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數據與算法之美

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關鍵詞：人工智能，機器學習，深度學習，數學，學習建議

01.機器學習工程師的邊界是什么？

大多數的事物都是有邊界的。那機器學習的邊界又是什么呢？

對，就是數學。掌握了數學這個機器學習的底層基礎，不僅可以加深對算法的理解，還能在模型優化階段更加游刃有余。

02.如何打破邊界？

希望以下的內容能給你參考思路。

????機器學習中的數學基礎

方法建議：將實際意義與興趣賦予看似枯燥的學習之后，盡量死磕最少必要知識。

上圖是個使用邏輯回歸判斷一個男生是否是一位合適的女婿的例子。

其中，Y=w1*身高+w2*品德+w3*財富+w4*顏值+w5*就可以表達為多項式Y=w1*x1+w2*x2+w3*x3+w4*x4+w5*5，通過Sigmoid函數后，轉化為該男生可能成為優秀女婿的概率問題。

這里會涉及sigmoid函數、求導算法、梯度下降、正則項控制過擬合等數學知識。遇到問題解決問題，死磕關鍵點，才不會鉆入牛角尖，陷入數學知識的汪洋大海中孤立無援。

????機器學習中的線性代數

方法建議：盡量將線性代數與現實意義結合起來

對于線性代數，理解它與機器學習的關鍵在于：理解線性代數與現實世界的巧妙的耦合。

上圖中的x，y可以分別代表觀察事物的2個維度。

x，y各自有大量的線性組合，意味著事物的2個維度有大量不同的看法，

將這些看法用機器來進行計算、歸納、演繹，并組合大量個別的看法，抽離出符合大多數的平衡點，從而得出普遍適用的結論。這不就是一件奇妙的巧妙而耦合的事件嘛~

????機器學習中的概率統計

方法建議：盡量將看似無味的概率統計知識與感興趣的話題結合起來理解

隱馬爾科夫（HMM）算法是機器學習中的一個概率圖模型，也是很多算法崗位面試中的考察難點。來自知乎的王蒟蒻，就用一個游戲的場景清楚的解釋了隱馬爾科夫（HMM）算法的原理。

https://www.zhihu.com/question/20962240/answer/33614574(鏈接)

我是一戰士，修煉出了三種戰斗形態，分別為暴怒態，正常狀態和防御態。同時我也會三個被動技能，分別是普通平A，爆擊(攻擊傷害翻倍)，吸血(生命汲取)。

我在暴怒狀態下打出暴擊的概率是80%,打出吸血概率為5%；
在平衡形態下，打出暴擊的比率為30%，打出吸血的概率是20%；
在防御形態下，暴擊成功概率為5%，吸血概率為60%。

總結一下，戰士在不同狀態下能打出技能的概率不一樣。

本來，戰士這個職業在暴怒態時，身邊會有一圈紅光環；防御態時，會有一圈藍光環。但是，現在我正在玩游戲，游戲突然出了個bug：有個傻x程序員改了游戲的代碼，他給寫崩了，從此戰士身邊光環都看不見了。那我沒法通過看腳下的光環知道戰士在爆什么狀態了。

話說，現在問題來了：由于看不到腳下光環，我只能估計“戰士”在爆什么狀態；但我現在打一boss，砍10次，發現8次都是暴擊，血嘩嘩地翻倍在掉，你覺得我這戰士最可能是爆了什么狀態？

所以，通過自己感興趣的話題來理解深奧的概率問題，就輕松很多了。

?

03.打破邊界的誤區

也許你早已意識到高等數學、線性代數、概率統計對做機器學習的重要性，也在積極補課中，于是一頭扎進大學的教材中。但埋頭死磕了好多次，每次都半途而費，學了很多，學到的很少。

因為教材始終更偏向理論。優點是每一步都可靠，邏輯嚴謹；但缺點就是很難理解。

古語有云：“獨學而無友則孤陋而寡聞”，多人學習，協作學習能較快認識到打破機器學習邊界的誤區，盡可能的使用合適的學習方法。

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《用機器學習算法剖析大神戰術，順利吃雞！》

12月13日 周四 20:00

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2. 從數據角度區分玩家風格：非監督學習之k-means聚類

3.動態數據可視化，深層分析每一類玩家特征

4. 搭建游戲排名預測的基線：監督學習之RandomForest做回歸預測

5.特征工程在預測中的重要性，如何提升預測準確率

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的从数学入手，3招打破机器学习的边界的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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