系统：Windows 10
属于机器学习常见流程的是数据获取、特征提取、模型训练和验证、线下测试、线上测试。
1、数据获取：首先从线上拉取用户真实数据，用现有模型过一遍这些数据得到一些有用的信息作为标注人员的一个参考，加快标注速度；标注完成后，数据入库并解决冲突，冲突即是同一个query，两次标注结果不一致，解决冲突的办法一般是人工check，得到一个更准确的标注；
2、特征抽取：NLP任务一般需要抽取数据的特征，如ngram、词典特征、词向量特征、上游模块的输出等。一般离线和在线均需要特征抽取，所以离在线的这部分代码是共用的，避免在线特征抽取和离线不一致。抽取特征时有个小技巧是把能想到的特征均抽取出来，并保存成文本文件，避免重复的执行特征抽取的步骤，在实验的时候用mask的方式去屏蔽掉那些对模型没用的特征，因为针对神经网络这样的模型，值为0的特征一般不影响最终结果（如tanh/ReLU等，但sigmoid激活层可能会影响）。这样抽取出来的特征的格式一般还不能满足机器学习框架的要求，通过脚本转化成机器学习框架要求的格式即可。
3、模型训练和验证：常用的模型训练和验证步骤是：首先以一个简易的算法开始，快速的进行实现，并在交叉验证集上进行验证；然后画出它的学习曲线，通过学习曲线确定是否更多的数据或者更多的特征会对模型的优化有帮助。接着人为地检测交叉验证集中被错误的进行分类的或者预测的样本的共同特征，从实际入手对模型进行调整，不断调整并验证在交叉验证集上的误差，寻找最优的结果，优化模型。
4、线下测试：指在模型验证有提升后，在测试集上测试模型的性能指标。线下测试可以将模型集成在应用程序里测试，也可以单独测试模型。线下测试的指标一般跟具体的业务需求相关，包括：准确率(accuracy)、精确率(precesion)、召回率(recall)、F1值等。
5、线上测试：是模型上线后的测试，是跟业务紧密相关的一个指标。在实际工作中，一般先将版本上线至一个复制小流量环境，打到这个环境的流量同时也打到线上环境，然后同时取出线上环境的结果和复制小流量环境的结果，抽出两者的diff，人工做gsb(goodbadsame)，即针对有diff的case，人工标注小流量好(good)，还是线上好(bad)，或者两者打平(same)，如果good多于bad，说明gsb通过，可以上线供用户体验。这种方法与A/Btesting类似。模型上到线上后，可以通过用户行为反馈模型的好坏，如用户点击、pv等。
机器学习的基本框架体系是什么?并分模块进行阐述。
Boehm：运用现代科学技术知识来设计并构造计算机程序及为开发、运行和维护这些程序所必需的相关文件资料。IEEE在软件工程术语汇编中的定义：软件工程是：1.将系统化的、严格约束的、可量化的方法应用于软件的开发、运行和维护，即将工程化应用于软件；2.在1中所述方法的研究
Fritz Bauer在NATO会议上给出的定义：建立并使用完善的工程化原则，以较经济的手段获得能在实际机器上有效运行的可靠软件的一系列方法。
目前比较认可的一种定义认为：软件工程是研究和应用如何以系统性的、规范化的、可定量的过程化方法去开发和维护软件，以及如何把经过时间考验而证明正确的管理技术和当前能够得到的最好的技术方法结合起来。
《计算机科学技术百科全书》中的定义：软件工程是应用计算机科学、数学及管理科学等原理，开发软件的工程。软件工程借鉴传统工程的原则、方法，以提高质量、降低成本。其中，计算机科学、数学用于构建模型与算法，工程科学用于制定规范、设计范型(paradigm)、评估成本及确定权衡，管理科学用于计划、资源、质量、成本等管理。
软件工程学的内容
软件工程学的主要内容是软件开发技术和软件工程管理．
软件开发技术包含软件工程方法学、软件工具和软件开发环境；软件工程管理学包含软件工程经济学和软件管理学。
软件工程基本原理
著名软件工程专家B.Boehm综合有关专家和学者的意见并总结了多年来开发软件的经验，于1983年在一篇论文中提出了软件工程的七条基本原理。
（1）用分阶段的生存周期计划进行严格的管理。
（2）坚持进行阶段评审。
（3）实行严格的产品控制。
（4）采用现代程序设计技术。
（5）软件工程结果应能清楚地审查。
（6）开发小组的人员应该少而精。
（7）承认不断改进软件工程实践的必要性。
B.Boehm指出，遵循前六条基本原理，能够实现软件的工程化生产；按照第七条原理，不仅要积极主动地采纳新的软件技术，而且要注意不断总结经验。
软件工程(SoftWare Engineering)的框架可概括为：目标、过程和原则。
(1)软件工程目标：生产具有正确性、可用性以及开销合宜的产品。正确性指软件产品达到预期功能的程度。可用性指软件基本结构、实现及文档为用户可用的程度。开销合宜是指软件开发、运行的整个开销满足用户要求的程度。这些目标的实现不论在理论上还是在实践中均存在很多待解决的问题，它们形成了对过程、过程模型及工程方法选取的约束。
(2)软件工程过程：生产一个最终能满足需求且达到工程目标的软件产品所需要的步骤。软件工程过程主要包括开发过程、运作过程、维护过程。它们覆盖了需求、设计、实现、确认以及维护等活动。需求活动包括问题分析和需求分析。问题分析获取需求定义，又称软件需求规约。需求分析生成功能规约。设计活动一般包括概要设计和详细设计。概要设计建立整个软件系统结构，包括子系统、模块以及相关层次的说明、每一模块的接口定义。详细设计产生程序员可用的模块说明，包括每一模块中数据结构说明及加工描述。实现活动把设计结果转换为可执行的程序代码。确认活动贯穿于整个开发过程，实现完成后的确认，保证最终产品满足用户的要求。维护活动包括使用过程中的扩充、修改与完善。伴随以上过程，还有管理过程、支持过程、培训过程等。
(3)软件工程的原则是指围绕工程设计、工程支持以及工程管理在软件开发过程中必须遵循的原则。
软件工程必须遵循什么原则
围绕工程设计、工程支持以及工程管理已提出了以下四条基本原则：
(1)选取适宜的开发模型
该原则与系统设计有关。在系统设计中，软件需求、硬件需求以及其它因素间是相互制约和影响的，经常需要权衡。因此，必需认识需求定义的易变性，采用适当的开发模型，保证软件产品满足用户的要求。
(2)采用合适的设计方法
在软件设计中，通常需要考虑软件的模块化、抽象与信息隐蔽、局部化、一致性以及适应性等特征。合适的设计方法有助于这些特征的实现，以达到软件工程的目标。
(3)提供高质量的工程支撑
工欲善其事，必先利其器。在软件工程中，软件工具与环境对软件过程的支持颇为重要。软件工程项目的质量与开销直接取决于对软件工程所提供的支撑质量和效用。
(4)重视软件工程的管理
软件工程的管理直接影响可用资源的有效利用，生产满足目标的软件产品以及提高软件组织的生产能力等问题。因此，仅当软件过程予以有效管理时，才能实现有效的软件工程。
软件工程是指导计算机软件开发和维护的工程学科。
采用工程的概念、原理、 技术和方法来开发与维护软件，把经过时间考验而证明正确的管理技术和当前能够 得到的最好的技术方法结合起来，这就是软件工程。
干货 | 基础机器学习算法
本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎同行交流。哲学要回答的基本问题是从哪里来、我是谁、到哪里去，寻找答案的过程或许可以借鉴机器学习的套路：组织数据->挖掘知识->预测未来。组织数据即为设计特征，生成满足特定格式要求的样本，挖掘知识即建模，而预测未来就是对模型的应用。
特征设计依赖于对业务场景的理解，可分为连续特征、离散特征和组合高阶特征。本篇重点是机器学习算法的介绍，可以分为监督学习和无监督学习两大类。
无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注主题模型，LSA->PLSA->LDA 为主题模型三个发展阶段的典型算法，它们主要是建模假设条件上存在差异。LSA假设文档只有一个主题，PLSA 假设各个主题的概率分布不变（theta 都是固定的），LDA 假设每个文档和词的主题概率是可变的。
LDA 算法本质可以借助上帝掷骰子帮助理解，详细内容可参加 Rickjin 写的《 LDA 数据八卦》文章，浅显易懂，顺便也科普了很多数学知识，非常推荐。
监督学习可分为分类和回归，感知器是最简单的线性分类器，现在实际应用比较少，但它是神经网络、深度学习的基本单元。
线性函数拟合数据并基于阈值分类时，很容易受噪声样本的干扰，影响分类的准确性。逻辑回归（Logistic Regression）利用 sigmoid 函数将模型输出约束在 0 到 1 之间，能够有效弱化噪声数据的负面影响，被广泛应用于互联网广告点击率预估。
逻辑回归模型参数可以通过最大似然求解，首先定义目标函数 L ( theta )，然后 log 处理将目标函数的乘法逻辑转化为求和逻辑（最大化似然概率 -> 最小化损失函数），最后采用梯度下降求解。
相比于线性分类去，决策树等非线性分类器具有更强的分类能力，ID3 和 C4.5 是典型的决策树算法，建模流程基本相似，两者主要在增益函数（目标函数）的定义不同。
线性回归和线性分类在表达形式上是类似的，本质区别是分类的目标函数是离散值，而回归的目标函数是连续值。目标函数的不同导致回归通常基于最小二乘定义目标函数，当然，在观测误差满足高斯分布的假设情况下，最小二乘和最大似然可以等价。
当梯度下降求解模型参数时，可以采用 Batch 模式或者 Stochastic 模式，通常而言，Batch 模式准确性更高，Stochastic 模式复杂度更低。
上文已经提到，感知器虽然是最简单的线性分类器，但是可以视为深度学习的基本单元，模型参数可以由自动编码（ Auto Encoder ）等方法求解。
深度学习的优势之一可以理解为特征抽象，从底层特征学习获得高阶特征，描述更为复杂的信息结构。例如，从像素层特征学习抽象出描述纹理结构的边缘轮廓特征，更进一步学习获得表征物体局部的更高阶特征。
俗话说三个臭皮匠赛过诸葛亮，无论是线性分类还是深度学习，都是单个模型算法单打独斗，有没有一种集百家之长的方法，将模型处理数据的精度更进一步提升呢？当然，Model Ensembe l就是解决这个问题。Bagging 为方法之一，对于给定数据处理任务，采用不同模型/参数/特征训练多组模型参数，最后采用投票或者加权平均的方式输出最终结果。
Boosting为Model Ensemble 的另外一种方法，其思想为模型每次迭代时通过调整错误样本的损失权重提升对数据样本整体的处理精度，典型算法包括 AdaBoost 、GBDT 等。
不同的数据任务场景，可以选择不同的 Model Ensemble 方法，对于深度学习，可以对隐层节点采用 DropOut 的方法实现类似的效果。
介绍了这么多机器学习基础算法，说一说评价模型优劣的基本准则。欠拟合和过拟合是经常出现的两种情况，简单的判定方法是比较训练误差和测试误差的关系，当欠拟合时，可以设计更多特征来提升模型训练精度，当过拟合时，可以优化特征量降低模型复杂度来提升模型测试精度。
特征量是模型复杂度的直观反映，模型训练之前设定输入的特征量是一种方法，另外一种比较常用的方法是在模型训练过程中，将特征参数的正则约束项引入目标函数/损失函数，基于训练过程筛选优质特征。
模型调优是一个细致活，最终还是需要能够对实际场景给出可靠的预测结果，解决实际问题。期待学以致用！ 作者 晓惑本文转自阿里技术，转载需授权
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