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機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別 1 處理行為數(shù)據(jù) 和處理交易數(shù)據(jù) 2 對過去的分析和 對未來的預(yù)測查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)，對象是機(jī)器。是從數(shù)據(jù)中找出規(guī)律，并且通過規(guī)律對未來不確定的事件進(jìn)行決策。查看全部
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3課，統(tǒng)計(jì)學(xué)-抽樣查看全部
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訓(xùn)練模型查看全部
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確定目標(biāo) 1.業(yè)務(wù)需求 2.數(shù)據(jù) 3.特征工程查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法查看全部
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算法分類3查看全部
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算法分類2查看全部
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算法分類1查看全部
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信用卡欺詐-決策樹查看全部
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垃圾郵件識(shí)別-樸素貝葉斯查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)基石：概率論和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)查看全部
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損失函數(shù)，就是定義偏差的大小。 機(jī)器學(xué)習(xí)解決的問題，不能得到精確解。 尋找近似解。 偏差最小的函數(shù)，針對很大的數(shù)據(jù)集，就是損失函數(shù)。 讓損失函數(shù)求最小，就是優(yōu)化算法。查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是確定Y是連續(xù)還是離散的 特征工程70%的比例查看全部
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邏輯回歸：百度，谷歌的推薦（搜索結(jié)果排序） RF（隨機(jī)森林），GBDT:決策樹的改進(jìn)版 推薦算法 LDA:文本分析，自然語言處理查看全部
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