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算法分類：
1、監(jiān)督學(xué)習(xí)：分類算法、回歸算法
2、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：聚類
3、半監(jiān)督學(xué)習(xí)：主要考慮如何利用少量的標(biāo)注樣本和大量的未標(biāo)注樣本進(jìn)行訓(xùn)練和分類的問題。主要分為半監(jiān)督分類，半監(jiān)督回歸，半監(jiān)督聚類和半監(jiān)督降維算法。
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機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別
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機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
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機(jī)器學(xué)習(xí) ? & ?數(shù)據(jù)分析
從數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律
概率論 ? ? ? ? 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：抽樣-描述統(tǒng)計(jì)-結(jié)論-假設(shè)檢驗(yàn)
用模型刻畫（擬合）規(guī)律
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機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用：
關(guān)聯(lián)規(guī)則--啤酒+紙尿片，購(gòu)物籃分析；
聚類--用戶細(xì)分精準(zhǔn)營(yíng)銷，中國(guó)移動(dòng)的動(dòng)感地帶，全球通等針對(duì)不同典型用戶推出的產(chǎn)品；
樸素貝葉斯--垃圾郵件檢測(cè)（詳細(xì)解釋一下就好了）；
決策樹--風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，無(wú)償還能力的貸款還是欺詐貸款；
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）；
協(xié)同過(guò)濾--推薦系統(tǒng)，購(gòu)物車推薦，例如購(gòu)買此產(chǎn)品的其他人同時(shí)購(gòu)買的其他產(chǎn)品（與第一條有類似之處）；
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）；
深度學(xué)習(xí)--圖像識(shí)別；
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。
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機(jī)器學(xué)習(xí)典型應(yīng)用：
關(guān)聯(lián)規(guī)則--購(gòu)物車，根據(jù)喜好推薦產(chǎn)品；
聚類--用戶細(xì)分精準(zhǔn)營(yíng)銷，移動(dòng)的動(dòng)感地帶，全球通等產(chǎn)品；
樸素貝葉斯--垃圾郵件識(shí)別；（這個(gè)應(yīng)該細(xì)講一下的）
決策樹--信用卡欺詐，是真的想貸款還是純粹欺詐；
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機(jī)器學(xué)習(xí)兩種模式：離線機(jī)器學(xué)習(xí)（觸發(fā)器？不變的屌絲）和在線機(jī)器學(xué)習(xí)（實(shí)時(shí)性！某天突然改變的屌絲）。
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機(jī)器學(xué)習(xí)就是計(jì)算機(jī)通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，總結(jié)出規(guī)律，并通過(guò)該規(guī)律對(duì)未來(lái)進(jìn)行決策和評(píng)估。（類似于以前人通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析，從而做出預(yù)測(cè)和評(píng)估，如今換計(jì)算機(jī)來(lái)做，更加高效快捷準(zhǔn)確）
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傳統(tǒng)：交易數(shù)據(jù)
機(jī)器：行為數(shù)據(jù)
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機(jī)器學(xué)習(xí)典型應(yīng)用-關(guān)聯(lián)規(guī)則
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挺好查看全部
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規(guī)律
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機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法2
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機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法一覽，第1和第10現(xiàn)在很少被使用
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算法分類3
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算法分類2
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