如果你是产品经理，希望了解算法的基本知识，可以考虑阅读本文。

机器学习（Machine Learning，ML）就是通过计算机程序对信息和数据进行重新组织，使用算法优化自身性能的系统。搜索引擎、内容推荐、信息流、在线广告等已经是机器学习算法的传统应用领域，与此同时，机器学习的应用领域还在不断扩展。

目前，很多产品、运营的工作都需要围绕机器学习算法系统开展，算法系统已经成为很多产品的核心竞争力。在这样的背景下，为了更好地迭代有算法逻辑的产品，了解机器学习算法的基本逻辑就显得非常必要。

机器学习首先是一个学习的过程，目前的机器学习已经实现了学习的基本逻辑，可以从过去的经验中抽象出一些规律，同时将这些规律应用在未来的场景下。

汤姆·米切尔（Tom M.Mitchell）在他的《机器学习》一书给了机器学习一个定义：

“对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E学习。”

在这个定义中可以看到机器学习的几个关键点：任务（任务T）、性能指标（性能度量P）、历史数据（经验E）。

对于某类任务，不断从数据中学习，从而优化这个任务的性能指标，这是目前机器学习算法的核心逻辑。

机器学习系统由数据、算法模型、模型评估、计算结果组成。

机器学习系统的出发点是数据，计算结果呈现给用户或系统之后，用户的行为数据会反馈数据，这些反馈数据又会重新输入模型中。这是机器学习的基本流程，如下图所示：

数据是机器学习系统的出发点。机器学习系统能够成立的前提，是有足够让系统做出决策的数据。

判断一个问题是否能用机器学习解决，就是看能否收集足量的相关数据。

比如，所有用户对内容的浏览行为数据，可以对某一个特定用户接下来的阅读偏好做判断。用户的每个浏览和点击行为数据，都意味着个人偏好的表达，同时其他相关用户的行为也可以作为这个用户行为推测的依据。构造算法系统需要从多个角度判断数据是否满足构建算法模型的需求。

在确定了数据可以构建机器模型来解决业务问题之后，就到了模型构建阶段。在算法模型的构建中，最关键步骤就是将问题抽象成机器学习能处理的标准问题。机器学习算法一般会对实际情况做一些模型假设，这些假设包含着一些待确定的参数，机器学习模型就是要找到符合实际情况的模型假设，并且通过算法的迭代确定出合理的参数。

在了解业务和算法的基础上，模型的构建过程会顺利很多，但是在缺少评估的情况下，模型也不可能顺利构建。模型评估一方面相当于质量检验，保证模型输出结果的质量，防止上线之后产生明显的体验问题。同时模型评估中发现的问题，也是模型优化的重要依据。

在模型评估完成之后，就可以在线上给用户输出机器学习模型的计算结果。这些计算结果最终会在用户的使用中得到验证。真实的线上数据会反映模型上线后的效果，这些线上数据也会成为后续机器学习模型迭代的数据，从而形成完整的信息闭环。

虽然不同的算法有着不同的实现方法，但是大部分机器学习算法基本都是由这些模块构成的。

佩德罗•多明戈斯（Pedro Domingos）在《终极算法》中将机器学习算法分为了五大学派，也基本涵盖了目前的主流机器学习算法。接下来会介绍这五个学派的典型算法。

1. 联结学派（The connectionists）

联结学派的主要思想是通过神经元之间的连接来推导知识。联结学派有点类似于大脑的逆向工程，希望通过训练人工神经网络以获取结果。它是目前最炙手可热的机器学习学派，神经网络和基于神经网络的深度学习都属于联结学派。

人工神经网络是一种非线性学习算法，和生物学的神经元类似，由多个节点组成。神经网络中每个节点的名字也沿用了生物学中的神经网络的概念，同样叫作神经元。生物神经元和算法神经元的结构如下图所示。

在生物的神经网络中，多个树突的末梢收集神经刺激电信号，将这些信号加工成新的电信号，通过轴突传递出去。

而人工神经网络也是这样的结构，多个参数在神经元中加工并输出到下一个节点。各个节点使用Sigmoid函数进行参数处理，如下所示：