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機器學(xué)習(xí)算法一覽
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課程小結(jié)：
Q：什么是機器學(xué)習(xí)？?
A：計算機在歷史數(shù)據(jù)中去尋找規(guī)律，然后在未來不確定中做決策。
Q：機器學(xué)習(xí)的典型行業(yè)案例？
A：1【關(guān)聯(lián)規(guī)則】-購物籃分析 ；
????????2 【聚類】-用戶細分精準營銷；
????????3【樸素貝葉斯和決策樹】-垃圾郵箱、行用卡詐騙（銀行信用貸款風(fēng)險識別）；
????????4【ctr預(yù)估和協(xié)同過濾】ctr預(yù)估-互聯(lián)網(wǎng)廣告的點擊預(yù)估、協(xié)同過濾-類似購物籃分析；????????
????????5【自然語言處理和圖像識別】情感識別、實體識別、圖像深度學(xué)習(xí)；????
????????6【更多應(yīng)用】
Q：機器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的區(qū)別？
A：機器學(xué)習(xí)（行為數(shù)據(jù)—海量數(shù)據(jù)—全量分析—預(yù)測未來發(fā)生的事—數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)驅(qū)動自我進行知識發(fā)現(xiàn)—用戶目標：個體如個性推薦）
? ? ? 數(shù)據(jù)分析（交易數(shù)據(jù)—少量數(shù)據(jù)—采樣分析—報告過去的事情—OLAP-數(shù)據(jù)分析：用戶驅(qū)動—用戶目標：公司高層決策）
Q：機器學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法
A：1有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)
?????2 分類回歸、聚類、標注
? ? ?3 生成模型和判別模型（訓(xùn)練模型思維上不一樣）
????????生成模型：不會告訴你數(shù)據(jù)屬于哪一類，只會告訴你數(shù)據(jù)屬于各個類別的概率，結(jié)果模棱兩可，就像陪審團
????????判別模型：直接告訴你屬于哪一類，結(jié)果非1即2，就像法官說你有罪/無罪
【FP-Ggrowth】
【羅輯回歸】百度、谷歌的搜索推薦排序
【RF、GBDT】對決策樹算法的改進
【推薦算法】各大電商的標配，關(guān)聯(lián)推薦法則
【LDA】【W(wǎng)ord2Vector】【HMM \ CRF】三者都是對自然語言文本的處理算法
【深度學(xué)習(xí)】圖像識別
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6.2機器學(xué)習(xí)解決問題的框架二查看全部
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預(yù)測問題 聚類問題查看全部
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6.1機器學(xué)習(xí)解決問題的框架查看全部
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5.3機器學(xué)習(xí)算法分類三 生成模型 判別模型查看全部
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5.2機器學(xué)習(xí)算法分類二查看全部
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5.1 機器學(xué)習(xí)算法分類一查看全部
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3.7機器學(xué)習(xí)典型應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)，圖像識別查看全部
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3.6機器學(xué)習(xí)典型應(yīng)用 自然語言處理，文本分類查看全部
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3.5 機器學(xué)習(xí)典型應(yīng)用 互聯(lián)網(wǎng)廣告，crt預(yù)估查看全部
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3.4 機器學(xué)習(xí)典型應(yīng)用 銀行放貸，決策樹查看全部
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3.3 機器學(xué)習(xí)典型應(yīng)用 垃圾郵件識別，樸素貝葉斯查看全部
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3.2 機器學(xué)習(xí)典型應(yīng)用 聚類，手機號查看全部
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