机器学习方法论与职业进阶

"机器学习方法论，一份由浙江智慧研究院•人工智能产品部于2018.07.26发布的PDF文档，旨在帮助数据爱好者理解机器学习方法论及职业发展路径。作者louwill是一名机器学习工程师，分享了从数据分析师转型到机器学习工程师的经验和学习路径。" 在深入探讨机器学习方法论之前，我们需要明确几个关键概念。统计学习是通过数据建立概率统计模型，并用这些模型进行预测和分析的科学。机器学习则更注重研究如何通过计算方法使系统通过经验提升自身性能。而深度学习，作为机器学习的一个分支，主要涉及多层神经网络的应用。 机器学习的核心任务包括学习一个优化的模型，该模型能够从结构化数据、文本、语音、视频和图像等多种形式的数据中学习，并通过特定的评价标准不断迭代改进。理想的模型既要能很好地拟合训练数据，又要有良好的泛化能力，能够在未见过的数据上表现优秀。 学好机器学习，首要原则是要从数据中提炼出普适的规律。欠拟合意味着模型未能充分学习数据中的模式，而过拟合则是模型过度适应训练数据中的噪声。解决这个问题的方法包括增加数据量、特征工程和算法优化。因此，机器学习的过程就是在欠拟合和过拟合之间寻找平衡。 机器学习的知识结构广泛，数学基础尤为关键，包括微积分、线性代数、矩阵论、凸优化、离散数学以及概率论和统计学。在理论层面，涵盖有监督学习的各类模型和算法，如线性回归、感知机、决策树、朴素贝叶斯、人工神经网络、逻辑回归、随机森林、GBDT、lightgbm和xgboost等。无监督学习则涉及聚类、降维等方法。 对于从数据分析师转行至机器学习工程师的人来说，需要补充数学知识，学习编程技能，比如R和Python，同时构建一个系统的机器学习学习路径。这可能包括从基础知识开始，逐步深入到高级算法，结合实践项目来巩固和提升技能。 机器学习方法论的学习是一个系统的过程，需要理解其本质，掌握核心任务，建立扎实的数学基础，熟悉各种模型和算法，并通过实战来不断磨炼和提高。在这个过程中，不断与欠拟合和过拟合做斗争，以找到最佳的模型和方法，是成为优秀机器学习工程师的关键步骤。