在具体的机器学习算法之前，先来从宏观上介绍一下机器学习的开发流程，这样能对机器学习有个整体认识。

总的来说，分为数据收集、数据处理、模型构建、模型测试评估、投入使用（模型部署与整合）、迭代优化等。对于数据处理部分也叫特征工程，有的时候会分成数据清洗和特征工程。
在这里插入图片描述
其实这个过程在我们生活中处处可见，举个例子，比如说要做一份小炒肉，首先肯定去收集食材，然后进行清洗，接着得把辣椒切段、肉切块等，最后点火开炒。

最终效果如何，得尝一尝。可能会发现肉切的块儿太大没太入味，下次炒菜时就得切小一些；也可能会觉得这次用的猪肉，可能不如牛肉口感好一些，下次收集食材应该准备牛肉……

数据收集与存储

数据来源：

用户访问行为数据
业务数据
外部第三方数据

数据存储：

需要存储的数据：原始数据、预处理后数据、模型结果
存储设施：mysql、HDFS、HBase、Solr、Elasticsearch、Kafka、Redis等

数据收集方式：

Flume & Kafka

一般这环节我们是不需要做的，而是有专业人员在做这方面，我们的重心还是在模型方面。
在实际工作中，我们可以使用业务数据进行机器学习开发，但是在学习过程中，没有业务数据，此时可以使用公开的数据集进行开发，常用数据集如下：
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html
https://aws.amazon.com/cn/public-datasets/
https://www.kaggle.com/competitions
http://www.kdnuggets.com/datasets/index.html
http://www.sogou.com/labs/resource/list_pingce.php
https://tianchi.aliyun.com/datalab/index.htm
http://www.pkbigdata.com/common/cmptIndex.html

数据清洗与转换

实际生产环境中，这是机器学习比较耗时的一部分，大部分的机器学习模型所处理的都是特征，特征通常是输入变量所对应的可用于模型的数值表示。并且大部分情况下，收集得到的数据需要经过预处理后才能够为算法所使用，预处理的操作主要包括以下几个部分：

数据过滤
处理数据缺失
处理可能的异常、错误或者异常值
合并多个数据源数据
数据汇总

对数据进行初步的预处理，需要将其转换为一种适合机器学习模型的表示形式，对许多模型类型来说，这种表示就是包含数值数据的向量或者矩阵

将类别数据编码成为对应的数值表示(一般使用1-of-k方法)-dumy
从文本数据中提取有用的数据(一般使用词袋法或者TF-IDF)
处理图像或者音频数据(像素、声波、音频、振幅等<傅里叶变换>)
数值数据转换为类别数据以减少变量的值，比如年龄分段
对数值数据进行转换，比如对数转换
对特征进行正则化、标准化，以保证同一模型的不同输入变量的值域相同
对现有变量进行组合或转换以生成新特征，比如BMI指数

这里对比较常用到的前两点展开介绍一下，一个是比较典型的类型特征转换方法——1-of-k，也就是通常所说的哑编码（dump），另一个是文本数据抽取中常用到的词袋法和 TF-IDF

类型特征转换之1-of-k

功能：将非数值型的特征值转换为数值型的数据

描述：假设变量的取值有 k 个，如果对这些值用 1 到 k 编序，则可用维度为 k的向量（也就是线性代数中的规范正交基）来表示一个变量的值。在这样的向量里，该取值所对应的序号所在的元素为1，其他元素均为0。
举个简单的例子：
在这里插入图片描述
对于T1，有ABC三种类型，我们就可以采用下面的一组向量来表示：

也许会有疑问，为什么不直接用1、2和3三个数字来表示呢，这样看起来不更简单吗？
一般类别之间的差异应该是相同的，但是如果直接用1、2和3三个数字来表示，1和3差为2，而1和2、2和3的差都为1，可能会认为A和C不太相似，相较与其他，A和C之间的差异会更大。比如，我们在用做KNN算法，使用欧式距离计算时，就会体现出来。

最终转换的结果是：
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文本数据抽取

如果不是类别，而是文本数据，哑编码是做不了，从文本数据中提取有用的数据一般使用词袋法或者TF-IDF：

1）词袋法：
将文本当作一个无序的数据集合，文本特征可以采用文本中的词条T进行体现，那么文本中出现的所有词条（或某些）及其出现的次数就可以体现文档的特征。

比如，有本书其中“机器学习”出现了500次，“spark”出现两次，我们基本可以断定这本书是关于机器学习的；而另外一本书中“机器学习”出现了2次，“spark”出现了500次，那么这么书很可能是关于大数据。也就我们可以用某些词条出现的次数来体现文本的内容。

举个例子，比如说有下列两组数据（括号里表示出现的次数）：
在这里插入图片描述
那么就可以表示成：

对于具体的内容，像“那么”、“可以”之类的词条对于特征的表达并不强，在做数据处理时我们可以改一下他们的权重。哑编码显然是做不到的，我们可用TF-IDF。

2）TF-IDF:
词条的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降；也就是说词条在文本中出现的次数越多，表示该词条对该文本的重要性越高，词条在所有文本中出现的次数越少，说明这个词条对文本的重要性越高。

比如：说有的文章机器学习出现了1次、有的出现了10次，有的出现了100次，很显然出现100次的在文本的重要性最高，因为基本可以断定这本书是判断机器学习的。而如果现在有大量的书，并且大量的出现了“机器学习”、“深度学习”，但“mybatis”出现的次数特别少，此时“mybatis”很可能成为关注点。就像生活中，显眼的，让人印象深刻的永远是少数。

**TF(词频)**指某个词条在文本中出现的次数，一般会将其进行归一化处理(该词条数量/该文档中所有词条数量)；**IDF(逆向文件频率)**指一个词条重要性的度量，一般计算方式为总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到。TF-IDF实际上是：TF * IDF
比如：有10000篇文章，基本词条A出现了2次，那么IDF(A) = 10000/2 = 5000。5000这个数值有些偏大，则可以取一下对数。
举个例子：还以上面文档1和文档为例，对应的TF和IDF分别为
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分别用词条的TF及对应的IDF相乘，便得到：

如果把上图中的数据都乘以所在文档的词条总数，得到下面的图。但发现文档1中的E的数据由词袋法中的 1 变成了现在的 2。
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模型构建

所有的算法都是在进行模型构建，这里就不说了，后续的博客中会详细的介绍。

模型训练与测试

模型选择：对特定任务最优建模方法的选择或者对特定模型最佳参数的选择。
交叉验证：简单来说就是在训练数据集上运行模型(算法)并在测试数据集中测试效果，迭代进行数据模型的修改，这种方式被称为交叉验证(将数据分为训练集和测试集，使用训练集构建模型，并使用测试集评估模型提供修改建议)。因为训练得到的模型，不知道模型的好坏，如果直接部署到线上的时候，可能会产生不好的效果。

如果给定的样本数据充足，进行模型选择的一种简单方法是随机地将数据集切分成三部分，分别为训练集（ training set ）、验证集 (validation set) 和测试集 (test set) 。训练集用来训练模型，验证集用于模型的选择，而测试集用于最终对学习方法的评估。在学习到的不同复杂度的模型中，选择对验证集有最小预测误差的模型。由于验证集有足够多的数据，用它对模型进行选择也是有效的。

但是，在许多实际应用中数据是不充足的．为了选择好的模型，可以采用交叉验证方法．交叉验证的基本想法是重复地使用数据；把给定的数据进行切分，将切分的数据集组合为训练集与测试集，在此基础上反复地进行训练、测试以及模型选择。而且
模型的选择会尽可能多的选择算法进行执行，并比较执行结果。

1）简单交叉验证
简单交叉验证方法是：首先随机地将已给数据分为两部分，一部分作为训练集，另一部分作为测试集（例如， 70% 的数据为训练集， 30% 的数据为测试集）；然后用训练集在各种条件下（例如，不同的参数个数）训练模型，从而得到不同的模型；在测试集上评价各个模型的测试误差，选出测试误差最小的模型。

2）S 折交叉验证
应用最多的是 S 折交叉验证（ S -fold cross validation ），方法如下：首先随机地将已给数据切分为 S 个互不相交的大小相同的子集；然后利用 S - 1个子集的数据训练模型，利用余下的子集测试模型；将这一过程对可能的 S 种选择重复进行；最后选出 S 次评测中平均测试误差最小的模型．

3）留一交叉验证
S 折交叉验证的特殊情形是 S = N，称为留一交叉验证（ leave-one-out cross validation ），往往在数据缺乏的情况下使用．这里， N 是给定数据集的容量。

模型评估
对于模型的好坏，有专门的评估方式。总体有分类和回归两类模型评估方法，当然具体的算法可能还有自己特有的方法，如决策树有一种基于信息熵的评估方式。
1）分类
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其中最常用的是图中左上角的混淆矩阵，单独拿出来看一下：

真实样本分为正例和负例两类，预测的结果有对有错：
真正例（TP）：原本是正例，并且预测为正例，是一种预测正确的情况，即表中的A；
假负例（FN）：原本是正例，并且预测为负例，是一种预测错误的情况，即表中的B；
假正例（FP）：原本是负例，并且预测为正例，是一种预测错误的情况，即表中的C；
真负例（TN）：原本是负例，并且预测为负例，是一种预测正确的情况，即表中的D。

对于结果的评估分别有准确率（ accuracy ）、精确率（ precision 精准率）、召回率（ recall ）以及F1指标（精确率和召回率的调和均值）：
① 准确率(Accuracy)=提取出的正确样本数/总样本数。也就是“原本的正例有多少能预测出来”
② 召回率(Recall)=正确的正例样本数/样本中的正例样本数——覆盖率。也就是“预测成正例的有多少是真的”
③ 精准率(Precision)=正确的正例样本数/预测为正例的样本数
④ F值=PrecisionRecall2 / (Precision+Recall) (即F值为精确率和召回率的调和平均值)
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当召回率提升时，即原本的正例能更多的预测出来，即A↑，很可能是预测时能多的预测成正例，这样会导致一些假的也预测成真的了，即C↑。最极端就是所有都预测成正例，此时召回率为100%，正确率没有变化，精准率反而下降。一定情况下，召回率和准确是互斥的。有时考虑召回率多一些，有时考虑精确率多一些，有时二者都考虑，那怎么办？所以引入了F值。

此外，还有ROC曲线和AUC
⑤ ROC
ROC（Receiver Operating Characteristic）最初源于20世纪70年代的信号检测理论，描述的是分类混淆矩阵中FPR-TPR两个量之间的相对变化情况，ROC曲线的纵轴是“真正例率”（True Positive Rate 简称TPR，也就是召回率，即 $\frac{A}{A+B}$ ），横轴是“假正例率” （False Positive Rate 简称FPR， $\frac{C}{C+D}$ ）。二者分母是不变的，当们想把更多的A预测出来，时此会修改模型的阈值，导致一些假的也预测成正例，即C↑。所以TPR和FPR都会变大。理想的情况下，我们希望A变大的同时，C不要变的太大，也就是TPR增长更快。

如果二元分类器输出的是对正样本的一个分类概率值，当取不同阈值时会得到不同的混淆矩阵，对应于ROC曲线上的一个点。那么ROC曲线就反映了FPR与TPR之间权衡的情况，通俗地来说，即在TPR随着FPR递增的情况下，谁增长得更快，快多少的问题。TPR增长得越快，曲线越往上屈，AUC就越大，反映了模型的分类性能就越好（如下图，KNN中的TPR增长的更快）。当正负样本不平衡时，这种模型评价方式比起一般的精确度评价方式的好处尤其显著。
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⑥ AUC
AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而AUC作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。