解决方案:机器学习中算法与模型的区别

　　解决方案:机器学习中算法与模型的区别

　　作者 | 杰森布朗利翻译 | 三菩提策划编辑 | 柳岩机器学习涉及机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说，这可能会让人感到困惑，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”互换使用。这两个是同一个东西，还是不同的东西？作为开发人员，您对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉将帮助您消除这种困惑。在本文中，我将解释机器学习“算法”和“模型”之间的区别。

　　什么是机器学习中的“算法”？

　　机器学习中的“算法”是对数据进行操作以创建机器学习“模型”的过程。

　　机器学习算法执行“模式识别”。算法从数据中“学习”，或“拟合”到数据集。

　　有许多机器学习算法。比如我们有分类算法，比如K-近邻；回归算法，例如线性回归；和聚类算法，例如 K-means。

　　下面是一个机器学习算法的例子：

　　您可以将机器学习算法视为计算机科学中的任何其他算法。

　　例如，您可能熟悉的一些其他类型的算法包括用于数据排序的冒泡排序和用于搜索的最佳优先级。

　　因此，机器学习算法具有许多属性：

　　例如，您可能会在研究论文和教科书中看到以伪代码或线性代数描述的机器学习算法。您可以看到特定机器学习算法与另一种特征算法相比的计算效率。

　　学术界可以设计全息你的机器学习算法，机器学习从业者可以在他们的项目中使用标准的机器学习算法。就像在计算机科学的其他领域一样，学者们可以设计全新的排序算法，程序员可以在他们的应用程序中使用标准的排序算法。

　　您还可能会看到具有标准 API 的库中提供了多种机器学习算法实现。一个流行的例子是 scikit-learn 库，它在 Python 中提供了许多分类、回归和聚类机器学习算法的实现。

　　什么是机器学习中的“模型”？

　　机器学习中的“模型”是在数据上运行的机器学习算法的输出。

　　模型代表机器学习算法学到的东西。

　　

　　模型是在训练数据上运行机器学习算法后保存的“东西”，它表示进行预测所需的规则、数字和任何其他特定于算法的数据结构。

　　我将举一些例子来说明这一点：

　　机器学习模型对初学者来说更具挑战性，因为与计算机科学中的其他算法没有明确的类比。

　　例如，排序算法的排序列表输出并不是真正的模型。

　　最好的类比是将机器学习模型视为“程序”。

　　机器学习模型“程序”由数据和使用数据进行预测的过程组成。

　　例如，考虑线性回归算法和结果模型。该模型由一个系数向量（数据）组成，这些向量与作为输入的新数据行相乘和求和，以进行预测（预测过程）。

　　我们将数据保存为机器学习模型供以后使用。

　　我们经常使用机器学习库提供的机器学习模型的预测过程。有时，我们可以自己实现预测过程作为我们应用程序的一部分。这通常很简单，因为大多数预测过程都非常简单。

　　算法和模型框架

　　现在我们熟悉机器学习“算法”和机器学习“模型”。

　　具体来说，在数据上运行算法以创建模型。

　　我们还了解到，模型由数据以及如何使用数据对新数据进行预测的过程组成。如果您愿意，您也可以将此过程视为一种预测算法。

　　这种区别对于理解广泛的算法非常有帮助。

　　例如，大多数算法都在“算法”中完成所有工作，而“预测算法”所做的很少。

　　通常，算法是某种优化器，可最大限度地减少模型（数据+预测算法）在训练数据集上的误差。线性回归算法就是一个很好的例子。它执行优化过程（或使用线性代数的分析解决方案）以找到一组权重，以最小化训练数据集上的平方误差之和。

　　线性回归

　　

　　有些算法微不足道甚至什么都不做，所有的工作都在模型或预测算法中。

　　K-Nearest Nei*敏*感*词*ors 算法除了保存整个训练数据集外没有其他算法。因此唤醒数据的是整个训练数据集，所有工作都在预测算法中，即新的数据行如何与保存的训练数据集交互以进行预测。

　　K - 最近邻

　　您可以将此分解用作理解任何机器学习算法的框架。

　　机器学习是自动编程

　　我们真的只是想要一个机器学习的“模型”，而“算法”是我们获得模型的路径。

　　机器学习技术用于解决其他方法无法有效或高效解决的问题。

　　例如，如果我们需要将电子邮件分类为垃圾邮件，我们需要一个软件程序来执行此操作。

　　我们可以坐下来，手动查看大量电子邮件，并编写 if 语句来完成合格的任务。人们已经尝试过这种方法。这种方法已被证明是缓慢的、脆弱的，而且不是很有效。

　　相反，我们可以使用机器学习技术来解决这个问题。具体来说，像朴素贝叶斯这样的算法可以从大量的历史电子邮件样本数据集中学习如何将电子邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。

　　我们不想要“朴素贝叶斯”，我们想要朴素贝叶斯给出的模型，也就是我们可以用来对电子邮件进行分类的模型（概率向量和使用概率的预测算法）。我们想要的是模型，而不是用于创建模型的算法。

　　从这个意义上说，机器学习模型是由机器学习算法自动编写、创建或学习的程序，用于解决我们的问题。

　　作为开发者，我们对人工智能意义上的机器学习算法的“学习”不是很感兴趣。我们不关心模拟学习过程。有些人可能会关心，这很有趣，但这不是我们使用机器学习算法的原因。

　　相反，我们对机器学习算法提供的自动编程能力更感兴趣。我们希望能够有效地创建一个工作模型并将其整合到我们的软件项目中。

　　机器学习算法执行自动编程，机器学习模型是为我们创建的程序。

　　关于作者： Jason Brownlee 博士是一位机器学习专家，他通过动手教程教开发人员如何使用现代机器学习方法获得结果。

　　行业解决方案:搜索引擎优化（SEO）-谷歌百度SEO优化工具

　　搜索引擎优化 (SEO) 的主要目标是让您的 网站 内容在搜索结果中尽可能高的出现。具体可以通过四个步骤来实现：1.爬取系统，2.关键词研究，3.页面优化，4.外链建设

　　1.爬取系统（蜘蛛） 首先，我们需要了解搜索引擎是如何工作的，以便更好地理解SEO。搜索引擎有一个爬虫系统，俗称蜘蛛，你可以把它想象成一群蜘蛛在网上四处爬（有点坏味道……），它们会读取每个页面的 HTML 并通过页面上的链接关系。，不断抓取新的有价值的页面内容并将其发送回搜索引擎。根据蜘蛛返回的信息，搜索引擎会对你的页面进行排名。

　　1、对于这个蜘蛛，你需要注意什么？

　　1.搜索引擎不能非常有效地抓取Flash内容。HTML5 的出现解决了这个问题。HTML5可以实现flash可以实现的很多效果，而且对搜索引擎的兼容性也更好。

　　2. 搜索引擎无法读取图片中的文字。所以你需要给图片添加标签（alt标签）来告诉蜘蛛图片是关于什么的。

　　3. 搜索引擎不喜欢PDF、word、PPT等格式的文件，这些格式在排名上会有劣势。4. 不要过度重复关键词。Stacking 关键词" 这是SEO中的黑帽方法，也是GOOGLE/百度搜索引擎无法接受的。这样做的一般后果是从搜索引擎结果中删除。想象一下，如果你的行为导致你的公司被GOOGLE除名，你会怎么样，不用我说了吧？

　　2. .关键词 研究（Key-phrase research） 关键词 研究的目的是了解用户如何搜索、关键词 的竞争情况以及搜索热度的发展趋势。我们需要弄清楚哪个词可以更好地回答用户的问题，以便用户可以找到我们的页面。搜索引擎经常提供工具来帮助网站分析优化关键词。英文网站可以使用Google Trends了解和比较关键词的热度、地区来源等。同时Google Keyword Planner可以告诉你与关键词相关的确切搜索次数>，竞争水平。（您需要登录您的谷歌帐户才能使用它）。中文网站可以使用百度索引和关键词工具。

　　三、页面优化（On-page Optimization） 页面优化就是把正确的关键词放在正确的位置，让搜索引擎知道你的页面是关于什么的。具体可以从以下几个方面入手。

　　1、页面标题（pagetitles） 标题是一个页面中最重要的部分。它出现在页面顶部的选项卡上。您应该为每个页面内容总结最重要的 关键词。避免使用“主页”、“博客”、“产品”等通用描述，并展示您的独特性。通常，您将拥有多个 关键词，您需要将更重要的放在首位。

　　2.页面地址（URL） 你可以设置自己的页面地址，你应该使用一些有意义的词；当您需要连接两个单词时，请使用连字符 (-) 而不是下划线 (_)。尽量减少无意义的乱码。相反，更简洁明了的地址会更容易被Spider爬取。Headings 你需要用标题来描述页面的主要内容是什么，关键词需要在这里再次出现。如果一个页面有多个标题，试着指出它们的共同点，否则蜘蛛很难理解你的页面是关于什么的。

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