应用场景：通常，网页、文档和电子邮件进行分类将是困难且不可能的。这就是朴素贝叶斯分类器机器学习算法的用武之地。分类器其实是一个分配总体元素值的函数。例如，垃圾邮件过滤是朴素贝叶斯算法的一种流行应用。因此，垃圾邮件过滤器是一种分类器，可为所有电子邮件分配标签“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。基本上，它是按照相似性分组的最流行的学习方法之一。这适用于流行的贝叶斯概率定理。

K-means：聚类机器学习算法

通常，K-means是用于聚类分析的无监督机器学习算法。此外，K-Means是一种非确定性和迭代方法，该算法通过预定数量的簇k对给定数据集进行操作。因此，K-Means算法的输出是具有在簇之间分离的输入数据的k个簇。

支持向量机学习算法

基本上，它是用于分类或回归问题的监督机器学习算法。SVM从数据集学习，这样SVM就可以对任何新数据进行分类。此外，它的工作原理是通过查找将数据分类到不同的类中。我们用它来将训练数据集分成几类。而且，有许多这样的线性超平面，SVM试图最大化各种类之间的距离，这被称为边际最大化。SVM分为两类：线性SVM：在线性SVM中，训练数据必须通过超平面分离分类器。非线性SVM：在非线性SVM中，不可能使用超平面分离训练数据。

Apriori机器学习算法

这是一种无监督的机器学习算法。我们用来从给定的数据集生成关联规则。关联规则意味着如果发生项目A，则项目B也以一定概率发生，生成的大多数关联规则都是IF_THEN格式。

应用场景：例如，如果人们购买iPad，那么他们也会购买iPad保护套来保护它。Apriori机器学习算法工作的基本原理：如果项目集频繁出现，则项目集的所有子集也经常出现。

线性回归机器学习算法

它显示了2个变量之间的关系，它显示了一个变量的变化如何影响另一个变量。

决策树机器学习算法

决策树是图形表示，它利用分支方法来举例说明决策的所有可能结果。在决策树中，内部节点表示对属性的测试。因为树的每个分支代表测试的结果，并且叶节点表示特定的类标签，即在计算所有属性后做出的决定。此外，我们必须通过从根节点到叶节点的路径来表示分类。

随机森林机器学习算法

它是首选的机器学习算法。我们使用套袋方法创建一堆具有随机数据子集的决策树。我们必须在数据集的随机样本上多次训练模型，因为我们需要从随机森林算法中获得良好的预测性能。此外，在这种集成学习方法中，我们必须组合所有决策树的输出，做出最后的预测。此外，我们通过轮询每个决策树的结果来推导出最终预测。

Logistic回归机器学习算法

这个算法的名称可能有点令人困惑，Logistic回归算法用于分类任务而不是回归问题。此外，这里的名称“回归”意味着线性模型适合于特征空间。该算法将逻辑函数应用于特征的线性组合，这需要预测分类因变量的结果。

我搭建的AI-UTAUT精准推荐模型有Apriori算法、神经网络算法、回归算法、聚类算法、贝叶斯算法，预测销量的有回归算法，可以直接调用的有外面成熟的人脸识别算法、语音识别算法等。

产品经理日常工作中最常用的算法是：Apriori算法、聚类模型、决策模型、贝叶斯算法、关联规则算法和深度学习、机器学习等。

五、AI产品经理入门标准和入门类型

AI产品经理入门前提条件主要是基于有哪些类别的企业，时下和未来的一段时间AI企业主要有：

第一类是纯粹的AI技术企业，

第二类是+AI的企业，

第三类是综合型企业AI作为助推器型的企业。

AI产品经理在第一类企业里面做AI产品经理如果产品是AI算法本身，即例如你要输出的产品是人脸识别系统，这个时候需要AI产品经理对算法懂的要深刻一些，建议加入此类企业的产品朋友可以针对性的补充算法知识。

如果在这类企业里面从事的是AI+的工作，那么主要的重点可以放在为这类AI系统找到适合的应用场景，并占领市场先机，先研发出来可以落地的产品。

AI产品经理在第二类企业里面更多的是基于行业经验，看到行业内部可以被AI取代或者提升效率的点，+上AI。为行业赋能。

第三类综合性企业主要是BAT/TMD等大型科技网络公司，也包含中国平安、招行银行等国营企事业单位。这类企业往往既有自己的核心算法，同时有希望旗下细分业务+上AI。

建议加入此类公司或者单位的AI产品经理可以从数据型AI产品经理做起，因为我们都知道AI包含数据、算法、算力，而大型企业核心需求是打通数据竖井，将历史上累计的大数据用好，用AI技术得到更好的运用，所以AI产品经理可以适当补充数据分析方面的知识。

本文全篇命名为 AI产品经理从懂精准推荐模型到产品创新，共计分上篇和下篇。

通篇以精准推荐这一产品经理经常面临的需求为例，来讲解AI产品经理入门需要懂得的算法模型知识点，并提出AI产品经理入门的标准和AI企业类型。

通过划分门类后建议AI产品经理针对性的补充自己的算法或者数据方面的知识。