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機(jī)器學(xué)習(xí)：行為數(shù)據(jù)+交易數(shù)據(jù)? ?海量數(shù)據(jù) 全量分析
數(shù)據(jù)分析：交易數(shù)據(jù)? 少量數(shù)據(jù)? 采樣分析
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自然語言處理：
情感分析：語義分析，python，淘寶評論
實體識別：例如提取城市名稱，人名，地名
圖像識別：
深度學(xué)習(xí)
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互聯(lián)網(wǎng)廣告，百度搜索的廣告推廣
ctr預(yù)估算法：點擊預(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)品的人同時購買了。。。
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垃，圾郵件：樸素貝葉斯：1.建一個垃，圾郵件集和正常郵件集；2提取主題和正文的獨立字符串，獲取頻，率；3對不同的集建立哈希表；4.計算每個哈希集中關(guān)鍵字串出現(xiàn)的頻，率；5.綜合兩個集，判斷一個字串出現(xiàn)時，為垃，圾郵件的概率，建立字串和垃，圾郵件概率哈希表；6.新郵件收到某個字串時，判斷是否為垃，圾郵件；
信用卡欺詐：決策樹，例如貸，款等場景的風(fēng)控
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垃，圾郵件：樸素貝葉斯：1.建一個垃，圾郵件集和正常郵件集；2提取主題和正文的獨立字符串，獲取頻，率；3對不同的集建立哈希表；4.計算每個哈希集中關(guān)鍵字串出現(xiàn)的頻，率；5.綜合兩個集，判斷一個字串出現(xiàn)時，為垃，圾郵件的概率，建立字串和垃，圾郵件概率哈希表；6.新郵件收到某個字串時，判斷是否為垃，圾郵件；
信用卡欺詐：決策樹，例如貸款等場景的風(fēng)控
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垃圾郵件：樸素貝葉斯：1.建一個垃，圾郵件集和正常郵件集；2提取主題和正文的獨立字符串，獲取頻，率；3對不同的集建立哈希表；4.計算每個哈希集中關(guān)鍵字串出現(xiàn)的頻，率；5.綜合兩個集，判斷一個字串出現(xiàn)時，為垃，圾郵件的概率，建立字串和垃，圾郵件概率哈希表；6.新郵件收到某個字串時，判斷是否為垃，圾郵件；
信用卡欺詐：決策樹，例如貸款等場景的風(fēng)控
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垃圾郵件：樸素貝葉斯：1.建一個垃圾郵件集和正常郵件集；2提取主題和正文的獨立字符串，獲取頻率；3對不同的集建立哈希表；4.計算每個哈希集中關(guān)鍵字串出現(xiàn)的頻率；5.綜合兩個集，判斷一個字串出現(xiàn)時，為垃圾郵件的概率，建立字串和垃圾郵件概率哈希表；6.新郵件收到某個字串時，判斷是否為垃圾郵件；
信用卡欺詐：決策樹，例如貸款等場景的風(fēng)控
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垃圾郵件：樸素貝葉斯：1.建一個垃圾郵件集和正常郵件集；2提取主題和正文的獨立字符串，獲取頻率；3對不同的集建立哈希表；4.計算每個哈希集中關(guān)鍵字串出現(xiàn)的頻率；5.綜合兩個集，判斷一個字串出現(xiàn)時，為垃圾郵件的概率，建立字串和垃圾郵件概率哈希表；6.新郵件收到某個字串時，判斷是否為垃圾郵件；
信用卡欺詐：決策樹，例如貸款等場景的風(fēng)控
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垃圾郵件：樸素貝葉斯：1.建一個垃圾郵件集和正常郵件集；2提取主題和正文的獨立字符串，獲取頻率；3對不同的集建立哈希表；4.計算每個哈希集中關(guān)鍵字串出現(xiàn)的頻率；5.綜合兩個集，判斷一個字串出現(xiàn)時，為垃圾郵件的概率，建立字串和垃圾郵件概率哈希表；6.新郵件收到某個字串時，判斷是否為垃圾郵件；
信用卡欺詐：決策樹，例如貸款等場景的風(fēng)控
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垃圾郵件：樸素貝葉斯：1.建一個垃圾郵件集和正常郵件集；2提取主題和正文的獨立字符串，獲取頻率；3對不同的集建立哈希表；4.計算每個哈希集中關(guān)鍵字串出現(xiàn)的頻率；5.綜合兩個集，判斷一個字串出現(xiàn)時，為垃圾郵件的概率，建立字串和垃圾郵件概率哈希表；6.新郵件收到某個字串時，判斷是否為垃圾郵件；
信用卡欺詐：決策樹，例如貸款等場景的風(fēng)控
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用戶細(xì)分精準(zhǔn)營銷：
算法：聚類
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購物籃分析：
算法：關(guān)聯(lián)規(guī)則
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從大量的歷史數(shù)據(jù)中總結(jié)出規(guī)律，來預(yù)測未來不確定的事，進(jìn)行決策和判斷
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主要是研究常用的十幾種算法
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機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)，確定性不確定性 解決問題查看全部
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訓(xùn)練模型！
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機(jī)器學(xué)習(xí)flow
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現(xiàn)在的流行算法
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機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法一覽
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機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題的框架：
二、訓(xùn)練模型
STEP1：定義模型（形成目標(biāo)公式）
STEP2：定義損失函數(shù)（數(shù)學(xué)的方式定義預(yù)測值與現(xiàn)實值的差異）
STEP3：優(yōu)化算法（尋找確定損失函數(shù)極小值）
三、模型評估（標(biāo)準(zhǔn)）
STEP1：交叉驗證
STEP2：效果評估
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