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很重要的分類：生成模型，判別模型查看全部
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什么是機器學習 ：利用計算機從歷史數(shù)據(jù)中找出規(guī)律 并把這些規(guī)律用到對未來不確定的場景決策中查看全部
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機器學習解決問題框架查看全部
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機器學習算法查看全部
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機器學習應用領域查看全部
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14.機器學習和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別 數(shù)據(jù)特點 交易數(shù)據(jù)【跟錢有關系】【一致性強】 VS 行為數(shù)據(jù)【用戶的歷史行為】【no SQL數(shù)據(jù)庫 像mongoDB】 少量數(shù)據(jù) VS 海量數(shù)據(jù) 采樣分析 VS 全量分析 15.數(shù)據(jù)分析（OLAP）（報告過去的事情） 機器學習（預測未來的事情） 16.機器學習算法分類 有監(jiān)督學習【已經(jīng)打上標簽】 無監(jiān)督學習【聚類 自己推測標簽】 半監(jiān)督學習 根據(jù)內容： 分類與回歸 聚類 標注 很重要： 生成模型【告訴你樣本屬于哪個類的概率】 判別模型 【告訴你結果】 17.分類 C4.5 聚類 K-Means 統(tǒng)計學習 SVM 關聯(lián)分析 Apriori 【基本淘汰 代價太大】 統(tǒng)計學習 EM 鏈接挖掘 PageRank 【谷歌】 集裝與推進 AdaBoost [人臉識別] 分類 kNN Naive Bayes CART 高級算法： FP-Growth 邏輯回歸 RF GBDT 推薦算法 LDA Word2Vector HMM CRF 深度學習 18.機器學習解決問題 確定目標： 業(yè)務需求 收集數(shù)據(jù) 特征工程【70%】 訓練模型： 定義模型-產(chǎn)生公式（根據(jù)具體要解決的問題） 定義損失函數(shù)（預測的結果與真實的結果之間的偏差最小的函數(shù)） 優(yōu)化算法（使損失函數(shù)取極小值） 模型評估： 交叉驗證 效果評估 19.圖片中的每一個像素點是以一個rgb來存的red，green，blue來表示每個成分有多大來存 的，每個圖是一個二進制的文件 20.K-Means聚類的算法，特征工程就是將圖片以向量或是其他的形式來表示的查看全部
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1.機器學習就是利用計算機從歷史數(shù)據(jù)中找規(guī)律，把這些規(guī)律用到對未來不確定場景的決策?！娟P鍵詞 不確定因素 判斷 決策 依靠的是計算機的歷史數(shù)據(jù)的規(guī)律挖掘】 2.機器學習依靠計算機 數(shù)據(jù)分析依靠人的經(jīng)驗 知識水平 3.機器學習發(fā)展的原動力是 從歷史數(shù)據(jù)找規(guī)律用到對未來自動做決定 用數(shù)據(jù)代替expert【業(yè)務邏輯】 經(jīng)濟驅動，數(shù)據(jù)變現(xiàn) 4.業(yè)務系統(tǒng)發(fā)展的歷史：基于專家經(jīng)驗->基于統(tǒng)計（離線學習）->機器學習（在線學習） 5.典型應用：關聯(lián)規(guī)則 算法 【啤酒和紙尿褲】 6.用戶細分精準營銷：聚類 算法 【神州大眾卡，全球通，神州行，動感地帶。。。】 7.垃圾郵件：樸素貝葉斯 算法 8.信用卡欺詐：決策樹 9.互聯(lián)網(wǎng)廣告：ctr預估【預測點擊率進行排序】 10.推薦系統(tǒng)：協(xié)同過濾 11.自然語言處理 情感分析，實體識別 12.圖像識別：深度學習 13.更多應用：語音識別，個性化醫(yī)療，智慧機器人，私人虛擬助理，手勢控制，人臉識別，自動駕駛，視頻內容自動識別，機器實時翻譯查看全部
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關聯(lián)營銷 細分用戶類查看全部
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數(shù)據(jù)分析與機器學習解決的業(yè)務問題不同查看全部
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機器學習的算法查看全部
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機器學習查看全部
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用戶的行為數(shù)據(jù)查看全部
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數(shù)據(jù)作為算法的輸入查看全部
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