机器学习三要素：模型、策略与算法
本章节是我们学习机器学习的一个起点，因为机器学习过程用到很多统计学知识，顾机器学习也叫统计学习，即Statistics Learning。机器学习在干嘛？就是利用已有数据，找到一些合适的数学模型去描述它，然后做一些预测分析，从而优化企业的流程或者提高决策效率。
可以开门见山的说，机器学习的核心思想就是机器学习的三要素，即模型、策略与算法。说到模型，其实也很简单，就是处理一件事情的一种规律，我们把它抽象处理形成模型。那么这里所说的策略就是为了能选择和构造出合适模型的方法策略，因为对于一种规律可以选择的模型不止一种，但是对于特定问题处理时，有的模型的风险比较大，这就会导致和真实值之间的差距很大，这样的预测用途就会显得很小了，可以说是废了。至于最后的算法，就是对我们之前选择的模型就行方法实现，以及过程优化等。
大家都清楚，对于一种事情的预测，肯定需要大量的真实数据。但是真实的数据集我们是获得不了全部的，大多情况下都是有一部分现有的真实数据或者一些积累的数据对未知的新数据进行预测。但是这里我要强调一下，我们做的预测都是一种大概率事件，并不是一定就是真实发生的情况。因此，我们做的优化过程就显得尤为重要，只有选择的模型最合适、算法最优化，相应的预测结果就会越准确。下面分别介绍一下机器学习三要素到底怎么回事。
机器学习的目的——模型（Model）
模型就是那个用来描述客观世界的数学模型，模型是从数据里抽象出来的。在进行数据分析时，我们通常手上只有数据，然后看着数据找规律，找到的规律就是模型。就跟小时候做猜数字游戏似的，1,4,16…（）…256…,括号里是什么？只有把这串数抽象成模型，我们才能知道括号里是什么。其实我们很小的时候就接触到机器学习，只是那时候只顾考试，没有这些深入思考罢了。
再举个例子，购买产品的顾客到达服务台的时间是什么模型？也许是一个泊松分布。文本中某个此项出现的概率是什么模型？也许隐狄雷科雷分布。股票的价格随时间的变化是什么关系？是基于布朗运动的二项随机分布…
模型可以是确定性的，也可以是随机的，无所谓，总之用数学可以描述，只要数学可以描述的，就可以进行预测分析。所以，我们的根本目的，是找一个模型去描述我们已经观测到的数据。
如何构造模型——策略（Strategy）
例如我们想用一个正态分布去描述一组数据，我们就要去构造这个正态分布，实际上就是预测这个分布的参数，例如：均值？方差？… 但是，我们需要有一系列的标准去选择合适的模型，模型不是拍脑袋来的。我想用正态分布，理由呢？我相用二项分布，凭啥不能用三角分布？我想让正态分布的均值为0.5，凭啥0.5比选0.2好？做研究不能任性，别人会质疑你，所以，就需要有一系列的标准来证明一个模型比另一个模型好，这就是策略。
不同的策略，对应不同的模型的比较标准和选择标准。就跟选班干部一样，选帅的，好，那就让吴彦祖当班长，选逗比的，也许选出来的就是王宝强，选会唱歌的，没准是周杰伦…好，所以最终确定的模型是什么，实际上就跟两件事儿有关，1）我们拿到的数据是什么？2）我们选择模型的策略是什么？
说道策略，一般会讲到，期望风险最小的就是最好的。没错，但是期望风险我们通常情况不能直接计算，所以往往用经验风险代替期望风险，即经验风险最小化作为常用的标准。经验风险最小是指，用这个模型，套到已有的观测数据上，基本上是靠谱的。但在已有观测数据不足的情况下，我们就会引入结构风险，就是在经验风险的基础上增加惩罚项。这也是大多数时候我们在机器学习时候有意或无意就用到的准侧。经验风险和结构最小化是一个参数优化的过程，我们需要构造一个损失函数来描述经验风险，损失函数可以理解为我们预测一个数据错了给我们带来的代价。每个人对损失函数的定义都不同，所以优化出来的结果也不同，这也导致最终我们学习到的模型会各种各样，解决一个问题的方案也会多种多样。
模型的实现——算法（Algorithm）
我们有了数据，有了学习模型的策略，然后就要开始去构造模型了，如果模型的基本形式有了，就是一个优化模型参数的问题了。如果学习过确定性模型的朋友，优化并不陌生，但是优化过程往往是复杂的，面对复杂的数学优化问题我们通常难以通过简单的求导获得最终的结果，所以就要构造一系列的算法。
我们的目标是让算法尽量高效，更少的计算机内存代价，更快的运算速度，更有效的参数优化结果…
点评： 在进行机器学习时，就只要把握住模型、策略和算法这三个要点即可。商业决策的基础是对客观环境进行描述，我们用数学模型去描述去预测，所以要采取一定的策略选择合适的模型，而模型的构造本质是数学参数的优化问题，在大数据的环境下要构造合适的算法去解决对应的优化问题，这就是整个机器学习的方法构造理念。
本文部分参考自：《数据挖掘与商务分析》