随着计算能力、存储空间、网络的高速发展，人类所积累的数据量正在快速增长，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多，分类算法是解决分类问题的方法，是机器学习中一个重要的研究领域。为了让大家进一步了解机器学习的分类算法，飞马网于3月29日晚，邀请到现就职于国内知名互联网公司的中山大学博士—李梦婷，向大家分享有关分类算法相关领域的内容。
以下是这次线上直播的分享实录：
一．What（带大家从根本上了解什么是分类）
1.什么是分类：
大家对分类其实并不陌生，在我们的现实生活中，经常会碰到这样的场景：
“这个人是男的还是女的？”，我们通常会在脑袋里考虑非常多的因素，比如“头发长短、身材曲线、穿衣风格......”，在大脑中，我们会结合观察到的多种因素去判断男女，这就是一个分类问题。
又或者大家比较关心的一个话题—房价，和朋友聊天时，我们会猜测“房价会涨还是会降呢？”，这其实也是一个分类问题。
上面所说的这两个例子，只有两个选项，所以这属于二分类问题。
除此之外还有非常多的分类场景，比如大家关心的年终奖，分为多种级别（S、A、B、C）。平常我们在看新闻时，每篇文章都会对应不同的类别（娱乐类、体育类、财经类）。而这两个例子有多种选项，我们把这一类问题叫做多分类问题，多分类问题又分为互斥多分类问题（年终奖：只能评一个等级）和非互斥多分类问题（文章类别：一篇文章可以同时归属于多个类别）。
2.分类的流程：
分类的一般流程是怎样的呢？我们一起来看下图：
主要包括三个部分：
第一层是最左边的x序列，代表我们观察到的一些样本信息。中间这一层是分类器，就好像我们的大脑，它会根据已有经验，把观察到的信息进行加工，得到一个特定类别，也就是我们的第三层y，代表预测的类别结果。
这里最关键的部分就是训练分类器。我们分类问题的解决，在于训练出一个好的分类器。
这一部分就是我们对分类问题的简单介绍。
二.Why（分类问题的应用场景）
从刚才的例子中，我们了解到，分类在我们的现实生活中很常见，分类是一项最有应用价值的技术之一，它的应用遍及了社会中的各个领域，下面这张图描绘的是目前比较常见的有分类问题的场景。
1.用户画像：
也就是对一个人进行类别抽象。例如，我们会根据一个人的行为去判断这个人是男是女、是老人是小孩、以及他（她）的兴趣偏好，通过各个维度的信息来刻画用户。在构造用户画像的时候，其中非常多的地方用到了分类算法，比如性别、年龄、兴趣偏好等。
2.征信评估：
在一些金融体系里，我们会根据一个人的银行卡记录或信用卡还贷记录等，去评估这个人的征信度，看这个人是属于高风险用户还是低风险用户。
3.推荐系统：
我们会预测一个人对某个东西“喜欢”或“不喜欢”，从而进行推荐。在预测时我们会根据这个人的情绪等因素，从而构造了我们现有的推荐体系。
4.趋势预测：
像房价预测、商品出货量预测、价格走势预测等等。
5.图像分类：
图像是人工智能一个非常重要的领域。比如给一张照片，我们需要一个分类器，看出照片里到底是一只猫还是一只狗。再比如我们在做新闻推荐时，会把图像进行分类，看它是不是符合政策要求。
6.文本分类：
比如文章的类别划分，有娱乐类、体育类、财经类等等。
除以上这些，还有很多其它的应用场景。
三.How（常用的分类算法，如何训练分类模型）
今天主要介绍五种常见的分类算法：K近邻、朴素贝叶斯、决策树、Logistic回归、支持向量机。
（1）K近邻：
所谓的K近邻，就是依据最邻近的一个或者几个样本的类别，来决定待分类的样本所属的类别。它是最简单的一个算法模型，我们一起来看下图：
图中有两类样本，一类是红色的三角，另一类是蓝色的方块。问题是绿色的圆点到底属于哪一类？根据K近邻的方法，我们先看离绿色圆点最近的样本，有两个红色三角样本和一个蓝色方块样本，根据K近邻思想，我们可以推出绿色圆点样本可以归为红色三角这一类。
其实在自然语言处理中，有一个非常典型的例子可以说明K近邻。比如自然语言处理中最底层对word进行向量化处理时，也就是常说的“what embedding”，我们会把一个词映射到一个高维的语义空间中，在这个语义空间里，不同词之间的距离能够表示它们语义之间的相关性。在进行词的分类时，我们可以根据它周围最近几个词的分类，来确定当前我们想评估的这个词的分类。
·优点：思想简单，理论成熟；可用于非线性分类；准确度高，对数据没有假设；对outlier不敏感。
·缺点：计算量大；样本不平衡问题；内存消耗大；k值的选择对分类效果有很大影响。
（2）朴素贝叶斯：
这是一个属于概率统计的模型。下图中给出的基本公式，是存在于条件概率的一个形式，它有非常强的一个假定，“给定目标值时属性之间相互条件独立”，只有在假设成立时，我们才能得到这个公式。这个公式计算出来，是一个概率。
·优点：在数据较少的情况下仍然有效；可以处理多类别问题；适合增量式训练。
·缺点：对于输入数据的表达方式较为敏感；需要知道先验概率，分类决策存在错误率；属性之间的独立性假设往往不成立（可先聚类）。
（3）决策树：
决策树是一个在工业界应用比较多的算法模型，我们通过下面的示例图来了解一下。
上图可以分为两个部分：左侧和右侧。
左侧实际上就是样本的属性（性别、年龄、职业...），右侧是所构建的决策树模型，根据所监测到的信息以及所对应的类别所构造的决策树。
我们构建决策树要进行一个什么样的分类呢？从图中可以知道，我们根据已有的样本构建一个分类器，判断一个人“是不是喜欢电脑游戏？”
首先根据样本属性对空间进行一个划分，在这里，我们选择的是“年龄小于15”这个条件，满足就走左侧子树，不满足就走右侧子树。左侧子树又根据“是男生吗？”进一步划分为两个子树。小男孩变成最后一层的叶子节点的正样本，小女孩是这层的叶子节点的负样本。根据这种方式，我们就可以构造出一棵决策树。
·优点：计算复杂度不高，且重用性高；输出结果易于理解；对中间值不敏感；可以处理不相关特征数据；能很好地处理连续特征。
·缺点：容易出现过拟合问题；对噪声数据较为敏感。
（4）Logistic回归：
它是当前业界用的最广的模型，无论谷歌、百度，还是腾讯、阿里，都有用到。它的原型是一个线性模型。
预测样本值是由W和X组成的，最左侧这个公式，X就是我们观测到的值，WT是我们权重的向量空间。根据这样一个计算，我们就可以得到一个数值，是一个实数范围内的值，从负无穷大到正无穷大，这样一个值对我们的分类来说比较痛苦。
考虑到这个问题，有一个数学性质非常好的函数，也就是上图左下方的转化后的函数。我们可以把实数范围内的输入转化成0-1范围内的一个输出，在这样一个稳定的输出范围内，我们就能比较好地进行阈值的设定。
上图右边这个公式是用来训练的损失函数。我们根据已有的样本值，可以得到一个分类器，这个分类器可能并不是那么准确，我们将样本里面部分的属性输进去后，它会预测出一个值，我们拿这个值和训练样本里面真正对应的分类值进行比较，计算它们之间的差距，这个差距就是一个损失，我们通常采用的就是上图这种形式。根据这个损失函数，我们可以得到当前分类器是否能够反映真实的情况，根据这个差距，我们会采用一些优化方法，比如梯度下降等，去优化我们的W值。
我们这个模型从根本上说就是W的权重值，根据这个损失函数，计算出W的最优值，就构造出来了一个分类器。它从核心上来说是W和X的一个加权求和的形式，所以说它是一个线性的分类器。
·优点：计算代价不高，速度快，存储低；易于理解和实现。
·缺点：容易欠拟合；分类精度可能不高；必须线性可分。
（5）支持向量机：
这个模型是有久远历史的模型，现在应用的并不是特别多，所以就简单介绍一下。
上图展示了支持向量机的基本原理，它通常是找到一条线或一个面，使得不同类到这个面的距离是最大的，我们需要做的就是找到这条线或这个面。
·优点：泛化错误率低；计算开销不大；可用于非线性分类；结果易解释。
·缺点：对参数调节和核函数选择敏感；原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题。
以上五个就是常用的分类算法。
下图是一个分类算法整合，方便大家在不同的场景下选择合适的分类算法：
四.数据+算力+算法=AI
百度的李彦宏有提到过“数据+算力+算法=AI”，得到了业界的广泛认同，刚才我们介绍了算法，那数据和算力怎么看呢？
算法也就是我们刚才说到的一些算法模型、分类模型等等。算力实际上就是我们能够支撑算法跑的一些性能支撑、平台支撑、硬件支撑等等。数据是我们着重要说的，它排在第一位，最基础，是决定一个问题解决能否成功的关键，数据的处理往往对最后的效果影响最大。
上图是一些性价比比较高的数据处理方式，有样本清洗、特征变换、特征选择、特征组合。
这四大部分就是关于分类算法的介绍。下面我们一起来看看在最后的答疑过程中，都有些什么问题呢？
1.大数据分析和AI的关系？
李老师：其实它们之间并没有那么明显的界定，主要是侧重点的区别。大数据分析侧重试分析，也会用到AI的技术，或者常说的算法模型。而AI不仅仅是分析，它有更多的领域。
2.如何判断一个特征是否有效？
李老师：比如在构造样本的时候，先进行一些卡方检验，相关系数检验等。在选择不同的样本构造分类器之后，也可以评价它的一些auc的一个变化。不过需要注意的是，如果通过样本量的大小带来的auc的变化，通常是不可信的。所以需要在同样的样本量的情况下，而且是模型收敛的情况下，去评价不同。特征的auc可以进行特征的选择，看特征是否有效。
3.AI、数据分析、人工智能在工作中。对于hadoop、spark之类的大数据技术，要求高吗？需要掌握到什么程度？
李老师：hadoop、spark是我们常用的进行机器学习的平台。可以了解，不用那么深，但基本的使用和大致的原理以及性能的调优都还是需要知道的。
以上就是本次线上直播的主要内容，相信你对分类算法的概念、应用场景、模型都有了更深入的认识。想了解更多更详细内容的小伙伴们，可以关注服务号：FMI飞马网，点击菜单栏飞马直播，即可进行学习。