08 | 算法全景图：AI产品经理必须要懂的算法有哪些？
刘海丰
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
你好，我是海丰。
从今天开始，我们正式进入算法技术能力篇的学习。在正式开始学习之前，我想先给你讲一个我亲身经历过的小故事。
我最开始做 AI 项目的时候，碰到过一个预测员工离职可能性的产品需求。当时，因为我对算法技术不熟悉，所以我只告诉算法工程师，我们要做一个预测员工离职的模型。因此，算法同学按照自己的理解，把它做成了一个预测员工可能离职的排序，而不是离职的概率。
很显然，这个模型和业务方的原始诉求是有出入的。但是，当我去说服算法工程师修改模型的时候，却被他说“你自己先搞清楚算法能做什么、不能做什么，再来和我谈”。后来我才知道，他的模型是按照回归的方式做的，得到的结果是未来预计离职的天数，最后自然是按照天数来做排序。
这件事也让我下定决定去学习算法技术，不说要学得多么精通，至少要知道常用算法的实现逻辑和应用场景，这也是我在算法技术能力篇要给你讲的。这样一来，当你和算法同学协作的时候，能够减少很多沟通成本，知道如何给算法工程师提需求，能和他们同频沟通，就算是要对模型结果进行争执，也能更有底气。
机器学习分类
这节课，我会先带你从宏观上了解目前机器学习的三大类应用场景，分别是分类问题、回归问题、聚类问题，以及怎么用相关算法来处理这些问题，最后帮你梳理一张 AI 产品经理需要掌握的算法技术全景图。这样，我们后面再去学习具体的算法，就能有一个更清晰的学习路径了。
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AI产品经理需要了解的算法包括分类算法、回归算法和聚类算法。分类问题常见于判断、标签预测和行为预测等场景，解决方法包括逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、K近邻、支持向量机和神经网络等算法。回归问题用于预测数值型结果，而聚类问题则是将数据分成不同的组。产品经理需要了解常用算法的实现逻辑和应用场景，以便与算法工程师合作时能更好地沟通和提需求。聚类算法通过样本之间的距离将相似的数据聚在一起，解决用户画像等问题；而回归算法则适用于预测连续值结果，如商品销量、股票价格等。产品经理需要熟悉这些算法的原理和适用情况，以便在实际工作中能够更好地应用和理解算法的作用。文章还结合了三类算法举例了常见的应用场景，帮助读者更好地理解算法在实际业务中的应用。
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橙gě狸有两种思考角度： 1）仅仅分析是否会复购，进而预测与复购率相关的其他指标，那既可以是【分类问题】，也可以是【回归问题】，取决于后续用途。 2）从业务角度出发，肯定是希望能提高复购率，那基于这个目的，我们更加希望了解到的是，会复购的用户和不会复购的用户各自存在什么特征，这里应该用到【聚类算法】，找到会复购的用户特征是什么，并围绕着这些特征，通过运营手段让不会复购的用户逐步拥有这些特征，以提高整体复购率。2021-01-11149
吴洋课后讨论 可以用分类问题的算法得出要么复购要么不复购 也可以用逻辑回归算法得出用户复购的概率2020-12-3018
悠悠课后讨论 要么能复购，要么不能复购，是二分类问题。 逻辑回归、朴素贝叶斯，决策树，随机森林，k近邻，支持向量机，神经网络这些分类算法应该都可以用2020-12-305
momo1、判断会不会复购，那么就是分类问题，对应的算法逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络； 2、复购的前置条件，是发生过一次购买行为，所以如果为了提升复购，还需要将发生过购买行为的用户进行聚类，找出特征用户和关键行为。给运营提供参考。2022-03-194
Yesss!首先，这是分类问题，用户能/不能复购。这是二分类型的问题。算法同学可能会根据逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、K近邻算法、支持向量机等算法来实现这个需求2021-01-143
小赖是个憨憨🐛用户评价和库存影响销量的分析图没看明白2021-06-1432
热寂分类问题可以用的算法里面有一个“逻辑回归”，它跟回归问题这个大类有什么联系和区别？2022-05-201
有机体预测用户的性别是个多分类问题^_^ 1、男 2、女 3、男性化的女性 4、女性化的男性 5、深柜男 6、深柜女2022-01-071
汤肉肉提问：处理聚类问题的算法中提到的客服系统的咨询问题那个例子没完全看懂，对五个句子进行分组后然后是怎么应用以便把常见问题进行自动回复的？2024-02-27归属地：广东
cesc1. 预测用户未来能不能复购二分类问题 2. 解决这个问题的算法有：K近邻算法、朴素贝叶斯、决策树、随机森林以及支持向量机2023-12-10归属地：上海
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