每逢假期胖三斤，在清明小长假后，站上体重秤是不是感觉有一丝凉凉？
俗话说，四月不减肥，五月徒伤悲。学生党顿顿吃草，上班族健身房挥汗如雨，更有互联 大神哀叹，“怎么比创业还难？！”
今天要聊的这位小哥，Ariel Faigon，前雅虎首席工程师，没刻意节食，没大量运动，一下减掉20磅！只用了机器学习（Machine Learning）的知识！！！
大神就是大神，减肥都减出了学霸气质，相信科学啊，同学们！
科普贴：Machine Learning
机器学习(Machine Learning, ML)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。
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为什么我要使用机器学习研究减肥？
看到这里，也许你会说，少吃多动就可以了，何必用到机器学习来研究减肥，甚至可能还会觉得我在刻意博人眼球。
Well，事实上，我已经试过了很多减肥方法。我曾经非常真诚地遵循着“少吃或不吃”的原则。然而每次的节食，都会让我在一段时间后吃得更猛，长得更快。
想必你会说，那你一定要多动。但是亲爱的，我并不是一个意志力强大的人，高强度运动对我来说不是一种可以长期坚持下去的Lifestyle。
所以我意识到，我需要的，是一种长期可以让我坚持的生活方式，它不会让我产生焦虑，或是在没有做到某个标准的时候，产生负罪感。
它需要满足以下几个特点：
1.可以长期坚持；
2.不会产生想打破习惯的冲动；
3.在坚持的时候，不会产生不愉悦的体验。
于是，我想到了利用“Machine Learning”来发掘最适合我的减肥方式，毕竟现在Machine Learning对于数据的预测和聚类有着突出的优势，其预测结果的准确性和严谨程度也是极具参考性的。
当然，也是找到一个好的生活方式。
这里是我16个月以来的减肥成效：结果事实证明，我通过机器学习找到的生活方式非常有效！
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我是如何着手研究的？
第一步，收集数据。
要找到最适合自己的减肥方法，就需要充分了解自己的身体：看看自己吃什么、做什么会长肉，然后就尽量避免。
每天早上我都记录新的体重，以及过去24小时内做的任何事情，包括吃的食物，是否锻炼，睡眠太多或太少等等。
数据记录方法很简单，做一个CSV表格，Date一列，MorningWeight一列，Yesterday’s Lifestyle/Food /Actions一列。
第二步，处理数据。
在记录100多天后，我开始运用Machine Learning来分析我的数据。
我主要用到的语言/工具如下：
我先写了一个脚本将我的数据记录文件转换为vowpal-wabbit训练集回归格式。
在转换后的训练集中，我把目标特征（target feature）标签为过去24小时内重量的变化（delta），把输入特征（input features）设为我在导致这个delta的24小时内完成的活动或吃过的东西。
然后，通过Mahine Learning分析，我有了以下发现：
在上图列出的食物/活动中，正的相对值是会让我增重的生活方式，而负的则是能让我减肥的生活方式。
在这里我要声明以下，请不要对上图我的data太过较真儿，我自己知道在数据的收集过程中存在一些不完美，比如原始数据点的数量可能太小等等。
第三步，得出结论。
通过这些数据，可以得出的4个最能影响我体重的因素：
睡眠时间是最能显著影响体重变化的因素， 睡眠不足会让体重上升。碳水摄入会增加体重。而最让人长胖的，是那些高糖分的食物。油脂类、高蛋白食物与体重呈负相关，也就是说，摄入这类食物，体重会下降。
“当我们在睡觉的时候，我们在消耗，且无法摄入热量。”
我花了一阵子才意识到，这其实就是睡眠影响体重的最简单直白的原因：当你醒着的时候，即使不是用餐时间，也难免会吃一点零嘴，但这却不会发生在睡眠期间。
所以睡着以后，才是我们禁食最长的时候。
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我是如何让体重下降的
你也许注意到了表格的顶端，这里有一个很明显的体重快速下降的部分。
背后的原因可能比我现在要告诉你的更加复杂和多元，但我想告诉你，我是如何做到的。
第一个方法非常简单，增长禁食的时间即可，你可以：
跳过早饭部分；
提早最后一顿饭的时间，并且早点上床睡觉。
通过这种方法，我的禁食时间增加到了每天14-16小时左右。而一般来说，这个时间可能仅在10-12小时。
第二个方法，将每一餐的碳水的部分减少，增多高脂高蛋白的部分。这个方法可以让我更快感受到饱腹感。
第三个方法，减少糖分摄入。我研究了血糖生成指数和血糖负荷的含义，然后按照表中的叙述将我吃的东西都换成了会产生较低血糖负荷的食物。
通过这100天的Machine Learning研究，我十分确信，通过这种生活方式，我可以重新回到来美帝之前的体重。
然后，我按照得出的结论为指导，避免了那些会让我长胖的食物、活动，成功地减了20磅。
如果我可以保持现在的这种减肥速度，用不了一两年，我就可以完全逆转过去20多年的身体负荷。
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我的减肥方法论
1. 减少碳水化合物的摄入（特别是在减肥最开始的时候）。
但需要注意的是，减碳不等于完全无碳，只是减量、减次。
2. 减少糖分摄入。
你可以上 查查升糖指数表，尽量避免吃那些指数高的食物。避免升糖负荷高的食物。升糖负荷指的是在人体摄入某样食物后，它会如何升高你的血糖水平。
3. 大胆摄入脂肪。
我减肥期间，从不“防备”脂肪，只要它是天然、非加工的脂肪，我就放心吃。
我的身体不但没有长胖，反而让体内的细胞们明白：“我的血液中有过多的脂肪，所以我们要赶紧增加分解脂肪酶的数量”。这样长期下来，更有利于我减肥。
4. 增加一点运动量。
当然，这一项多多益善。我减肥的时候没做太多运动，我只是骑自行车上班。
5. 多睡，少吃。
增加你的睡眠时间，在睡觉前尽可能早地停止进食，在醒来后，尽可能晚地进食。
身体总是要靠分解食物来产生能量，而在少吃之后，血液中的葡萄糖含量会变低、肝脏中的糖原也被完全消耗，这时，身体只能通过分解体内储存的脂肪来获得能量，而这恰恰是我们减肥人士最想要的结果。
6. 吃鸡蛋。
鸡蛋，是脂肪和蛋白质的完美组合！而且根本没有碳水化合物！
7. 细嚼慢咽
妈妈告诉你的话，还是有道理的。
8. 数据科学大法好
我们的身体是这个世界上最神奇、最精密的机器。改变它，就需要使用科学、有效的方法。
Machine Learning不只是我常常在工作中用到的技能，在生活中，也是帮我减肥的功臣。
如果你也对用Machine Learning研究减肥感兴趣，欢迎收集自己的data，用我在Github上分享的脚本（
https://github.com/arielf/weight-loss），得出最适合你自己的一套减肥法。
事实上，Machine Learning除了用来减肥以外，还可以做很多有意思的事情，比如摩根大通利用AI开发了一款金融合同解析软件，36万小时的人力工作，AI几秒就完成了，人类在AI面前变成了树懒。
目前，机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。
选校选专业的小伙伴可以考虑下，把机器学习作为未来深造的方向哈！
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