发表日期：2018-12-16  原创  精选文章

以麻辣火锅为例，解释机器学习原理（口水流了一地）

—— 啥，火锅？！对，你没有看错，就是火锅！冬天到了，谁不喜欢暖烘烘、香喷喷的火锅呢？想象一下，当你坐在一家你最喜欢的火锅店里，当服务员给你端上热气腾腾的锅子，...

作者：欧剃

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啥，火锅？！对，你没有看错，就是火锅！

冬天到了，谁不喜欢暖烘烘、香喷喷的火锅呢？想象一下，当你坐在一家你最喜欢的火锅店里，当服务员给你端上热气腾腾的锅子，当食材在沸腾的汤汁中翻滚沉浮，那四溢的香气简直要让冰冷的寒冬都退避三舍。

但你有没有想过，在这锅美味的背后，到底都有哪些工序呢？我指的可不是流着口水涮羊肉的过程，而是从最初对食材的挑选到服务员把锅端上桌的整个过程！有趣的是，这和机器学习过程中所需的工序并没有什么太大的区别。

骗你是小狗！听我一项一项细细说来~

1. 挑选食材——数据生成

为了打造最丰富的口感和最诱人的芳香，对食材的挑选是我们准备火锅的最初步骤，也是一切准备的基础。所以，我们得在市场里花费许多时间，锁定需要的食材和佐料。

这就像一开始的数据生成过程，就像那些用户操作，或者那些会触发传感器的移动、热源或噪声信号等，在这一步，我们将从所有可能的特征中，选取和最后模型直接相关的那些，并据此定下需要生成、测量、统计哪些数据。

2. 购买食材——数据收集

当你在市场上挑选到需要的食材和佐料之后，我们得把它们买下来，这个不难理解吧？

同样，这就对应了数据收集的过程，也就是通过统计程序、浏览器、传感器等，收集到所需的各种实际数据的过程。

3. 运输食材——数据准备

在采购结束后，我们得把这一大堆食材运回后厨，放进仓库里备用。这一步，你可能需要对食材进行简单的分类，比如有的食材需要放进冰箱或者冷库。

这就像是把数据整理到数据库或者数据湖之类的仓库里，以便程序读取。同样，在这一步，你可能需要把数据分成用于训练和用于检测等不同的部分。

4. 选择厨具和锅型——确定数据预处理方式和算法

对每一种食材，你都需要一个合适的厨具来处理它。如果你需要给土豆削皮，那刮皮刀显然比剪刀好用，如果你需要剁排骨，就得放下那个漏勺，抡起大菜刀。同理，对不同风格的火锅，也有不同类型的炊具（锅子）可供选择。比如老北京火锅，你就得用带烟囱的铜炉，而重庆火锅还是九宫格的有味道。当然为了满足各种不同的客人，你可能还得准备一些比较复杂的鸳鸯锅什么的。

当然，许多情况下，最简单的往往才是最好的——你一般不会见到哪家火锅店专门拿“鸳鸯锅”做招牌吧？——反正我是没见到。

同样，在机器学习的过程中，厨具就是你要采用的数据预处理方法，而炊具就是算法，比如线性回归算法或者随机森林算法等等。没错，如果真的有需要，你确实得准备点鸳鸯锅，额，我的意思是深度学习算法。这些不同的选项将是影响你模型效果的超参数。对于简单的锅子算法来说.，这些超参数不多，但对于复杂的算法来说，超参数将会非常非常多。

此外，复杂的算法并不能保证一定会得到更好的结果（如果你不相信，请试试用下面这种锅来煎蛋什么的）。所以，请务必慎重选择你的算法。

传说中的煎蛋锅。图片来源：阿里巴巴网站

5. 选择配方——选择模型

选定食材和炊具之后，你还需要选定配方，按照配方的要求准备好锅底所需的各种调味料、食材和锅子，这些千变万化的组合，最后形成了豚骨小锅、牛油辣锅、清汤老火锅等等一系列不同风格的产品。

这就是你的模型。不，模型和算法并不是同一个东西。一个模型包含了算法所要求的预处理和后处理过程。

既然说到了预处理，我们的下一个步骤就是……

6. 处理食材——数据预处理

我打赌，大部分配方的开头，都只写着“把xx切片”或者“把xx去皮”之类的话，而不会告诉你要把食材洗干净。这基本上算是一个默认的前提条件——毕竟没有人喜欢吃脏土豆，对吧？

对数据来说也是一样，没有人喜欢肮脏的数据。你需要进行数据清洗，也就是说，处理那些缺失值和异常值。然后你也要给它们削削皮、切切片——我是指，你要对数据进行预处理——比如将分类特征的值（比如“男/女”等）进行数字化编码（用0、1等数字来代表每种类型）。

大家都不喜欢这一步，不管是数据科学家还是厨师（大概吧）都不喜欢。

7. 打造特色——特征工程

有时候，你可以在食材上发挥许多创意，让它们发挥出不一样的特色风味，或是呈现出复杂精致的外观。

比如你可以用香料腌制切成薄片的牛肉，配上芳香的白芝麻；也可以把蔬菜切片摆盘成特殊的形状，再撒上一些清水；还可以用切碎的小米椒搭配香油蒜泥，加上秘制调料配成特色蘸料……

没错，这就是特征工程！这一步很重要，因为如果你干的足够巧妙，它能在很大程度上优化模型的表现。

基本上差不多每个数据科学家都喜欢这一步，我估计厨师们也一样。

8. 开始烹饪——训练模型

这一步是一切的重心——没有经过烹饪，锅底就只是那些食材和香料而已。显然，你需要将各种原材料放进炊具里，调整火候，等上一段时间，然后再来看看。

这就是训练模型的过程了。你把数据放进算法里，调整各种超参数，等它训练上一段时间，再来检查一下。

9. 品尝调味——微调参数

就算你逐字逐句依照菜谱来做，你也无法保证每一个细节都完全无误，对吧？所以，你要怎么知道有没有弄错什么？当然是尝一尝啦！如果汤底不对头，你可以尝试加一些调料进行调味，也可能要调整一下火候来挽救一下什么的——但你还是要继续煮下去！

某些不幸的时候，你的锅底可能会黏住、烧糊，或者不管你怎么去挽救，汤的味道尝起来都很恐怖。那么，你只能含着热泪把它倒掉，从失败里吸取教训，重新来过。

调味就像是评估和微调的过程。你需要检查你的模型，判断它是否按照你设想的那样运行。如果不是，你可能需要加入更多的特征，或者调节超参数，以期对模型产生改变。但你还需要继续训练下去！

同样，在某些运气不好的时候，你的模型完全无法收敛，或者不管你怎么调整它都无法给出满意的预测结果。那么，你也只能含泪丢掉这个模型，吸取教训，从头来过。

只要坚持不懈，在加上一点点运气，你还是很有希望训练出一个高性能的模型啦～

10. 端菜上桌——打包部署

到这一步，从厨师的角度来看，ta的工作已经完成了。火锅已经准备好，食材和涮料齐备，搞定。

但我们的客人还是饥肠辘辘，桌面空空如也。如果火锅店没有及时把客人点的东西送上桌，那这个店多半是要倒闭的，厨师也得下岗。

所以，当一切齐备的时候，还需要小心地将火锅端上桌，布置好各种涮菜、小碟，餐具、漏勺，客人们才能开吃。如果上菜的时候把食材洒了，甚至把锅底打翻了，那之前干的活都白做了。

这个过程就像是机器学习模型的部署过程。这时候端给客人的就不是火锅，而是预测函数。就象锅底一样，预测函数也要“装起来”，上线部署变成“数据产品”，让客户可以把“食材”数据放进去，并且得到想要的结果。如果在这过程中流水线（pipeline）出了问题，甚至对预测函数产生了破坏，这之前所有的训练和调整过程也就都“泡了汤”啦。

当当当！搞定啦！这就是火锅里的机器学习之道——在这个过程中，许多人共同努力，合作熬出了最后的美味！

几个小贴士：

1. 如果食材本身不好，做出来的汤肯定不行——没有什么配方能挽救这种问题，也没有什么炊具能改变这个现实。
2. 如果你是厨师，请别忘了，要是服务员不把锅端上去，那就没有人能享用到这些美味了。
3. 如果你是餐馆老板，别强迫你的厨师用什么厨具/炊具——你不可能一把菜刀应万变，也不可能永远都用鸳鸯锅——另外，如果你的厨师不得不花上大量时间清洗和处理食材的话，ta一定不会很高兴的。

说了这么多，不知道你的感觉如何，反正我是按耐不住，要去吃一次X底捞了……

欢迎大家留言分享你对“火锅”的看法！

参考和图片来源：

• Daniel Godoy
• pixabay.com
• unsplash.com

（本文已投稿给「优达学城」并发表。 作者：欧剃 转载请保留此信息）

标签：Udacity、Machine-Learning