是连续的，用回归。如果样本没有对应属性，而是想挖掘其中的相关性，用聚类。如果涉及参数很多、维度很多，可以用降维来寻找更精准的参数——不管做分类、聚类还是回归，都能达到更准确的判断和预测。语音识别、图像识别、文本识别、语义分析等，都是这些基本方法的综合运用。

4. 不同应用场景的算法举例

下图列出了不同应用场景下常用的算法，感兴趣的话可以去了解一下各个算法的原理。

5. 理解机器学习应用对产品经理的意义

理解机器学习的应用场景，对产品经理来说非常重要。一方面，我们需要知道机器学习到底能解决什么问题，面对业务需求时能不能用机器学习来满足。比如做人群划分或商品标签，可以考虑聚类方法；做App功能点击预测、分享预测，可以考虑分类方法；做商品购买预测，可以考虑回归方法。理解了这些，也就明白了为什么AI中台的作用那么重要。

另一方面，机器学习的应用也让我们看到了数据的重要性——数据可以通过算法来解决预测和判断的问题。这就要求产品经理能更好地利用数据。

三、机器学习流程

很多人一提到机器学习就把精力放在算法选择、算法优化上。其实算法只是机器学习流程中的一个环节。尤其是作为产品经理，理解整个流程至关重要。

机器学习的流程本质上就是数据准备、数据分析、数据处理、结果反馈的过程。按照这个思路，我们可以把它拆成五个步骤：业务场景分析、数据处理、特征工程、算法模型训练、应用服务。

1. 业务场景分析

业务场景分析就是把业务需求转换成机器学习能理解的语言，然后分析数据、选择算法。这是整个流程的准备阶段，包含三个核心动作：业务抽象、数据准备、算法选择。

（1）业务抽象

业务抽象说白了就是把业务需求对应到机器学习的应用场景。比如我们有个产品推荐需求，想把指定产品推荐给合适的用户，也就是精准营销。抽象成机器学习的语言就是：“产品A是否要推荐给用户a？”这是一个“是或否”的问题，属于分类场景。这就是业务抽象。

（2）数据准备

没有数据，机器学习根本无法进行。数据准备包括识别、收集、加工数据。我们获取的数据有结构化、半结构化、非结构化三种类型。作为产品经理，在准备数据时需要考虑两个关键因素：

第一个是数据字段。准备数据时，无论是什么结构的数据，都要抽象成二维表，表头就是字段名称。这里涉及两方面：一是字段的范围——你需要哪些字段作为机器学习参数，这比做后台产品时的字段设计要更深，要考虑到过程数据、结果数据、埋点数据、定性转定量等。二是字段类型的判定——是字符串型还是数值型？比如做回归分析，必须用数值型，因为回归是连续变量分析。假如你要分析“性别”这个字段，就必须把它定义为数值型，比如0和1。如果做分类，就可以用字符串型。

第二个是数据本身。就是二维表里除了表头之外的真实数据。这里要考虑两点：一是数据量——机器学习需要一定的量，尽可能大；二是数据缺省——如果某个字段缺失数据多或者乱码比较多，可以不参与模型测算，否则会影响结果。

（3）算法选择

确定了需求和数据之后，就需要选择何种算法模型。这个阶段由算法工程师主导。机器学习有很多算法，选择具有多样性——同一个问题可以用多种算法解决，随着计算机科学发展，也会有新的算法出现。同一种算法还可以通过调参来优化。

2. 数据处理

数据处理是对数据进行选择、清洗的过程。数据准备好之后，确定了算法和需求，就要对数据进行处理，目的是尽可能降低对算法的干扰。这里有两个常用操作：“去噪”和“归一”。

去噪就是去除数据中干扰的数据——那些特别情况或者不正常的数据。一方面产品经理要拿到反映真实世界的数据，另一方面可以通过算法识别异常数据。比如对于呈正态分布的数据可以用3标准差去噪。归一则是把数据简化，一般简化到[0,1]区间，帮助算法更好地寻找最优解。归一化解决两个问题：一个是“去量纲”，比如一群羊有30只，你拿到的数据有“群”为单位、有“只”为单位，就需要统一；另一个是算法“收敛”问题。处理数据的手段很多，最终目的是把数据优化成对算法模型干扰最小的状态。

3. 特征工程

机器学习界有句话叫“数据和特征决定了机器学习的上限，模型和算法只是逼近这个上限”。特征工程就是对处理完的数据进行特征提取，转换成算法模型可以用的数据。特征工程的目标包括：从数据中抽取出对预测结果有用的信息，从数据中构建衍生出对结果有用的信息，寻找更好的特征来提高算法效率，寻找更好的特征以便用简单模型就能获得更好的拟合效果。

有时在数据处理阶段就可以开始特征工程，比如归一化处理。什么是特征？特征就是原始数据中可测量的属性。“可测量”意味着这个数据指标可以被统计、被运算。比如时间戳数据，我们通常拿到的是“2019-01-09 12:30:45”这样的格式，机器没法直接运算，需要转换成数值表达式。

特征工程包括特征的抽象、特征的评估与选择、特征的衍生。产品经理要重点关注特征的抽象。比如字符型数据（“是”和“否”）无法被机器计算，就可以转换成0和1。特征工程做得好不好，直接影响最终结果。同一组数据，同样算法，特征选择不同，质量可能天差地别。

4. 模型训练与应用服务

模型训练阶段，在完成数据准备、数据处理、特征工程之后，根据选择好的算法进行训练与评估，得到算法模型，再用新数据测试，评估模型质量。这个阶段主要由算法工程师负责。产品经理需要关注的是：模型在新数据不断注入的情况下是可以反复训练的。

应用服务解决的问题是模型如何输出、如何快速训练、如何配置参数。模型可以通过API供应用层调用，应用层也可以通过配置页面来设置模型参数，比如置信度。

5. 理解机器学习流程对产品经理的意义

通过这个流程梳理，产品经理应该意识到：机器学习不是定好需求直接丢给算法工程师就完事了。产品经理要把握业务场景抽象，要对原始数据的质量和数量有把控，要对特征抽象有深入理解。机器学习的基础是数据和特征的转换，这要求产品经理多学习数据、统计学、计量学的相关知识。同时，机器学习的需求也不是单纯靠原型和文档就能交付的，需要产品经理与工程师深度合作，参与到机器学习的过程中。

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