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業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)展的歷史
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機器學習發(fā)展的原動力：
從歷史數(shù)據(jù)中找出規(guī)律，把這些規(guī)律用到對未來自動作出決定。
用數(shù)據(jù)代替expert——業(yè)務(wù)邏輯
經(jīng)濟驅(qū)動，數(shù)據(jù)
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用模型刻畫（擬合）規(guī)律
函數(shù)——函數(shù)曲線——擬合
實際解決問題時，幾百維，很難用可視化的方法去描述問題
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要點/要素：
主體
數(shù)據(jù)
規(guī)律——數(shù)學函數(shù)、數(shù)學公式
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從歷史數(shù)據(jù)中找規(guī)律，一類以人為驅(qū)動——數(shù)據(jù)分析，學習效果更大程度上依賴于人本身的經(jīng)驗和知識水平；
完完全全靠計算機——機器學習，
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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場景的決策。
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從歷史數(shù)據(jù)找出規(guī)律，然后對未來不確定場景的決策
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機器學習入門查看全部
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olap：報告過去的事情
機器學習：根據(jù)過去的情況，預測未來的事情
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機器學習框架學習
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機器學習算法，others
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機器學習的一些算法
tips：
韓家煒
knn和kmeans 分類和聚類，有監(jiān)督和無監(jiān)督
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從歷史數(shù)據(jù)中找出規(guī)律，并把規(guī)律用到對未來不確定場景的決策
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