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解決問題框架查看全部
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解決問題的框架： 一：確定目標(biāo) 業(yè)務(wù)需求；知道要做什么。 數(shù)據(jù)；學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。 特征工程；ETL階段。 二：訓(xùn)練模型（重點(diǎn)） 定義模型；確定算法。 定義損失函數(shù)；找出算法的偏差。 優(yōu)化算法；對算法進(jìn)行優(yōu)化。 三：模型評估 交叉驗(yàn)證；將不同的算法帶入同一類數(shù)據(jù)中，驗(yàn)證效果。 效果評估；可以看出幾個算法之間具體的差別、效果。查看全部
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常見算法查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法查看全部
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本質(zhì)區(qū)別查看全部
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無監(jiān)督學(xué)習(xí)，結(jié)果未知。由算法自己分類查看全部
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有監(jiān)督學(xué)習(xí)，結(jié)果已知查看全部
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記錄1查看全部
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購物籃分析 關(guān)聯(lián)規(guī)則查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類： 算法分類 -----有監(jiān)督學(xué)習(xí)（分類算法、回歸算法），無監(jiān)督學(xué)習(xí)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)沒有y值-聚類），半監(jiān)督學(xué)習(xí)（強(qiáng)化學(xué)習(xí)，隨樣本增多數(shù)據(jù)結(jié)果越理想） -----分類與回歸 聚類 標(biāo)注（文本切詞，給每一個文本添加標(biāo)簽） ------生成模型 判別模型————重點(diǎn) -------------主要用于分類問題，生成模型用于解決分類問題的概率，判別模型直接出----------------結(jié)果非1即2查看全部
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ctr預(yù)估——百度的搜索排名，預(yù)估用戶的點(diǎn)擊概率 協(xié)同過濾——亞馬遜對用戶潛在購物需求的推薦查看全部
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樸素貝葉斯——垃圾郵件的識別 決策樹——銀行在放貸時對用戶的還款能力評估查看全部
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聚類————用戶群細(xì)分和提煉：應(yīng)用示例：移動的全球通、動感地帶等品牌劃分查看全部
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關(guān)聯(lián)規(guī)則————————啤酒和尿不濕的關(guān)聯(lián)銷售查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法查看全部
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