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一、機器學習算法分類

機器學習（ML，Meachine Learning）是人工智能的核心領域，讓計算機從數據中學習規律并做出預測，本文簡單介紹機器學習的算法分類和開發流程。

常見的機器學習算法從學習方式上可以分為以下幾類：監督學習、無監督學習、半監督學習等其它類型，其中監督學習是指使用帶有標簽（已標記）的數據集進行訓練，模型通過學習輸入特征與標簽之間的映射關系進行預測或分類，監督學習又可以根據輸出是否連續分為分類和回歸問題，連續的稱為回歸，離散的稱為分類；而無監督學習則是指處理無標簽（未標記）的數據集，模型通過算法自行發現數據中的隱藏結構或模式（如聚類、降維）。

機器學習 算法分類	子類	定義	常見算法	應用場景示例
監督學習	分類	使用帶有標簽的數據集進行訓練 模型輸出離散數據	k-近鄰算法 貝葉斯分類 決策樹 邏輯森林 邏輯回歸 SVM 神經網絡	垃圾郵件檢測 圖像識別
	回歸	使用帶有標簽的數據集進行訓練 模型輸出連續數據	線性回歸 嶺回歸 隨機森林	房價預測 銷量預測
無監督學習	聚類	聚類算法將數據點分組 使得同一組內的數據點相似度高 而不同組的數據點相似度低	K-means算法 層次聚類	客戶分群 文檔主題分類
	降維	減少數據集中的特征數量 以簡化模型并提高計算效率	主成分分析（PCA）	分析藥物主要成分
其它	半監督學習	結合少量標注數據和大量未標注數據進行學習	標簽傳播 半監督SVM	醫學圖像分析
	自監督學習	通過數據自身的結構生成標簽進行訓練	Masked Language Model（BERT） 對比學習	自然語言處理 圖像預訓練
	強化學習	通過與環境的交互學習最優策略 以最大化長期獎勵	Q-Learning 深度Q網絡（DQN） 策略梯度	游戲AI 機器人控制 自動駕駛
	深度學習	多層神經網絡自動提取特征 可應用于監督/無監督/強化學習	CNN RNN	圖像識別 文本生成

二、機器學習開發流程

以監督學習為例，但核心步驟適用于所有機器學習任務

2.1 步驟1-問題定義

核心目標：將模糊的業務需求轉化為可量化的機器學習任務。

關鍵操作	說明	案例
確定任務類型	分類/回歸/聚類？	用戶流失預測 → 二分類任務
定義成功指標	選擇與業務目標一致的評估指標	欺詐檢測 → 高召回率（寧錯殺不放過） 推薦系統 → 精確率
約束條件分析	時延要求、可解釋性需求、計算資源限制	醫療診斷 → 需要可解釋性（選擇決策樹而非神經網絡）
可行性評估	數據是否足夠？特征是否可獲取？	使用數據矩陣草圖驗證特征覆蓋率

常見陷阱：

• 將回歸問題錯誤定義為分類問題（如將銷售額預測轉為"高/中/低"三分類）
• 忽略業務成本（如信用卡欺詐中誤判好客戶的代價）

2.2 步驟2-數據收集

數據類型	獲取方式	預處理難點
結構化數據	SQL查詢、數據倉庫導出	處理缺失值
文本數據	API抓取、日志解析	分詞、去停用詞
圖像數據	爬蟲、公開數據集	尺寸歸一化
時序數據	IoT傳感器、用戶行為日志	處理時間漂移

2.3 步驟3-數據預處理

核心目標：將原始數據轉化為信息密度更高的特征。

2.3.1 數據清洗

缺失值處理策略：

方法	適用場景
刪除樣本	缺失率<5%且隨機缺失
中位數/眾數填充	數值型/分類型特征
模型預測填充	高價值數據且缺失有模式
增加缺失標志位	缺失本身包含信息

2.3.2 特征工程

特征變換技巧：

• 數值特征：對數變換（右偏分布）、Box-Cox變換
• 時間特征：提取"小時/星期幾/是否節假日"
• 文本特征：TF-IDF、Word2Vec嵌入
• 組合特征：用戶年齡 × 商品價格（交互效應）

降維策略對比：

方法	保留信息	可解釋性	線性假設	適用場景
PCA	全局結構	低	需要	圖像預處理
t-SNE	局部結構	中	不需要	高維數據可視化
LDA	類別區分	高	需要	分類任務特征壓縮
自編碼器	非線性	低	不需要	復雜數據表示學習

2.3.3 數據分割

把處理好的數據按一定比例劃分訓練集、測試集、驗證集。

2.4 步驟4-模型選擇與訓練

簡單算法選型決策樹：

scikit-learn的算法選擇決策：

計算優化技巧：

• 使用GPU加速（CUDA）
• 分布式訓練（如Spark MLlib）
• 增量學習（partial_fit）處理超大數據

2.5 步驟5-模型評估

評估指標全景圖：

分類任務：┌─宏觀指標──準確率(Accuracy)├─類別平衡─┤│          └─F1-score(F1)│├─概率評估─AUC-ROC曲線│└─業務對齊─精確率(Precision)/召回率(Recall)權衡回歸任務：├─絕對誤差─MAE(平均絕對誤差)├─放大異常─MSE(均方誤差)└─比例解釋─R2(決定系數)

典型問題診斷:

• 準確率高但AUC低 → 模型無區分力
• 驗證集表現遠差于訓練集 → 過擬合
• 某些類別召回率極低 → 樣本不平衡

2.6 步驟6-模型調優

調優方法對比：

方法	搜索效率	并行性	適用空間大小	代碼實現
網格搜索	低	高	小(<10維)	GridSearchCV
隨機搜索	中	高	中(<100維)	RandomizedSearchCV
貝葉斯優化	高	低	大	BayesianOptimization
遺傳算法	中	高	極大	TPOT

調優黃金法則：

• 先粗調（大范圍隨機搜索）
• 再精調（小范圍貝葉斯優化）
• 最終確認需在測試集上只評估一次。

2.7 步驟7-模型部署與監控

簡單的部署架構示例：

用戶請求 → API網關 → 預測微服務 → 模型緩存 ↓監控系統（Prometheus）↓日志分析 → 模型性能儀表盤

監控關鍵指標:

• 預測分布變化（PSI群體穩定性指數）
• 特征漂移檢測（KL散度）
• 業務指標關聯性（如推薦系統CTR變化）

可參考的迭代觸發機制：

監控警報規則：- PSI > 0.25 → 嚴重漂移- 精度下降 > 15% → 需要重新訓練- 新數據量 > 10倍原始數據 → 自動觸發增量訓練

模型版本管理參考:

• 使用MLflow/DVC跟蹤實驗
• A/B測試流量分配（10%新模型 vs 90%舊模型）

動態流程調整：