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規(guī)律與決策查看全部
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模型評估查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題的框架查看全部
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訓(xùn)練模型查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題的框架查看全部
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分類算法與回歸算法！查看全部
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訓(xùn)練模型：定義模型-產(chǎn)生公式（根據(jù)具體要解決的問題）、定義損失函數(shù)（預(yù)測的結(jié)果與真實(shí)的結(jié)果之間的偏差最小的函數(shù)）、優(yōu)化算法（使損失函數(shù)取極小值） 模型評估：交叉驗(yàn)證、效果評估查看全部
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數(shù)據(jù)決定目標(biāo)效果，相當(dāng)于天花板，特征工程很重要查看全部
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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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算法分類3（重要，直指本質(zhì)） 生成模型：用來說明分類問題。返回的是屬于各個(gè)類的概率。 判別模型：用來說明分類問題。直接給一個(gè)函數(shù)，數(shù)據(jù)輸入到函數(shù)中，直接返回類別。查看全部
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算法分類2：根據(jù)解決問題進(jìn)行分類 分類與回歸、聚類、標(biāo)注（給句子里的單詞打上標(biāo)簽）查看全部
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根據(jù)數(shù)據(jù)有無標(biāo)簽Y進(jìn)行分類 對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行一些訓(xùn)練，得到模型，通過模型判斷X與Y的關(guān)系。 有監(jiān)督學(xué)習(xí)：訓(xùn)練數(shù)據(jù)中已經(jīng)明確給出了該數(shù)據(jù)的Y，給數(shù)據(jù)打上了標(biāo)簽。如：已對郵件打上了“垃圾郵件”、“正常郵件”的標(biāo)簽。包括：分類算法、回歸算法。 無監(jiān)督學(xué)習(xí)：訓(xùn)練數(shù)據(jù)并沒有Y，數(shù)據(jù)沒有任何標(biāo)簽。典型算法：聚類。 半監(jiān)督學(xué)習(xí)：也叫強(qiáng)化學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)越多，模型越好。查看全部
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數(shù)據(jù)分析，分析師能力決定結(jié)果，目標(biāo)用戶是公司高層。 機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)質(zhì)量決定結(jié)果，目標(biāo)用戶是個(gè)體。查看全部
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二者采取的技術(shù)手段和方法不同查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別查看全部
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