前言
今天这篇当了解一下，原来还有这样的前端。今日早读文章由阿里云@王浩杰投稿分享。
@王浩杰，毕业于大连理工大学，同年进入百度移动搜索部负责百度钱包相关业务的前端开发工作。现就职于阿里云流量产品事业部，负责CDN等业务的开发工作。目前致力于利用深度学习领域相关知识为前端开发赋能。
正文从这开始～～
工具的使用，是人类历史发展的重要转折点。人们利用工具创造了许多不可思议的文明。随着工业化和信息技术的逐渐发展，工具的定义也发生了微妙的变化，它不再局限于辅助性工作，而是可以独立的完成一些自动化工作。这些工作一般都具有模式性，这是因为它们都由计算机算法控制。一般而言，我们们这里所说的计算机算法都是确定性的机器指令执行序列。即，机器要怎么做是程序一开始就设定好的，虽然说在程序的执行过程中可以通过参数对执行进行设定，但是其基本逻辑不变。因此，它们虽然看起来高效精确，但却还不是真正的人工智能。
机器学习的目标是让工具可以自主的完成智能化的工作。这就要求机器最好可以像人类一样去思考，而不仅仅是完成模式化的工作。机器学习的概念最早于20世纪中期就已被提出，然而受限于数据量等因素，一直没有得到很好的发展。得益于近年来“大数据”的浪潮，机器学习开始逐渐出现在大众的视野中，人脸识别、AlphaGo、无人驾驶等等的出现也让我们对机器学习有了更多的期待。
在前端开发领域中，机器学习也开始崭露头角。微软AILab的Sketch2Code，可将手稿图自动转化为html代码；阿里也推出了imgcook，将图片转换为前端代码。不过目前更多是设计稿的还原，还不涉及复杂的js逻辑处理，但相信在不远的未来，更多更智能化的工具将不断涌现，为前端开发赋能。
机器学习从训练方式上一般可分为监督学习和无监督学习两种。
监督学习可以看做是对已知问题的函数模拟。和函数类似，监督学习的训练集包括特征（输入）和目标（输出），输出和输入相对应，并事先标注好。监督学习中最常见的问题是分类问题，通过已有的训练样本（即已知数据及其对应的输出）去训练得到一个最优模型，这个模型即预测函数f(x)。将未知结果的特征输入到该模型中去，得到的输出即为预测的结果。这样，模型就具有了对未知数据分类的能力。监督学习的目标往往是让计算机去学习我们已经创建好的分类系统。
无监督学习的输入数据没有被标记，也没有确定的结果。样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类。无监督学习的目标不是告诉计算机怎么做，而是让机器自己去学习。聚类问题是一种典型的无监督学习，根据类内差距最小化，类间差距最大化的原则，通过对输入样本提取多维度的特征向量，达到归纳和向上抽象的目的。
分类
分类问题是机器学习中最常见的一种问题，通常也可以把分类算法叫做“分类器”。比如是否是垃圾邮件的分类器、产品是否合格的分类器等等。分类可以看做是逻辑回归的一种，它拟合的是一种非线性问题。如二分类问题可使用0/1表示结果，多分类问题通常采用one-hot独热编码来表示结果。训练分类器的过程实际上是在建立输入到输出的逻辑映射。
召回率和精确率是用来判断分类器是否符合预期的常见指标。召回率指检测结果中相关样本和样本库中所有相关样本的比率，精确率是指检测出的相关样本与检测出样本总数的比率。举例来说，假设有一个分类器，判断输入的图片是猫还是狗。
假设有1000张待分类图片，其中600张是猫，400张狗的图片。对应每一张图片，其标签都是一个长度为2的一维数组（one-hot），如果结果是猫，其值为[1, 0]；结果为狗，其值为[0, 1]。经过了一定量的训练后，我们的分类器已经将逻辑关系调整到了相对稳定的程度。然后再对这1000张图片进行分类时，发现分类的结果中，600张猫的图片有560张正确识别，40张被误判成了狗的图片；400张狗的图片中有380识别正确，20张识别成了猫。因此猫的召回率是560/600 = 93.33%，狗的召回率是 380/400 = 95%；猫的精确率是 560 / 580 = 96.55%，狗的精确率是 380 / 420 = 90.48%。
聚类
聚类问题是机器学习尝试解决的另一种一类常见问题。什么是聚类？简单的说，聚类就是统计和归纳，和分类相反，把相似的物体放到一起作为一类事物，它们之间可以有彼此的不同，但是只要在某一个限度范围之内，它们仍然是同一类事物。如下面两幅图中，虽然皮毛的颜色等存在不同，但它们都是猫。
人类天生具有这种归纳和总结的能力，然而，想要让机器也具有相同的能力并不容易。
常见的聚类算法有K-Means、DBSCAN等，其基本思路都是利用向量之间的距离，从远近来判断是否属于同一类。假如有三个一维样本：100、101、200，如果要把这三个向量分成两类的话，那么100和101应该是一类，200是另外一类。因为100和101的距离仅为1，而200距100和101分别为100和99。
回归
回归也是机器学习中一个重要内容，最常见的回归分为两大类，线性回归和非线性回归。线性回归解决的问题一般被认为是线性的。举个例子，我们假设男性发际线的高度与年龄呈线性关系（这是一个悲伤的话题）。即 f(x) = ax + b，为了确定确定a和b的值，首先需要一定量的训练集。下图是收集到的一些样本，横坐标表示年龄，纵坐标表示发际线高度（发际线和眉毛之间的距离）。
有了训练集，如何确定一条直线使拟合的效果最好呢？这里需要引出最小二乘法的概念。最小二乘法是勒让德( A. M. Legendre)于1805年在其著作《计算慧星轨道的新方法》中提出，它的主要思想就是求解未知参数，使得理论值与观测值之差（即误差，或者说残差）的平方和达到最小。其公式如下：
该公式的直观解释是，所有点到直线的距离平方和最小时，直线的拟合效果最佳。这也符合我们的理解。简单的回归函数可以通过数学运算直接计算出结果，而复杂的情况下，我们往往需要借助优化器来逐步优化拟合效果，关于优化器的概念将在今后介绍。
总结
让计算机根据输入的样本和人为干预来总结并归纳，从而实现对位置输入的预测，这就是机器学习最基本的工作方式。传统的机器学习需要提前做好特征提取，把提取好的特征向量输入到模型中训练。而深度学习通常不需要做太多的前置工作，特征提取的工作可以交由神经网络模型自动完成。这就给了很多传统机器学习中很难处理的问题带来了转机。
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