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赢咖4翻译翻译什么叫机器学习?
作者:管理员    发布于:2021-07-23 19:24    文字:【】【】【

  认识世界,就是一个从已知到未知的函数。收集一大堆数据,然后用它们去预测一个值,就是回归问题。例如数码回收,根据你的机型、机况和行情,给出一个价格走势;从一大堆数据中,找到属于某一类的那些,就是分类问题。例如我们经常使用的验证码, 选出所有带桥的图片 。

  机器学习,就是预测这个函数,并且使预测结果尽量准确。当然,这个过程是由算法工程师实现的,策略产品经理需要思考的是怎样用算法的逻辑,去解决业务问题。本文放弃了复杂的定义和公式,尝试用口语化的语言介绍常用算法的逻辑,降低新手产品经理(非技术)的学习成本,并且覆盖尽可能多的工作场景。

  决策树(Decision Tree)是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型,比较接近人类的决策过程。决策树发挥作用,首先要用到看似杂乱无序的已知实例,有 2 个值可以来形容这些实例。

  信息增益:事件 A 的的发生为事件 B 增加了一些确定性,增量的多少即信息增益。

  接下来,你要不断寻找最能将这堆杂乱无章的数据区分开来的特征——即使之区分于其他数据的特质——使用这一特征对数据进行划分。每次选择区分度最高的一个,不断迭代,直到所有特征都被用掉。用最经典的买瓜问题来示例:

  所谓 近朱者赤近墨者黑 ,虽然我们不了解一个人,但我们了解了他身边的人后,就根据已知信息推测他的性格特征。这也是 K 近邻模型的原理。在一个空间中,距离样本 A 最近的 K 个样本 B 属于一个类别,那么 A 也属于这个类别,并且具备这个类别的特征。这里 空间 和 距离 的定义较为复杂,不做展开。

  如何选择合适的 K 值?需要持续训练。如果 K 们不能很好地归成一类咋办?那我 A 应该归属于谁呢?有两种判定方式,一种是少数服从多数,哪类最多我属于谁;一种是加权投票,可以根据远近程度加权,越近权重越大。

  承接上文,面对大量新用户,我想要知道他们哪些对我价值最高,哪些价值稍低,从而采取不同的运营策略。支持向量机模型会是一个好的选择。

  假如我有 N 个特征来形容这批用户,那么构建一个 N 维的空间,每个用户都能在其中找到自己的坐标。这时我找到一个 N-1 维的平面,它正好将所有用户分割成 2 个不同的类别,并且离正负样本的距离最远。

  以上三种模型都是根据已知特征,给出一个确定的分类结果(未必准确),我们称之为判别模型。与之相对的是生成模型,它会给出一个最优的猜测结果,同时给出猜测的概率估计值。在一定条件下,它能更好地反映数据分布的全貌。

  啥叫贝叶斯?贝叶斯就是在已知某条件的前提下,推算某事件发生的概率。它强调我们在预测一个事物前,要根据已有信息推断一个先验概率。用举个例子:如何肿瘤化验结果推断患者是否真正得癌?在计算这个概率之前,我们首先要知道先验概率,即癌症本身的发病率为多少,以及化验检测的准确率是多少。

  这其实告诉我们,在根据数据进行决策时,要考虑前提条件。例如我们在产品内部新上线了一个 长视频 板块,数据分析发现这一板块下的用户以 35-45 岁的用户为主,所以我们判断要根据这一年龄阶段的用户去优化 UI 设计和内容投放。

  但考虑到先验概率的问题,我们首先要知道该板块用户的转化概率,即从 35 岁 -45 岁的网民转化到我 长视频 板块活跃用户的概率。如果这一概率很高,那么我们可能只是在这一年龄段用户聚集的渠道做了比较多的投放,导致现阶段 35-45 岁用户较多。我们针对其他年龄用户聚集的渠道,也来一波拉新策略,可能同样获得成功。那么现阶段去调整功能设计和内容策略,就是不合适的。

  对很多非技术产品经理来说,充斥着数学公式和专业术语的技术语言是很难理解,或理解成本较高的。但实际上,作为一个新手产品经理,还没有深入到具体的业务之前,只需要了解每种技术的实现逻辑即可。从策略的视角去审视技术,而不是让技术限制了你的想象力。树立强烈的目标导向,与技术团队建立良好的沟通关系,可能是更高效的手段。赢咖4

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  • 脚注信息
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