十年网站开发经验+多家企业客户+靠谱的建站团队
量身定制+运营维护+专业推广+无忧售后，网站问题一站解决
本篇内容介绍了“如何对网站进行数据挖掘”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
###什么是机器学习？随着机器学习在实际工业领域中不断获得应用，这个词已经被赋予了各种不同含义。在本文中的“机器学习”含义与wikipedia上的解释比较契合，如下：Machinelearningisascientificdisciplinethatdealswiththeconstructionandstudyofalgorithmsthatcanlearnfromdata.
机器学习可以分为无监督学习（unsupervisedlearning）和有监督学习（supervisedlearning），在工业界中，有监督学习是更常见和更有价值的方式，下文中主要以这种方式展开介绍。如下图中所示，有监督的机器学习在解决实际问题时，有两个流程，一个是离线训练流程（蓝色箭头），包含数据筛选和清洗、特征抽取、模型训练和优化模型等环节；另一个流程则是应用流程（绿色箭头），对需要预估的数据，抽取特征，应用离线训练得到的模型进行预估，获得预估值作用在实际产品中。在这两个流程中，离线训练是最有技术挑战的工作（在线预估流程很多工作可以复用离线训练流程的工作），所以下文主要介绍离线训练流程。
###什么是模型（model）？模型，是机器学习中的一个重要概念，简单的讲，指特征空间到输出空间的映射；一般由模型的假设函数和参数w组成（下面公式就是LogisticRegression模型的一种表达，在训练模型的章节做稍详细的解释）；一个模型的假设空间（hypothesisspace），指给定模型所有可能w对应的输出空间组成的集合。工业界常用的模型有LogisticRegression（简称LR）、GradientBoostingDecisionTree（简称GBDT）、SupportVectorMachine（简称SVM）、DeepNeuralNetwork（简称DNN）等。
模型训练就是基于训练数据，获得一组参数w，使得特定目标最优，即获得了特征空间到输出空间的最优映射，具体怎么实现，见训练模型章节。
###为什么要用机器学习解决问题？
###机器学习应该用于解决什么问题？
收集问题的资料，理解问题，成为这个问题的专家；拆解问题，简化问题，将问题转化机器可预估的问题。深入理解和分析DEAL交易额后，可以将它分解为如下图的几个问题：
###单个模型？多个模型？如何来选择？按照上图进行拆解后，预估DEAL交易额就有2种可能模式，一种是直接预估交易额；另一种是预估各子问题，如建立一个用户数模型和建立一个访购率模型（访问这个DEAL的用户会购买的单子数），再基于这些子问题的预估值计算交易额。
不同方式有不同优缺点，具体如下：
选择哪种模式？1）问题可预估的难度，难度大，则考虑用多模型；2）问题本身的重要性，问题很重要，则考虑用多模型；3）多个模型的关系是否明确，关系明确，则可以用多模型。
如果采用多模型，如何融合？可以根据问题的特点和要求进行线性融合，或进行复杂的融合。以本文问题为例，至少可以有如下两种：
###模型选择对于DEAL交易额这个问题，我们认为直接预估难度很大，希望拆成子问题进行预估，即多模型模式。那样就需要建立用户数模型和访购率模型，因为机器学习解决问题的方式类似，下文只以访购率模型为例。要解决访购率问题，首先要选择模型，我们有如下的一些考虑：
主要考虑1）选择与业务目标一致的模型；2）选择与训练数据和特征相符的模型。
训练数据少，HighLevel特征多，则使用“复杂”的非线性模型（流行的GBDT、RandomForest等）；训练数据很大量，LowLevel特征多，则使用“简单”的线性模型（流行的LR、Linear-SVM等）。
补充考虑1）当前模型是否被工业界广泛使用；2）当前模型是否有比较成熟的开源工具包（公司内或公司外）；3）当前工具包能够的处理数据量能否满足要求；4）自己对当前模型理论是否了解，是否之前用过该模型解决问题。为实际问题选择模型，需要转化问题的业务目标为模型评价目标，转化模型评价目标为模型优化目标；根据业务的不同目标，选择合适的模型，具体关系如下：
通常来讲，预估真实数值（回归）、大小顺序（排序）、目标所在的正确区间（分类）的难度从大到小，根据应用所需，尽可能选择难度小的目标进行。对于访购率预估的应用目标来说，我们至少需要知道大小顺序或真实数值，所以我们可以选择AreaUnderCurve（AUC）或MeanAbsoluteError（MAE）作为评估目标，以Maximumlikelihood为模型损失函数（即优化目标）。综上所述，我们选择spark版本GBDT或LR，主要基于如下考虑：1）可以解决排序或回归问题；2）我们自己实现了算法，经常使用，效果很好；3）支持海量数据；4）工业界广泛使用。
准备训练数据深入理解问题，针对问题选择了相应的模型后，接下来则需要准备数据；数据是机器学习解决问题的根本，数据选择不对，则问题不可能被解决，所以准备训练数据需要格外的小心和注意：
###注意点：
待解决问题的数据本身的分布尽量一致；训练集/测试集分布与线上预测环境的数据分布尽可能一致，这里的分布是指（x,y）的分布，不仅仅是y的分布；y数据噪音尽可能小，尽量剔除y有噪音的数据；非必要不做采样，采样常常可能使实际数据分布发生变化，但是如果数据太大无法训练或者正负比例严重失调（如超过100:1）,则需要采样解决。
###常见问题及解决办法
###访购率问题的训练数据
抽取特征完成数据筛选和清洗后，就需要对数据抽取特征，就是完成输入空间到特征空间的转换（见下图）。针对线性模型或非线性模型需要进行不同特征抽取，线性模型需要更多特征抽取工作和技巧，而非线性模型对特征抽取要求相对较低。
通常，特征可以分为HighLevel与LowLevel，HighLevel指含义比较泛的特征，LowLevel指含义比较特定的特征，举例来说：
DEALA1属于POIA，人均50以下，访购率高；DEALA2属于POIA，人均50以上，访购率高；DEALB1属于POIB，人均50以下，访购率高；DEALB2属于POIB，人均50以上，访购率底；基于上面的数据，可以抽到两种特征，POI（门店）或人均消费；POI特征则是LowLevel特征，人均消费则是HighLevel特征；假设模型通过学习，获得如下预估：
如果DEALx属于POIA（LowLevelfeature），访购率高；如果DEALx人均50以下（HighLevelfeature），访购率高。所以，总体上，LowLevel比较有针对性，单个特征覆盖面小（含有这个特征的数据不多），特征数量（维度）很大。HighLevel比较泛化，单个特征覆盖面大（含有这个特征的数据很多），特征数量（维度）不大。长尾样本的预测值主要受HighLevel特征影响。高频样本的预测值主要受LowLevel特征影响。
对于访购率问题，有大量的HighLevel或LowLevel的特征，其中一些展示在下图：
非线性模型的特征1）可以主要使用HighLevel特征，因为计算复杂度大，所以特征维度不宜太高；2）通过HighLevel非线性映射可以比较好地拟合目标。线性模型的特征1）特征体系要尽可能全面，HighLevel和LowLevel都要有；2）可以将HighLevel转换LowLevel，以提升模型的拟合能力。###特征归一化特征抽取后，如果不同特征的取值范围相差很大，最好对特征进行归一化，以取得更好的效果，常见的归一化方式如下：
Rescaling：归一化到[0,1]或[-1，1]，用类似方式：
Standardization：设为x分布的均值，为x分布的标准差；
Scalingtounitlength：归一化到单位长度向量
###特征选择特征抽取和归一化之后，如果发现特征太多，导致模型无法训练，或很容易导致模型过拟合，则需要对特征进行选择，挑选有价值的特征。
；w为模型中参数向量，即模型训练中需要学习的对象。所谓训练模型，就是选定假说函数和损失函数，基于已有训练数据（x,y），不断调整w，使得损失函数最优，相应的w就是最终学习结果，也就得到相应的模型。
###模型函数1）假说函数，即假设x和y存在一种函数关系：
2）损失函数，基于上述假设函数，构建模型损失函数（优化目标），在LR中通常以（x,y）的最大似然估计为目标：
###优化算法
梯度下降（GradientDescent）即w沿着损失函数的负梯度方向进行调整，示意图见下图，的梯度即一阶导数（见下式），梯度下降有多种类型，如随机梯度下降或批量梯度下降。
随机梯度下降（StochasticGradientDescent），每一步随机选择一个样本，计算相应的梯度，并完成w的更新，如下式，
批量梯度下降（BatchGradientDescent）,每一步都计算训练数据中的所有样本对应的梯度，w沿着这个梯度方向迭代，即
牛顿法（Newton’sMethod）牛顿法的基本思想是在极小点附近通过对目标函数做二阶Taylor展开，进而找到L(w)的极小点的估计值。形象地讲，在wk处做切线，该切线与L(w)=0的交点即为下一个迭代点wk+1（示意图如下）。w的更新公式如下，其中目标函数的二阶偏导数，即为大名鼎鼎的Hessian矩阵。
拟牛顿法（Quasi-NewtonMethods）：计算目标函数的二阶偏导数，难度较大，更为复杂的是目标函数的Hessian矩阵无法保持正定；不用二阶偏导数而构造出可以近似Hessian矩阵的逆的正定对称阵，从而在"拟牛顿"的条件下优化目标函数。BFGS：使用BFGS公式对H(w)进行近似，内存中需要放H(w),内存需要O(m2)级别；L-BFGS：存储有限次数（如k次）的更新矩阵
，用这些更新矩阵生成新的H(w),内存降至O(m)级别；OWLQN:如果在目标函数中引入L1正则化，需要引入虚梯度来解决目标函数不可导问题，OWLQN就是用来解决这个问题。
CoordinateDescent对于w，每次迭代，固定其他维度不变，只对其一个维度进行搜索，确定最优下降方向（示意图如下），公式表达如下：
优化模型经过上文提到的数据筛选和清洗、特征设计和选择、模型训练，就得到了一个模型，但是如果发现效果不好？怎么办？【首先】反思目标是否可预估，数据和特征是否存在bug。【然后】分析一下模型是Overfitting还是Underfitting，从数据、特征和模型等环节做针对性优化。
###Underfitting&Overfitting所谓Underfitting，即模型没有学到数据内在关系，如下图左一所示，产生分类面不能很好的区分X和O两类数据；产生的深层原因，就是模型假设空间太小或者模型假设空间偏离。所谓Overfitting，即模型过渡拟合了训练数据的内在关系，如下图右一所示，产生分类面过好地区分X和O两类数据，而真实分类面可能并不是这样，以至于在非训练数据上表现不好；产生的深层原因，是巨大的模型假设空间与稀疏的数据之间的矛盾。
在实战中，可以基于模型在训练集和测试集上的表现来确定当前模型到底是Underfitting还是Overfitting，判断方式如下表：