機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)介紹

成為一名合格的開發(fā)工程師不是一件簡單的事情，需要掌握從開發(fā)到調(diào)試到優(yōu)化等一系列能力，這些能力中的每一項(xiàng)掌握起來都需要足夠的努力和經(jīng)驗(yàn)。而要成為一名合格的機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師（以下簡稱算法工程師）更是難上加難，因?yàn)樵谡莆展こ處煹耐ㄓ眉寄芤酝?，還需要掌握一張不算小的機(jī)器學(xué)習(xí)算法知識網(wǎng)絡(luò)。下面我們就將成為一名合格的算法工程師所需的技能進(jìn)行拆分，一起來看一下究竟需要掌握哪些技能才能算是一名合格的算法工程師。

圖1 機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師技能樹 基礎(chǔ)開發(fā)能力

所謂算法工程師，首先需要是一名工程師，那么就要掌握所有開發(fā)工程師都需要掌握的一些能力。有些同學(xué)對于這一點(diǎn)存在一些誤解，認(rèn)為所謂算法工程師就只需要思考和設(shè)計(jì)算法，不用在乎這些算法如何實(shí)現(xiàn)，而且會有人幫你來實(shí)現(xiàn)你想出來的算法方案。這種思想是錯(cuò)誤的，在大多數(shù)企業(yè)的大多數(shù)職位中，算法工程師需要負(fù)責(zé)從算法設(shè)計(jì)到算法實(shí)現(xiàn)再到算法上線這一個(gè)全流程的工作。筆者曾經(jīng)見過一些企業(yè)實(shí)行過算法設(shè)計(jì)與算法實(shí)現(xiàn)相分離的組織架構(gòu)，但是在這種架構(gòu)下，說不清楚誰該為算法效果負(fù)責(zé)，算法設(shè)計(jì)者和算法開發(fā)者都有一肚子的苦水，具體原因不在本文的討論范疇中，但希望大家記住的是，基礎(chǔ)的開發(fā)技能是所有算法工程師都需要掌握的。

基礎(chǔ)開發(fā)所涉及到的技能非常的多，在這里只挑選了兩個(gè)比較重要的點(diǎn)來做闡述。

單元測試

在企業(yè)應(yīng)用中，一個(gè)問題的完整解決方案通常包括很多的流程，這其中每個(gè)環(huán)節(jié)都需要反復(fù)迭代優(yōu)化調(diào)試，如何能夠?qū)?fù)雜任務(wù)進(jìn)行模塊劃分，并且保證整體流程的正確性呢？最實(shí)用的方法就是單元測試。單元測試并不只是簡單的一種測試技能，它首先是一種設(shè)計(jì)能力。并不是每份代碼都可以做單元測試，能做單元測試的前提是代碼首先是可以劃分為多個(gè)單元——也就是模塊的。在把項(xiàng)目拆解成可獨(dú)立開發(fā)和測試的模塊之后，再加上對每個(gè)模塊的獨(dú)立的、可重復(fù)的單元測試，就可以保證每個(gè)模塊的正確性，如果每個(gè)模塊的正確性都可以保證，那么整體流程的正確性就可以得到保證。

對于算法開發(fā)這種流程變動頻繁的開發(fā)活動來講，做好模塊設(shè)計(jì)和單元測試是不給自己和他人挖坑的重要保證。也是能讓自己放心地對代碼做各種改動優(yōu)化的重要前提。

邏輯抽象復(fù)用

邏輯的抽象復(fù)用可以說是所有軟件開發(fā)活動中最為重要的一條原則，衡量一個(gè)程序員代碼水平的重要原則之一就是看他代碼中重復(fù)代碼和相似代碼的比例。大量重復(fù)代碼或相似代碼背后反映的是工程師思維的懶惰，因?yàn)樗X得復(fù)制粘貼或者直接照著抄是最省事的做法。這樣做不僅看上去非常的丑陋，而且也非常容易出錯(cuò)，更不用提維護(hù)起來的難度。

算法開發(fā)的項(xiàng)目中經(jīng)常會有很多類似邏輯的出現(xiàn)，例如對多個(gè)特征使用類似的處理方法，還有原始數(shù)據(jù)ETL中的很多類似處理方法。如果不對重復(fù)邏輯做好抽象，代碼看上去全是一行行的重復(fù)代碼，無論是閱讀起來還是維護(hù)起來都會非常麻煩。

概率和統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)

概率和統(tǒng)計(jì)可以說是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基石之一，從某個(gè)角度來看，機(jī)器學(xué)習(xí)可以看做是建立在概率思維之上的一種對不確定世界的系統(tǒng)性思考和認(rèn)知方式。學(xué)會用概率的視角看待問題，用概率的語言描述問題，是深入理解和熟練運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的最重要基礎(chǔ)之一。

概率論內(nèi)容很多，但都是以具體的一個(gè)個(gè)分布為具體表現(xiàn)載體體現(xiàn)出來的，所以學(xué)好常用的概率分布及其各種性質(zhì)對于學(xué)好概率非常重要。對于離散數(shù)據(jù)，伯努利分布、二項(xiàng)分布、多項(xiàng)分布、Beta分布、狄里克萊分布以及泊松分布都是需要理解掌握的內(nèi)容；對于離線數(shù)據(jù)，高斯分布和指數(shù)分布族是比較重要的分布。這些分布貫穿著機(jī)器學(xué)習(xí)的各種模型之中，也存在于互聯(lián)網(wǎng)和真實(shí)世界的各種數(shù)據(jù)之中，理解了數(shù)據(jù)的分布，才能知道該對它們做什么樣的處理。

此外，假設(shè)檢驗(yàn)的相關(guān)理論也需要掌握。在這個(gè)所謂的大數(shù)據(jù)時(shí)代，最能騙人的大概就是數(shù)據(jù)了，掌握了假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間等相關(guān)理論，才能具備分辨數(shù)據(jù)結(jié)論真?zhèn)蔚哪芰?。例如兩組數(shù)據(jù)是否真的存在差異，上線一個(gè)策略之后指標(biāo)是否真的有提升等等。這種問題在實(shí)際工作中非常常見，不掌握相關(guān)能力的話相當(dāng)于就是大數(shù)據(jù)時(shí)代的睜眼瞎。

在統(tǒng)計(jì)方面，一些常用的參數(shù)估計(jì)方法也需要掌握，典型的如最大似然估計(jì)、最大后驗(yàn)估計(jì)、EM算法等。這些理論和最優(yōu)化理論一樣，都是可以應(yīng)用于所有模型的理論，是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)。

機(jī)器學(xué)習(xí)理論

雖然現(xiàn)在開箱即用的開源工具包越來越多，但并不意味著算法工程師就可以忽略機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論的學(xué)習(xí)和掌握。這樣做主要有兩方面的意義：