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前端時間寫了一篇關(guān)于算法設(shè)計思路的文章：策略產(chǎn)品經(jīng)理必了解的六種算法設(shè)計思路。今天跟大家再詳細(xì)的看幾種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的背后的原理，這有助于大家在工作當(dāng)中與算法工程師進(jìn)行溝通。
過去我們只需要工程師按照既定的邏輯去寫代碼實現(xiàn)即可，最終的效果都是可預(yù)見的，對于用戶來說，產(chǎn)品提供什么他們就能看到什么。但是隨著產(chǎn)品設(shè)計思路的演進(jìn)，我們和用戶之間的關(guān)系變了，我們想要加入更多的變量，加入更多的參考因素來設(shè)計我們的產(chǎn)品，以進(jìn)一步提升產(chǎn)品的體驗。
比如淘寶的猜你喜歡模塊，根據(jù)用戶在平臺上的購買、搜索、瀏覽、收藏等許多線上行為進(jìn)行個性化推薦，每個人在淘寶首頁看到的內(nèi)容都不一樣，這是無法用之前的產(chǎn)品邏輯實現(xiàn)的。但是，很顯然這種產(chǎn)品設(shè)計思路才是真正的以用戶為中心的產(chǎn)品設(shè)計。
機(jī)器學(xué)習(xí)是解決這種多變量，多特征的邏輯的利器之一。按照百度百科對它的定義，機(jī)器學(xué)習(xí)是專門研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
今天先和大家聊聊感知機(jī)和線性回歸。
感知機(jī)學(xué)習(xí)算法（Perceptron Learning Algorithm，PLA）是一種二分類的線性分類算法，所謂的二分類是指結(jié)果只存在兩種情況。
例如一個人玩游戲能否過關(guān)，一個人的考試分?jǐn)?shù)及格還是不及格，像這種只存是，否兩種結(jié)果的問題可以稱之為二分類問題。
感知機(jī)學(xué)習(xí)算法的原理非常好理解，它的輸入是實例特征向量，輸出是這個實力的最終類別，類似我們改良后的判斷一個學(xué)生考試是否及格的問題。
學(xué)生就是一個實例，特征向量就是每道題的得分，以及這道題的重要程度（分值越高權(quán)重越大），在判斷這個學(xué)生是否及格的時候，我們不是簡單的把學(xué)生的得分進(jìn)行相加，而是通過他每道題的分去乘以每道題的權(quán)重最終進(jìn)行一個總分的計算，如果超過了60分（也叫閾值），那么就認(rèn)為這個學(xué)生可以分到及格，反之則不及格。那么對應(yīng)到計算機(jī)系統(tǒng)中，及格這種情況稱之為“正”，輸出的值為1；不及格稱之為“負(fù)”，輸出的值為-1.
同樣，我們可以換個角度去看待這個問題。感知機(jī)模型要解決的問題實際上是在一堆數(shù)據(jù)中，怎么樣找到一個界限能夠把兩種不同分類的數(shù)據(jù)給劃開。如下圖所示：
感知機(jī)原理示意圖
那么，感知機(jī)是如何找到這條直線的。它使用的學(xué)習(xí)策略是梯度下降法，簡單來說是先隨便設(shè)置一條直線進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)的分類，觀察分類結(jié)果。當(dāng)存在一個點被錯誤分類時，通過調(diào)整直線的參數(shù)來調(diào)整直線的未知，以減少分類錯誤的點數(shù)，直至所有點位被正確分類為止。如下圖所示：
感知機(jī)模型訓(xùn)練過程
在統(tǒng)計學(xué)中，線性回歸（Linear regression，LR）是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數(shù)對一個或多個自變量和因變量之間關(guān)系進(jìn)行建模的一種回歸分析。
如果只包括一個自變量和一個因變量，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關(guān)系，則稱為多元線性回歸分析。
比如通過過去五天的室外溫度，如何預(yù)測周六室外溫度值，如下圖所示，就是一種典型的線性回歸問題。
線性回歸問題
線性回歸的方法是通過過去日期和溫度值來擬合一條直線，盡可能的讓過去的點分布在直線上面，如果預(yù)測未來兩天的室外溫度，只需要在直線上找到對應(yīng)的點即可，如下圖所示：
線性回歸預(yù)測方法
線性回歸是回歸分析中第一種經(jīng)過嚴(yán)格研究并在實際應(yīng)用中廣泛使用的類型，在金融、經(jīng)濟(jì)學(xué)、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域應(yīng)用范圍很廣，通過觀測數(shù)據(jù)來擬合出一條直線，通過該直線可以看出未來數(shù)據(jù)的變化趨勢以及具體的值。
以上就是關(guān)于感知機(jī)和線性回歸模型的一些背后的原理，后續(xù)我們再繼續(xù)聊一下其他的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
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4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
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6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
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三、申訴
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