机器学习是什么？学产品的小学生关注

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2023-07-05 01:28:24

机器学习是什么？

机器学习就是预测未知的函数并使预测结果尽量准确。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”。

机器学习过程由算法工程师实现，策略产品经理需要思考如何用算法的逻辑解决业务问题。本文介绍了常用算法的逻辑，降低新手产品经理的学习成本。

决策树

决策树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。每次选择区分度最高的特征，不断迭代直到所有特征都被用掉。在产品设计中，可以帮助判断什么特征最有价值。

K近邻模型

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，并具备这个类别的特征。需要持续训练来选择合适的K值。

支持向量机模型

构建一个N维空间，每个用户都能在其中找到自己的坐标。找到一个N-1维的平面，它正好将所有用户分割成两个不同的类别，并且离正负样本的距离最远。解决线性不可分问题、非线性问题的利器。

朴素贝叶斯模型

在已知某条件的前提下，推算某事件发生的概率。在根据数据进行决策时，要考虑前提条件。例如，在产品内部新上线了一个“长视频”板块，数据分析发现该板块下的用户以35-45岁的用户为主。要根据已有信息推断一个先验概率。

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