之前我们聊过关于人工智能的行业、产品经理的第二曲线以及两个岗位的区别，那这次我们再深入一层——趣解机器学习算法。
机器学习算法可能听起来有些高深莫测，我明白很多人包括我一开始都感到头疼，我尽量不用公式，只用案例的形式来呈现，我们从整体到局部逐步深入。
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机器学习算法概貌
首先，我们来了解一下机器学习算法的基本概念。
机器学习是一种让计算机通过数据学习和改进的方法，而机器学习算法就是实现这一目标的工具。
简单来说，机器学习算法就是一套规则或者模型，它可以根据输入的数据进行学习，然后根据学习到的知识做出预测或者决策。
趣解时刻
『
想象一下，你正在参加一个神秘的寻宝游戏。游戏中，你需要根据一张藏宝图找到宝藏的位置。这张藏宝图就是数据，而你要做的就是通过分析这些数据找到宝藏。在现实生活中，我们可以通过机器学习算法来实现这个任务。
机器学习算法就像一个智能的寻宝机器人，它可以从大量的数据中学习规律，然后根据这些规律做出预测或决策。机器学习算法的核心目标是降低数据到结果的映射误差，从而使我们的产品更加智能、准确。
』
应用场景： 机器学习算法的应用场景非常广泛，其中最常见的包括分类问题、聚类分析和回归问题。下面我将分别介绍这三个应用场景及其在现实生活中的应用。
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场景一：分类问题
应用场景： 分类判断、标签预测、行为预测
解决原理
训练已知的数据，对未知数据进行预测。（包含二分类和多分类，如预测结果只有两个离散的值，如“0/1、是/否”则为二分类，如预测结果是多个离散的值，如“A/B/C”则为多分类。）
常见的分类算法
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决策树：决策树是一种基于树结构的分类算法，它通过一系列的问题来对数据进行分类。
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支持向量机：支持向量机是一种基于几何概念的分类算法，它通过找到数据空间中的最大间隔超平面来进行分类。
案例：垃圾邮件过滤
垃圾邮件过滤是一种典型的分类问题。我们可以使用支持向量机算法来解决这个问题。通过训练模型，我们可以根据邮件中的关键词、发件人等信息，准确地判断邮件是垃圾邮件还是正常邮件。
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场景二：聚类分析
应用场景： 用户分组、用户画像
解决原理
聚类分析是将一组数据分成若干个类别的过程。这些类别是根据数据的内在属性或相似性来划分的。用一个词概括它的特点就是 “物以类聚”。
常见的聚类算法
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K 均值聚类：K 均值聚类是一种基于距离的聚类算法。它通过迭代计算数据点之间的距离，将数据点划分为 K 个类别。
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层次聚类：层次聚类是一种基于距离的聚类算法。它通过计算数据点之间的距离，逐步将相近的数据点划分为一类。
案例：客户细分
客户细分是一种典型的聚类分析应用。我们可以使用 K 均值聚类算法，根据客户的消费金额、购买频率等属性，将客户划分为不同的类别，以便进行精准的营销策略。
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场景三：回归问题
应用场景： 预测未来价格、销量
解决原理
根据样本的分布拟合一个图形（直线/曲线），形成方程组，输入参数，预测未来具体数值。
常见的回归算法
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线性回归：线性回归是一种基于线性关系的回归算法。它通过拟合数据点的线性关系，来预测未来数据。
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决策树回归：决策树回归是一种基于树结构的回归算法。它通过一系列的问题，来预测目标值。
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支持向量机回归：支持向量机回归是一种基于几何概念的回归算法。它通过找到数据空间中的最大间隔超平面，来预测目标值。
案例：股票价格预测
股票价格预测是一种典型的回归问题。我们可以使用线性回归或支持向量机回归算法，根据历史股价数据，来预测未来股价。
最后的话
总的来说，这篇文章主要是为了对主流机器学习算法进行扫盲，下一步我还会对三类应用场景的算法，进行一一拆解，你们希望了解哪些算法知识，可以分享到评论区，欢迎共创共赢。
希望带给你一点启发，加油。