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3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)典型應(yīng)用 關(guān)聯(lián)規(guī)則，啤酒紙尿褲查看全部
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離線機(jī)器學(xué)習(xí)查看全部
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2.4業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)展的歷史查看全部
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2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的原動力查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的原動力查看全部
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2，什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？查看全部
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1，概述查看全部
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散散囧查看全部
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關(guān)聯(lián)規(guī)則，聚類，樸素貝葉斯， 算法分類： 有監(jiān)督學(xué)習(xí) 無監(jiān)督學(xué)習(xí) 半監(jiān)督學(xué)習(xí)查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類
算法分類1：
有監(jiān)督學(xué)習(xí)：提供了Y值（分類）的分類算法和提供了Y值（數(shù)字）的回歸算法
無監(jiān)督學(xué)習(xí)：無Y值，聚類算法
半監(jiān)督學(xué)習(xí)：先給一部分Y值，以達(dá)到訓(xùn)練的越來越好的目的
算法分類2：
分類與回歸
聚類
標(biāo)注
算法分類3：（重要、直指算法的本質(zhì)）
生成模型（告訴你屬于每一類的概率）
判別模型（給你一個(gè)函數(shù)，你把數(shù)據(jù)丟給函數(shù)，他返回給你一個(gè)結(jié)果就告訴你是哪一類）
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機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別
數(shù)據(jù)特點(diǎn)
交易數(shù)據(jù)（與錢有關(guān)）vs 行為數(shù)據(jù)（搜索歷史、點(diǎn)擊歷史、瀏覽歷史、評論）
少量數(shù)據(jù) vs 海量數(shù)據(jù)
采樣分析 vs 全量分析
解決業(yè)務(wù)問題不同
機(jī)器學(xué)習(xí)：預(yù)測未來事件（未來趨勢）
數(shù)據(jù)分析：報(bào)告過去事件（歷史總結(jié)）
技術(shù)手段、方法不同
機(jī)器學(xué)習(xí)：數(shù)據(jù)挖掘；數(shù)據(jù)（算法）驅(qū)動；規(guī)模大
數(shù)據(jù)分析：OLAP；用戶驅(qū)動（企業(yè)數(shù)據(jù)分析師的經(jīng)驗(yàn)等）；規(guī)模?。唤换ナ椒治?/p>
參與者不同：
分析師：目標(biāo)用戶：公司高層
數(shù)據(jù)+算法：目標(biāo)用戶：個(gè)體
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機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用
自然語言處理
? ?情感分析
? ?實(shí)體識別
圖像識別
? ? 深度學(xué)習(xí)
更多應(yīng)用
語音識別
個(gè)性化醫(yī)療
情感分析
人臉識別
自動駕駛
智慧機(jī)器人
私人虛擬助理
手勢控制
視頻內(nèi)容自動識別
機(jī)器實(shí)時(shí)翻譯
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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)同過濾算法，例如淘寶 買此產(chǎn)品的人同時(shí)購買了。
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?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)——分緯度統(tǒng)計(jì)
機(jī)器學(xué)習(xí)——在線學(xué)習(xí)
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從數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律：
? 傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的處理方式：抽樣--描述統(tǒng)計(jì)--結(jié)論---假設(shè)檢驗(yàn)觀察數(shù)據(jù)----用模型刻畫（擬合）規(guī)律（函數(shù)---函數(shù)曲線---擬合）
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