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購(gòu)物籃分析 ：關(guān)聯(lián)算法，紙尿褲和啤酒查看全部
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數(shù)據(jù)分析：交易數(shù)據(jù)、少量數(shù)據(jù)、采樣分析。對(duì)數(shù)據(jù)一致性要求嚴(yán)格，使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)
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什么是機(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(duì)未來(lái)不定場(chǎng)景的決策 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(lèi)：用戶細(xì)分精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo) 樸素貝葉斯：垃圾郵件檢測(cè) 決策樹(shù)：風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別 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)（淘寶購(gòu)物車(chē)推薦） 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)的典型應(yīng)用：
1.購(gòu)物籃分析——關(guān)聯(lián)規(guī)則
2.用戶細(xì)分精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)——聚類(lèi)
3.垃圾郵件識(shí)別——樸素貝葉斯
4.信用卡欺詐——決策樹(shù)
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什么是機(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(duì)為未來(lái)不確定場(chǎng)景的決策。
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常見(jiàn)算法一覽表
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用bing的英文搜索，可以找到關(guān)于這個(gè)案例的辟謠資料。關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用最常見(jiàn)的是組合購(gòu)買(mǎi)，超市把兩種商品打包后給一個(gè)優(yōu)惠。
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啤酒和紙尿褲這個(gè)案例是假的。
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學(xué)習(xí)算法分類(lèi)一：
有監(jiān)督學(xué)習(xí)：已有的數(shù)據(jù)是已知結(jié)果的，知道這條數(shù)據(jù)屬于或不屬于某類(lèi)，通過(guò)學(xué)習(xí)提取特征量。
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：不知道數(shù)據(jù)的結(jié)果，給出一堆數(shù)據(jù)給算法分成設(shè)置好的幾類(lèi)，然后人工再去看每類(lèi)數(shù)據(jù)的特征。
半監(jiān)督學(xué)習(xí)：不太懂。
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半監(jiān)督學(xué)習(xí)，大量的數(shù)據(jù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)
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