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機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用：

（1）關(guān)聯(lián)規(guī)則：啤酒+紙尿片，購(gòu)物籃分析

（2）聚類：用戶細(xì)分精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

（3）樸素貝葉斯：垃圾郵件檢測(cè)

（4）決策樹(shù)：風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

（5）ctr預(yù)估：互聯(lián)網(wǎng)廣告：百度的前多少個(gè)詞條（商業(yè)廣告）（按照點(diǎn)擊率排序）

（6）協(xié)同過(guò)濾：推薦系統(tǒng)（淘寶購(gòu)物車(chē)推薦）

（7）自然語(yǔ)言處理：情感分析（對(duì)文本抓關(guān)鍵情感詞），實(shí)體識(shí)別（提取文本主要數(shù)據(jù)，人名等）

（8）深度學(xué)習(xí)：圖像識(shí)別

（9）更多應(yīng)用：語(yǔ)音識(shí)別，人臉識(shí)別，手勢(shì)控制，智慧機(jī)器人，實(shí)時(shí)翻譯

機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用：

互聯(lián)網(wǎng)廣告? ：百度搜索的廣告推廣

?ctr預(yù)估：點(diǎn)擊預(yù)估，核心為線性邏輯回歸

?推薦系統(tǒng)：協(xié)同過(guò)濾算法，例如淘寶 買(mǎi)此產(chǎn)品的人同時(shí)購(gòu)買(mǎi)了。

機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用：

1.購(gòu)物籃分析——關(guān)聯(lián)規(guī)則

2.用戶細(xì)分精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)——聚類

3.垃圾郵件識(shí)別——樸素貝葉斯

4.信用卡欺詐——決策樹(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用：用戶細(xì)分精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

聚類（把用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)拿過(guò)來(lái)喂給算法）

聚類：用戶細(xì)分精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo) 用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)喂給算法，計(jì)算機(jī)運(yùn)算，人為設(shè)置想要分為幾類。 分完類后，業(yè)務(wù)人員總結(jié)每類人員共同的消費(fèi)特征。 對(duì)每個(gè)類起個(gè)品牌的名字。

機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用：購(gòu)物籃分析

所謂的購(gòu)物籃分析就是看在我們的訂單中有哪些商品是被同時(shí)購(gòu)買(mǎi)的

用到的算法就是關(guān)聯(lián)規(guī)則（實(shí)質(zhì)上是數(shù)據(jù)挖掘的算法）

業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)展的歷史

基于專家經(jīng)驗(yàn)

基于統(tǒng)計(jì)-分維度統(tǒng)計(jì)

機(jī)器學(xué)習(xí)=在線學(xué)習(xí)

離線機(jī)器學(xué)習(xí)：屬于批處理的情況

在線機(jī)器學(xué)習(xí)：是來(lái)一條數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一條

機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的原動(dòng)力：

1. 從歷史數(shù)據(jù)中找出規(guī)律，把這些規(guī)律用到對(duì)未來(lái)自動(dòng)作出決定。

2. 用數(shù)據(jù)代替expert——業(yè)務(wù)邏輯

3. 經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)，數(shù)據(jù)變現(xiàn)

《概率論》《數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)》是機(jī)器學(xué)習(xí)的基石

傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)，抽取一定量的樣本然后 進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)，然后得到結(jié)論 之后進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)

傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)受運(yùn)算能力的限制，所以是用抽樣的方式；

而現(xiàn)在計(jì)算能力足夠強(qiáng)，就不需要采用抽樣的方式了。

做數(shù)據(jù)分析要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，才方便計(jì)算、比較。

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)：抽樣-描述統(tǒng)計(jì)-結(jié)論-假設(shè)檢驗(yàn)-推斷

機(jī)器學(xué)習(xí)不受計(jì)算量的限制，直接跳過(guò)抽樣

統(tǒng)計(jì)學(xué)受限于計(jì)算能力，依賴于采樣的方法，再反作用于原來(lái)的數(shù)據(jù)。步驟：抽樣-->描述統(tǒng)計(jì)-->結(jié)論-->假設(shè)檢驗(yàn)。

現(xiàn)在無(wú)需考慮數(shù)據(jù)量的問(wèn)題，無(wú)需抽樣技術(shù)，直接全樣?？衫每梢暬夹g(shù)來(lái)觀察數(shù)據(jù)。要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，需要先進(jìn)行量化，用模型擬合規(guī)律，函數(shù)-->函數(shù)曲線-->擬合。高維度時(shí)很難用可視化的方法，只能用數(shù)學(xué)運(yùn)算。

機(jī)器學(xué)習(xí)就是利用計(jì)算機(jī)從歷史數(shù)據(jù)中找出規(guī)律，把這些規(guī)律用到對(duì)未來(lái)自動(dòng)作出決定。機(jī)器學(xué)習(xí)分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)又分為分類算法和回歸算法；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)分為聚類聚和降維，半監(jiān)督學(xué)習(xí)即加強(qiáng)學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用：識(shí)別垃圾郵件、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、個(gè)性化醫(yī)療、人臉識(shí)別、智慧機(jī)器人等。

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OLAP--數(shù)據(jù)挖掘

交易數(shù)據(jù)--行為數(shù)據(jù)

特征工程：數(shù)據(jù)清洗 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。占70%的工作量，比較容易出成果的部分。

機(jī)器學(xué)習(xí)解決問(wèn)題的框架

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