本文主要向大家介绍了机器学习入门之从0开始搭建产品经理AI知识框架：机器学习1基础篇，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

什么是机器学习（Machine Learning）

定义：计算机程序可以在给定某种类别的任务 T 和性能度量 P 下学习经验 E ，如果其在任务 T 中的性能恰好可以用 P 度量，则随着经验 E 而提高。

简单来说：机器学习是能通过经验自动改进的计算机方法研究

通俗的理解：机器学习，是计算的反问题（逆运算） （@张江）

机器学习和人工智能以及深度学习的关系

用一张图来表示：

深度学习是机器学习的子集

而机器学习是人工智能的核心

举个简单的例子：

先说说什么是计算：

计算房屋售价：给定输入，得到输出，如：已知房屋售价的平米数（如下图）

已知计算公式：房屋价格 = 面积 * 每平米售价（5000）

求房屋的售价

再来说计算的反问题（逆运算）：

机器学习：有数据输入和输出，通过机器学习，得到模型

已知房屋的基础数据

已知房屋的售价

求房屋售价计算的模型

当房屋售价计算模型有了之后，就可以用户新数据的预测，例如：

当然这只是一个简单的例子，要真正预测房价，会涉及到的大量的参数，比如：几室几厅几卫，地理位置，周边环境，……等等，且机器学习得到模型也会更加复杂。

再举一个古老经典的例子

你去菜市场买芒果，印象中颜色靓丽的芒果，比暗淡的要好吃，于是你挑选了100个芒果，付款，开开心心回家了。

结果回家吃了之后，你发现其中25个芒果不好吃，觉得根据颜色来分辨太片面了，但是吃的过程中，你又发现了大个的50个芒果都好吃，小个的芒果只有25个是好吃，你总结出大个的比小个的芒果要好吃。

下次出门时，你要买更大个以及颜色更靓丽的芒果，结果发现常买的店铺关门了，只能去别家买，结果两家的产地不一样，买回来100个芒果，反而是小个的颜色暗淡的好吃。

为了吸取教训，买到更多更好吃的芒果，你采用了「机器学习」的方法，随机在市场买了1000个芒果：

列出芒果的属性：颜色，大小，形状，产地，经销商，等等，

以及对应的：甜度，成熟度，是否多汁，等等

通过1000个芒果的数据，得到了一个模型，在下次购买的时候，你只需要输入相关的数据，就可以判断出芒果是否好吃概率，通过大量的筛选，你购买了一批「好吃」概率在95%以上的芒果，结果是个个非常好吃，你也成了众人敬仰的「芒果吃货（专家）」。

通过这两个例子，是否对于机器学习有了初步的认知呢？

如上图：机器学习对于数据运用，相当于人的大脑对于经验的运用

实际项目中机器学习工作方式

选择数据：将你的数据分成三组：训练数据、验证数据和测试数据

模型数据：使用训练数据来构建使用相关特征的模型

验证模型：使用你的验证数据接入你的模型

测试模型：使用你的测试数据检查被验证的模型的表现

使用模型：使用完全训练好的模型在新数据上做预测

调优模型：使用更多数据、不同的特征或调整过的参数来提升算法的性能表现

机器学习都有哪些学习方式？

涉及到机器学习相关知识：

监督学习：需要“标签”当老师，明确要预测什么。

无监督学习：不告诉机器正确答案，让机器自己学习，给出结果。

半监督学习：训练的数据，只有一小部分是标记过的，大部分是没有标记。

强化学习：通过反馈，边实践边学习。

迁移学习：在某个垂直领域训练完成后，移致去其他相关领域调优发挥作用。

以及这一波人工智能浪潮兴起的主要原因之一：

基于人工神经网络的深度学习。

今天先简单介绍一些机器学习的基础概念，后续会针对上述机器学习的方式进行详细一些说明。

AI PM认知系列的相关阅读：

第一篇：从0开始搭建产品经理的AI认知体系

第二篇：产品经理的AI知识框架：计算机视觉

第三篇：产品经理的AI知识框架：语音识别与合成

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