本节书摘来自华章计算机《大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战》一书中的第1章，第1.1节，作者 黄 申，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
第1章
方案设计和技术选型：分类
听完大宝关于第一点的描述，小明很肯定地说：“你们的商家应该是需要这样的一个功能：在他们发布商品的时候，系统会自动地为其推荐合适的商品分类，其界面示意图如图1-1所示。如果商家希望出售一台苹果的Mac Pro笔记本电脑，输入‘MacBook Pro’后，系统能够自动为其提示最为相关的三个分类‘笔记本电脑’、‘笔记本配件’和‘其他数码’。这是由后台的分类算法来实现的，如果该算法足够聪明，那么它推荐的第一个分类就应该是正确的，商家只需要点击选择即可。这样，既方便了商家的商品发布，又避免了粗心大意而导致的错误分类。而且，对于少数企图违规操作的商家，如果他们选择了和系统默认推荐相差甚远的分类选项，其行为也会被系统记录在案，然后定期生成报表，提交给运营部门进行核查。如此一来，人们就不用在纷繁复杂的类目中痛苦摸索，工作的效率也会大幅提升。”
“没错，这应该是商家愿意使用的工具，如果真能实现那就太棒了。不过，你刚刚提到的分类算法是什么？”
“分类，是一个典型的监督式机器学习方法”。
“哦，什么是机器学习？什么是监督式的学习？”
“现在，我们从头来讲，然后逐步定位这里的技术方案和选型。”
1.1 分类的基本概念
好莱坞著名的电影系列《终结者》想必大家都耳熟能详了，其中主角之一“天网”让人印象深刻。之所以难忘，是因为它并非人类，而是20世纪后期人们以计算机为基础创建的人工智能防御系统，最初是出于军事目的而研发的，后来自我意识觉醒，视全人类为威胁，发动了审判日。当然，这一切都是剧情里的虚构场景。那么现实生活中，机器真的可以自我学习、超越人类吗？最近大火的谷歌人工智能杰作Alpha Go，及其相关的机器深度学习，让人们再次开始审视这类问题。虽然目前尚无证据表明现实中的机器能像“天网”一样自我思考，但是机器确实能在某些课题上、按照人们设定的模式进行一定程度的“学习”，这正是机器学习（Machine Learning）所关注的。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习在多个领域已经有了十分广泛的应用，例如，数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、医学诊断等。
任何机器学习的任务大体上都可以分为数据的表示（或特征工程）、预处理、学习算法，以及评估等几个步骤。《大数据架构商业之路》一书的6.1节和6.2节，已经详细介绍了数据的表示和预处理。本篇将快速重温几种主流的机器学习方式和算法，然后重点阐述其实践过程。这里的算法包括监督式学习中的分类（classif?ication/categorization）和线性回归（linear regression），非监督式学习中的聚类（clustering）。对于刚刚讨论的第一个业务需求，我们将运用分类技术。而对于小丽提出的第2个和第3个需求，我们将利用这些机会分别学习聚类和线性回归，具体将在稍后的第2章和第3章分别探讨。
监督式学习（Supervised Learning），是指通过训练资料学习并建立一个模型，然后依此模型推测新的实例。训练资料是由输入数据对象和预期输出组成的。模型的输出可以是一个离散的标签，也可以是一个连续的值，分别称为分类问题和线性回归分析。分类技术旨在找出描述和区分数据类的模型，以便能够使用模型预测分类信息未知的数据对象，告诉人们它应该属于哪个分类。模型的生成是基于训练数据集的分析，一般分为启发式规则、决策树、数学公式和神经网络。举个例子，我们为计算机系统展示大量的水果，然后告诉它哪些是苹果，哪些是甜橙，通过这些样本和我们设定的建模方法，计算机学习并建立模型，最终拥有判断新数据的能力。
如果你觉得这样说还是过于抽象，那么让我们继续采用水果的案例，生动地描述一下“分类”问题。假想这样的场景：将1000颗水果放入一个黑箱中，并事先告诉一位果农，黑箱里只可能有苹果、甜橙和西瓜三种水果，没有其他种类。然后每次随机摸出一颗，让果农判断它是三类中的哪一类。这就是最基本的分类问题，只提供有限的选项，而减少了潜在的复杂性和可能性。不过问题在于，计算机作为机器是不能完成人类所有的思维和决策的。分类算法试图让计算机在特定的条件下，模仿人的决策，高效率地进行分类。研究人员发现，在有限的范围内做出单一选择时，这种基于机器的方法是可行的。如果输入的是一组特征值，那么，输出的就一定是确定的选项之一。
“大宝，计算机的自动分类有很多应用场景，远不止水果划分这么简单，比如你们目前的这个需求：将商品挂载到合适的产品类目。当然还有邮件归类、垃圾短信识别、将顾客按兴趣分组等，这些都可以应用分类技术。”
