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生成模型和判別模型面試可能會(huì)問(wèn)到，問(wèn)一個(gè)算法和另一個(gè)算法有什么區(qū)別查看全部
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利用計(jì)算機(jī)從歷史數(shù)據(jù)中找到規(guī)律查看全部
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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)特點(diǎn) 交易數(shù)據(jù)【跟錢(qián)有關(guān)系】【一致性強(qiáng)】 VS 行為數(shù)據(jù)【用戶(hù)的歷史行為】【no SQL數(shù)據(jù)庫(kù) 像mongoDB】 少量數(shù)據(jù) VS 海量數(shù)據(jù) 采樣分析 VS 全量分析 15.數(shù)據(jù)分析（OLAP）（報(bào)告過(guò)去的事情） 機(jī)器學(xué)習(xí)（預(yù)測(cè)未來(lái)的事情） 16.機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類(lèi) 有監(jiān)督學(xué)習(xí)【已經(jīng)打上標(biāo)簽】 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)【聚類(lèi) 自己推測(cè)標(biāo)簽】 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 根據(jù)內(nèi)容： 分類(lèi)與回歸 聚類(lèi) 標(biāo)注 很重要： 生成模型【告訴你樣本屬于哪個(gè)類(lèi)的概率】 判別模型 【告訴你結(jié)果】 17.分類(lèi) C4.5 聚類(lèi) K-Means 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí) SVM 關(guān)聯(lián)分析 Apriori 【基本淘汰 代價(jià)太大】 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí) EM 鏈接挖掘 PageRank 【谷歌】 集裝與推進(jìn) AdaBoost [人臉識(shí)別] 分類(lèi) kNN Naive Bayes CART 高級(jí)算法： FP-Growth 邏輯回歸 RF GBDT 推薦算法 LDA Word2Vector HMM CRF 深度學(xué)習(xí) 18.機(jī)器學(xué)習(xí)解決問(wèn)題 確定目標(biāo)： 業(yè)務(wù)需求 收集數(shù)據(jù) 特征工程【70%】 訓(xùn)練模型： 定義模型-產(chǎn)生公式（根據(jù)具體要解決的問(wèn)題） 定義損失函數(shù)（預(yù)測(cè)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(píng)估： 交叉驗(yàn)證 效果評(píng)估 19.圖片中的每一個(gè)像素點(diǎn)是以一個(gè)rgb來(lái)存的red，green，blue來(lái)表示每個(gè)成分有多大來(lái)存 的，每個(gè)圖是一個(gè)二進(jìn)制的文件 20.K-Means聚類(lèi)的算法，特征工程就是將圖片以向量或是其他的形式來(lái)表示的查看全部
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模型評(píng)估查看全部
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訓(xùn)練模型查看全部
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ML框架查看全部
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算法2查看全部
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常見(jiàn)算法查看全部
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算法分類(lèi)2查看全部
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算法分類(lèi)1查看全部
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算法分類(lèi)3查看全部
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參與者不同查看全部
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技術(shù)手段不同查看全部
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數(shù)據(jù)分析報(bào)告過(guò)去， 機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)未來(lái)查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析區(qū)別查看全部
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