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常見算法2查看全部
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常見算法查看全部
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基礎(chǔ)分類： 有監(jiān)督學(xué)習(xí)：分類算法、回歸算法； 無監(jiān)督學(xué)習(xí)：聚類； 半監(jiān)督學(xué)習(xí)：即強(qiáng)化學(xué)習(xí)； 重要分類： 生成模型：模糊判斷 給出概率 判別模型：判斷屬于哪個(gè)類型 這兩種模型的主要區(qū)別是思想不同查看全部
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算法分類3查看全部
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邏輯回歸 搜索結(jié)果排序。 RF(隨機(jī)森林)，GBDT 都是對(duì)決策樹的改進(jìn)，和AdaBoost類似 推薦算法 電商網(wǎng)站用于推薦產(chǎn)品。 LDA文本分析、自然語言處理。 Word2Vector HMM CRF 文本挖掘。 深度學(xué)習(xí) 圖像識(shí)別查看全部
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常見算法 C4.5 已被淘汰，不常用； K-Means 用于聚類； SVM 數(shù)學(xué)理論充分，極其重要的算法，用于聚類； Apriori 被新算法FP-Growth和其他推薦算法代替，用于關(guān)聯(lián)分析 EM 有難度，可用于多個(gè)方面問題的算法框架，在其他算法中有其身影 pageRank Google的機(jī)器學(xué)習(xí)算法框架 AdaBoost 有名算法，人臉識(shí)別，決策樹的改進(jìn)算法，本質(zhì)是分類算法 kNN 比較簡(jiǎn)單的分類算法 Naive Bayes 垃圾郵件的識(shí)別 CART 現(xiàn)在已經(jīng)不太常用查看全部
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基礎(chǔ)分類： 有監(jiān)督學(xué)習(xí)：分類算法、回歸算法； 無監(jiān)督學(xué)習(xí)：聚類； 半監(jiān)督學(xué)習(xí)：即強(qiáng)化學(xué)習(xí)； 重要分類： 生成模型：模糊判斷 給出概率 判別模型：判斷屬于哪個(gè)類型 這兩種模型的主要區(qū)別是思想不同查看全部
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機(jī) 器 學(xué) 習(xí) 和 數(shù) 據(jù) 分 析 的 區(qū) 別 數(shù) 據(jù) 分 析： 1、交易數(shù)據(jù)、少量數(shù)據(jù)、采樣分析。 2、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。 3、報(bào)告過去的事情。 4、分析方法：用戶驅(qū)動(dòng)，交互式分析。 5、數(shù)據(jù)分析師的能力決定結(jié)果，目標(biāo)用戶在于公司高層。 機(jī) 器 學(xué) 習(xí)： 1、行為數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、全量分析。 2、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)（MongoDB、nosql）和分布式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)（Hadoop、Spark）。 3、預(yù)測(cè)未來的事情。 4、分析方法：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，自動(dòng)進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)。 5、數(shù)據(jù)的質(zhì)量和具體算法決定結(jié)果，目標(biāo)用戶在于個(gè)體。查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別 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)（MongoDB、nosql）和分布式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)（Hadoop、Spark）。查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用 關(guān)聯(lián)規(guī)則：購(gòu)物籃分析（啤酒+紙尿片） 聚類：用戶細(xì)分、精準(zhǔn)營(yíng)銷 樸素貝葉斯：垃圾郵件檢測(cè) 決策樹：風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別 ctr預(yù)估：互聯(lián)網(wǎng)廣告 協(xié)同過濾：推薦系統(tǒng)（相關(guān)推薦） 熱門的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用： 自然語言處理：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)別查看全部
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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(duì)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)。查看全部
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定義損失函數(shù)和優(yōu)化算法是學(xué)習(xí)重點(diǎn)。查看全部
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目前機(jī)器學(xué)習(xí)的重要算法一覽：邏輯回歸 應(yīng)用于搜索網(wǎng)站的搜索結(jié)果排序邏輯。RF（隨機(jī)森林）、GBDT。推薦算法 電商網(wǎng)站。 LDA文本分析、自然語言處理。Word2Vector 文本挖掘。查看全部
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