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神奇了,我用機(jī)器學(xué)習(xí)減了 20 斤肥肉!

減肥對(duì)很多人來(lái)說(shuō)都是個(gè)沉重的話題:不是我不努力啊,奈何敵人太強(qiáng)大!于是乎,每逢被人問(wèn)及怎么這么胖,只好優(yōu)雅回應(yīng):

對(duì)于如何健康有效的減肥,廣大人民可謂是奇招頻出,但是利用代碼和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)健康減肥,你聽(tīng)說(shuō)過(guò)嗎?(程序猿攻城獅同學(xué)請(qǐng)搬好小板凳)

去年底有個(gè)沉寂了快兩年的減肥貼在 Reddit 上又火了起來(lái),什么呢?原來(lái)是2016年時(shí)美國(guó)程序猿 Ariel Faigon 在 GitHub上寫(xiě)了篇貼子,詳細(xì)記述了他借助代碼和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)幫自己減肥的勵(lì)志貼(代碼庫(kù)見(jiàn)文末)。從 2015 年 3 月開(kāi)始減肥,到 2016 年 7 月,Ariel Faigon 用這種方法將自己的體重從巔峰時(shí)的 194磅(176 斤)減到了 174 磅(157 斤),減了將近 20 斤。

雖然體重下降速度算不上快,但考慮到他的基數(shù),這次減肥絕對(duì)稱(chēng)得上健康有效。我們來(lái)看看他到底怎么操作的。

1

沉重的故事背景

我(主人公 Ariel Faigon ——譯者注)以前其實(shí)是個(gè)很瘦的人,我剛到美國(guó)拿到第一張“綠卡”的時(shí)候,才143磅重(129斤),當(dāng)時(shí)照片如下,現(xiàn)在的照片么..還是別曬了。

蛋疼的是,自從我正式定居美國(guó)后,越來(lái)越胖,止不住的胖···終于在 2015 年的時(shí)候,我赫然發(fā)現(xiàn),比剛來(lái)美國(guó)時(shí),我重了 50 磅(45 斤)!這讓我在相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)都覺(jué)得肥胖癥在美國(guó)好像會(huì)傳染一樣,而且我觀察發(fā)現(xiàn),好像過(guò)的越苦逼的人,越容易成為胖子...

那么美國(guó)的生活方式和這種傳染式(存疑)的肥胖癥有關(guān)系嗎?我研究了一下,總結(jié)了幾個(gè)猜想:

  • 快餐隨處可見(jiàn),而且非常便宜

  • 我們買(mǎi)的和吃的東西大多數(shù)都被重度加工過(guò)

  • 很多食物都添加了大量的糖分,含糖量很高

可想而知,這么吃下去,不胖才怪。當(dāng)然了也有很多人不止一次表示自己就算只吃一點(diǎn)也會(huì)胖。


2

新減肥路上的搖滾

在剛開(kāi)始減肥時(shí),我聽(tīng)從了不少建議,多次改變飲食結(jié)構(gòu)。期間我讀了減肥專(zhuān)家阿特金斯博士的書(shū),他認(rèn)為體重增加的主要原因是攝入了過(guò)量的碳水化合物,我反復(fù)想了想,覺(jué)得他說(shuō)得對(duì)。但是只知道這一點(diǎn),并不會(huì)讓我成功減肥。

我這人很愛(ài)吃披薩和面包,后來(lái)嘗試減少攝入碳水化合物,也確實(shí)減了幾磅,但中間一犯饞,又開(kāi)始吃這些東西,結(jié)果減的體重又回來(lái)了。然后周而復(fù)始,就這么來(lái)回拉扯了幾個(gè)月。

很顯然,想通過(guò)減少攝取碳水化合物減肥,方法必須還要再完善,我得找到它。當(dāng)然,我也可以增加活動(dòng)量,比如先每天跑它個(gè)十幾圈。但我工作比較忙,程序員嘛,也都不太愛(ài)運(yùn)動(dòng)。

于是我意識(shí)到,我需要一種合適又恰當(dāng)?shù)纳罘绞?,不僅僅是減少攝取碳水化合物或者增加運(yùn)動(dòng)量,而且應(yīng)該能夠可持續(xù)操作,甚至還比較舒坦,這樣就能成為一種無(wú)痛的例行公事了,就像這樣:

  • 我能這樣減肥持續(xù)好幾年

  • 飲食習(xí)慣也不需要忽然改變

  • 對(duì)于我來(lái)說(shuō),不是很難,也不會(huì)太難受

3

早期探索&恍然大悟

那會(huì)兒正好機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)始火熱,我發(fā)現(xiàn)可以用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)識(shí)別出讓我體重增加和體重減輕的各自因素有哪些。方法也很簡(jiǎn)單:每天早晨我都稱(chēng)一下體重,記錄下來(lái)體重?cái)?shù)據(jù)以及過(guò)去24小時(shí)的主要活動(dòng),不光是吃了什么,還有運(yùn)動(dòng)狀況,睡眠時(shí)間等等。

最終文件也比較簡(jiǎn)單,就是個(gè)有 3 列數(shù)據(jù)的 CSV 文件:

日期,早晨體重,昨天生活方式/飲食/活動(dòng)

(Date, MorningWeight, Yesterday's lifestyle/food/actions)

最后還有一列,是個(gè)任意長(zhǎng)度的術(shù)語(yǔ)列表 word[:weight],其中:后面的數(shù)值表示增加和減少的體重,默認(rèn)單位為1:

#
# -- Comment lines (ignored)
#
Date,MorningWeight,YesterdayFactors
2012-06-10,185.0,
2012-06-11,182.6,salad sleep bacon cheese tea halfnhalf icecream
2012-06-12,181.0,sleep egg
2012-06-13,183.6,mottsfruitsnack:2 pizza:0.5 bread:0.5 date:3 dietsnapple splenda milk nosleep
2012-06-14,183.6,coffeecandy:2 egg mayo cheese:2 rice meat bread:0.5 peanut:0.4
2012-06-15,183.4,meat sugarlesscandy salad cherry:4 bread:0 dietsnapple:0.5 egg mayo oliveoil
2012-06-16,183.6,caprise bread grape:0.2 pasadena sugaryogurt dietsnapple:0.5 peanut:0.4 hotdog
2012-06-17,182.6,grape meat pistachio:5 peanut:5 cheese sorbet:5 orangejuice:2
# and so on ...

然后我寫(xiě)了個(gè)腳本

https://github.com/arielf/weight-loss/blob/master/lifestyle-csv2vw

將這個(gè)文件轉(zhuǎn)化為 Vowpal Wabbit 訓(xùn)練集回歸格式。轉(zhuǎn)化后的訓(xùn)練集中,標(biāo)簽(目標(biāo)特征)是過(guò)去 24 小時(shí)的體重變化(增量),輸入特征是過(guò)去 24 小時(shí)我做了什么導(dǎo)致了體重變化,其實(shí)就是第 3 列數(shù)據(jù)的翻版。

當(dāng)時(shí)我并沒(méi)有刻意節(jié)食,就是收集數(shù)據(jù)

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在處理數(shù)據(jù)、放大數(shù)據(jù)中的微弱信號(hào)以及遍歷數(shù)據(jù) 4 次后進(jìn)行了誤差收斂處理,得到了如下圖表:

你可以通過(guò)替換為你自己的數(shù)據(jù)文件、安裝所有的需求軟件后,在目錄中運(yùn)行 make,復(fù)制我的這個(gè)工作過(guò)程。我寫(xiě)了個(gè)怎么做的詳細(xì)指令,前往查看:

https://github.com/arielf/weight-loss/blob/master/HOWTO.md

當(dāng)你點(diǎn)擊 make 運(yùn)行后,會(huì)發(fā)生一些奇妙的事情,正常情況下會(huì)出現(xiàn)如下結(jié)果:

$ make

... (output trimmed for brevity) ...

FeatureName       HashVal   ...   Weight RelScore
nosleep            143407   ...  +0.6654 90.29%
melon              234655   ...  +0.4636 62.91%
sugarlemonade      203375   ...  +0.3975 53.94%
trailmix           174671   ...  +0.3362 45.63%
bread              135055   ...  +0.3345 45.40%
caramelizedwalnut  148079   ...  +0.3316 44.99%
bun                  1791   ...  +0.3094 41.98%

... (trimmed for brevity. Caveat: data is too noisy anyway) ...

stayhome           148879   ...  -0.2690 -36.50%
bacon               64431   ...  -0.2998 -40.69%
egg                197743   ...  -0.3221 -43.70%
parmesan             3119   ...  -0.3385 -45.94%
oliveoil           156831   ...  -0.3754 -50.95%
halfnhalf          171855   ...  -0.4673 -63.41%
sleep              127071   ...  -0.7369 -100.00%

正相關(guān)分值(上半部分?jǐn)?shù)據(jù))是導(dǎo)致你體重增加的生活方式,負(fù)相關(guān)分值(下半部分?jǐn)?shù)據(jù))是讓你體重減輕的生活方式。

下圖是將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更直觀更詳細(xì)的圖表:

關(guān)于數(shù)據(jù)這一塊,我需要提醒大家不要過(guò)度糾結(jié)。其實(shí)收集數(shù)據(jù)的過(guò)程是相當(dāng)有挑戰(zhàn)性的,在這里也說(shuō)幾點(diǎn):

1、我一開(kāi)始收集的數(shù)據(jù)還是有點(diǎn)少(大約 100 天的數(shù)據(jù)),不夠具有代表性。

2、每天體重變化通常很小,常常是 0.1 磅左右。

3、我采取的數(shù)值比例不是很準(zhǔn)確:你可以發(fā)現(xiàn)我的數(shù)據(jù)間隔為 0.2 磅,這個(gè)不理想,建議為 0.1 磅。

4、讓你體重增加或減少的因素有時(shí)會(huì)出現(xiàn)在同一行,它們會(huì)相互抵消,這會(huì)造成機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程偏離方向。

所以我重點(diǎn)關(guān)注了上面列表中的開(kāi)頭和結(jié)尾部分,只將數(shù)據(jù)顯示的狀況用作進(jìn)一步研究、試驗(yàn)和行動(dòng)的總體指導(dǎo)。

雖然我的數(shù)據(jù)不是很充足,也存在很多噪聲,權(quán)重也不是很準(zhǔn)確,但機(jī)器學(xué)習(xí)還是很清晰的展示了 4 個(gè)因素:

  • 持續(xù)的充足睡眠是體重減輕的首要因素。

  • 缺乏睡眠會(huì)起到反作用:睡眠太少會(huì)導(dǎo)致體重增加。

  • 碳水化合物導(dǎo)致我體重增加,罪魁禍?zhǔn)拙褪歉叩矸酆秃鞘澄铩?/span>

  • 油脂食品有相反趨勢(shì):它們和體重減輕呈正相關(guān)關(guān)系。

中間也出現(xiàn)了干擾因素,那就是周末。我在周末一般都宅在家里,不用工作,因此睡得時(shí)間也很長(zhǎng)。而且,我周末的飲食狀況和平時(shí)也略有不同。

我花了很久才發(fā)現(xiàn)了睡眠部分的影響因素:我們睡覺(jué)的時(shí)候不吃東西...

而且,我們常常即便不是很餓,也總是會(huì)出現(xiàn)吃點(diǎn)東西的念頭,但在睡覺(jué)的時(shí)候不會(huì)。

也就是說(shuō),我們的睡眠時(shí)間是一天中最長(zhǎng)的禁食時(shí)間。

當(dāng)然我這么想可能不是很科學(xué),但我們這么做的總目標(biāo)就是不斷的發(fā)現(xiàn)和摸索:試驗(yàn)、檢查效果、篩選方法、再試驗(yàn)

4

進(jìn)一步研究

你或許注意到上面的圖表(日期 VS 體重)中,對(duì)于體重減輕有幾個(gè)明顯的促進(jìn)因素。因?yàn)殡S著我了解的越多、維持飲食習(xí)慣的能力越來(lái)越好,我對(duì)減肥問(wèn)題的認(rèn)識(shí)也越來(lái)越深。

延長(zhǎng)禁食時(shí)間是促進(jìn)體重減輕的一個(gè)主要因素。我當(dāng)時(shí)每天盡量晚些吃晚飯,這樣就不會(huì)導(dǎo)致睡前太餓而又加餐。這樣我將每天的禁食時(shí)間延長(zhǎng)到了 14-16 個(gè)小時(shí),比平時(shí)多了近 4 個(gè)小時(shí)。

第二個(gè)促進(jìn)體重下降的因素的吃了很多油脂食物,目的是為了增加飽腹感,從而大幅減少碳水化合物的攝入。

第三個(gè)促進(jìn)體重減輕的因素是我開(kāi)始理解血糖指數(shù)和血糖負(fù)荷的概念,并轉(zhuǎn)向食用產(chǎn)生低血糖負(fù)荷的食物。

隨著體重下降,我的血糖水平也逐漸回歸正常。我現(xiàn)在只希望能保持下去,一直減到我剛到美國(guó)時(shí)的體重。如果保持當(dāng)前的減肥速度,大概還需要 1-2 年。

5

調(diào)整飲食結(jié)構(gòu)和生活習(xí)慣

通過(guò)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析我的生活數(shù)據(jù),我知道了吃哪些食物以及哪些生活習(xí)慣會(huì)導(dǎo)致我體重增加或減少。這樣就好辦了,于是我開(kāi)始有針對(duì)性的調(diào)整飲食結(jié)構(gòu)和生活習(xí)慣:

減少攝入碳水化合物這部分最難,因?yàn)槲液芟矚g吃一些高淀粉高含糖量的食物,比如(披薩、意大利面、甜面包等等)。不過(guò)這也不代表一點(diǎn)碳水化合物都不要,可以偶爾攝入一點(diǎn),比如一周吃一頓披薩。總之我開(kāi)始確保大幅減少攝入碳水化合物,也避免薯?xiàng)l、甜甜圈這些零食。

緊盯血糖指數(shù)和血糖負(fù)荷:避免有高血糖負(fù)荷的食物,這樣就防止血糖飆升,身體的化學(xué)循環(huán)紊亂。喜歡吃甜食?那就盡量吃水果,代替喝果汁。水果和果汁的血糖負(fù)荷有著很大的差別,那么對(duì)體重的影響也就大不相同。于是開(kāi)始用口感類(lèi)似但血糖負(fù)荷更低的食物來(lái)取代血糖負(fù)荷高的食物。

增加高脂肪食物:我前面說(shuō)過(guò),吃油脂食物可以增加飽腹感,進(jìn)而抑制碳水化合物的攝入。其實(shí)我從來(lái)不擔(dān)心自然脂肪,還是該怎么吃就怎么吃。我開(kāi)始增加此類(lèi)食物的分量,比如橄欖油、牛油果、蛋黃醬、椰子油、堅(jiān)果等等。我越是感到不餓,就越不會(huì)“思念”碳水化合物。你應(yīng)該也聽(tīng)說(shuō)過(guò)“好”脂肪和“壞”脂肪的說(shuō)法,我覺(jué)得只要是自然脂肪,就沒(méi)事。

增加少許鍛煉:當(dāng)然鍛煉越多越好,但很多上班族恐怕很難做到。我每天最多的活動(dòng)量就是騎自行車(chē)去上班,來(lái)回40分鐘,其余時(shí)間都比較忙。因此我還是更指望通過(guò)調(diào)整飲食來(lái)實(shí)現(xiàn)減肥目標(biāo)。

增加禁食時(shí)間:根據(jù)我的數(shù)據(jù)分析,這是促使我體重下降的主要因素。于是我開(kāi)始盡量延長(zhǎng)禁食時(shí)間,比如增加睡眠時(shí)間。

吃雞蛋:雞蛋富含蛋白質(zhì)卻有很少的碳水化合物。我開(kāi)始在攝入食物中增加雞蛋的分量。

吃的慢點(diǎn),細(xì)嚼慢咽:不能再一口吞了!不要等到感到飽了才停止吃東西,人類(lèi)的大腦感受到飽腹會(huì)有20分鐘的延遲,因此我得節(jié)制一點(diǎn),不能吃的過(guò)多。

6

減肥后話

上面大致就是過(guò)去 16個(gè) 月我依靠技術(shù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行減肥的大致過(guò)程,取得了減肥近 20 斤的成績(jī)。

作者的體重下降趨勢(shì)圖

其實(shí)也比較簡(jiǎn)單,就是先收集自己的生活數(shù)據(jù),用機(jī)器學(xué)習(xí)處理和分析數(shù)據(jù),然后根據(jù)分析結(jié)果對(duì)癥下藥,調(diào)整飲食結(jié)構(gòu)和生活習(xí)慣。我之前也看過(guò)不少減肥專(zhuān)家的建議,但后來(lái)并不理想,因?yàn)槊總€(gè)人的身體狀況和生活習(xí)慣是不同的,還是得根據(jù)自己的情況從實(shí)際出發(fā)。所以,請(qǐng)不要將我上面的方法視為標(biāo)準(zhǔn)教程和科學(xué)研究,這只是我自己減肥的一個(gè)方法,如果你也想嘗試一下,請(qǐng)務(wù)必根據(jù)自己的生活數(shù)據(jù)。

附本項(xiàng)目 GitHub 代碼庫(kù)和數(shù)據(jù):

https://github.com/arielf/weight-loss?utm_campaign=News&utm_medium=Community&utm_source=DataCamp.com

本文經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)“景略集智”,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系原賬號(hào)。

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