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機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別2：解決的業(yè)務(wù)問題不同
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機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別1：處理的數(shù)據(jù)不同
數(shù)據(jù)分析：交易數(shù)據(jù)、少量數(shù)據(jù)、采樣分析。對數(shù)據(jù)一致性要求嚴(yán)格，使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫sql serve、mysql、oracle。
機(jī)器學(xué)習(xí)：行為數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、全量分析。需要保證數(shù)據(jù)吞吐量，數(shù)據(jù)一致性可以打折扣，所以用NoSQL數(shù)據(jù)庫（MongoDB、nosql）和分布式數(shù)據(jù)分析平臺（Hadoop、Spark）
交易數(shù)據(jù) ：電商網(wǎng)站用戶下單、銀行存取款賬單
行為數(shù)據(jù)：用戶的搜索歷史、瀏覽歷史、點(diǎn)擊歷史、評論
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機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用：
（1）關(guān)聯(lián)規(guī)則：啤酒+紙尿片，購物籃分析
（2）聚類：用戶細(xì)分精準(zhǔn)營銷
（3）樸素貝葉斯：垃圾郵件檢測
（4）決策樹：風(fēng)險識別
（5）ctr預(yù)估：互聯(lián)網(wǎng)廣告：百度的前多少個詞條（商業(yè)廣告）（按照點(diǎn)擊率排序）
（6）協(xié)同過濾：推薦系統(tǒng)（淘寶購物車推薦）
（7）自然語言處理：情感分析（對文本抓關(guān)鍵情感詞），實(shí)體識別（提取文本主要數(shù)據(jù)，人名等）
（8）深度學(xué)習(xí)：圖像識別
（9）更多應(yīng)用：語音識別，人臉識別，手勢控制，智慧機(jī)器人，實(shí)時翻譯
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機(jī)器學(xué)習(xí)：利用計(jì)算機(jī)從歷史數(shù)據(jù)中找出規(guī)律，并把這些規(guī)律用到對為未來不確定場景（例如下季度的銷量）的決策
機(jī)器學(xué)習(xí)的主體是機(jī)器，數(shù)據(jù)分析的主體是人
機(jī)器學(xué)習(xí)是對不確定事件的判斷和決策，從歷史數(shù)據(jù)中獲得規(guī)律（如數(shù)學(xué)函數(shù)和公式等）
機(jī)器學(xué)習(xí)是算法框架，離不開訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量越大，訓(xùn)練得到的規(guī)律就可能越精準(zhǔn)
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我要很好的學(xué)校參觀和 v 想得到的查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題的框架
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機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法
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學(xué)習(xí)到第5章結(jié)束，即將學(xué)習(xí)第6章
非常有用！
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生成模型和判別模型的區(qū)別。
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傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析，受限于計(jì)算能力的限制，所以采用抽樣而非全量的計(jì)算模式，隨著計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力的發(fā)展，產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)
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機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法
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機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法
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機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法
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計(jì)算機(jī)開始向人進(jìn)化，擁有分析歸納總結(jié)并舉一反三查看全部
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基石為概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)
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