-
note查看全部
-
note查看全部
-
離線模式：比如分析今天的氣溫，對(duì)昨天的氣溫進(jìn)行研究，然后根據(jù)過(guò)去的氣溫來(lái)進(jìn)行指導(dǎo)明天的氣溫。 存在偶然性 在線學(xué)習(xí)：實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，不斷的形成模型對(duì)用戶進(jìn)行指導(dǎo)查看全部
-
和氣候統(tǒng)計(jì)是一個(gè)概念查看全部
-
傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)，抽取一定量的樣本然后 進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)，然后得到結(jié)論 之后進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)查看全部
-
機(jī)器學(xué)習(xí)就是一個(gè)找數(shù)學(xué)函數(shù)的過(guò)程查看全部
-
1 機(jī)器學(xué)習(xí) 需要大量的數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)量越大越精準(zhǔn)查看全部
-
機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別，數(shù)據(jù)分析靠的是人，機(jī)器學(xué)習(xí)是靠計(jì)算機(jī)查看全部
-
從歷史數(shù)據(jù)中找出規(guī)律，并把這些規(guī)律用到未來(lái)不確定場(chǎng)景的決策查看全部
-
常見(jiàn)的分類算法查看全部
-
解決業(yè)務(wù)問(wèn)題不同 機(jī)器學(xué)習(xí)：預(yù)測(cè)未來(lái)的事情 OLAP：報(bào)告過(guò)去的事情 技術(shù)手段不同 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，自動(dòng)進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn) 參與者不同 分析師 數(shù)據(jù)+算法 目標(biāo)用戶不同 公司高層 個(gè)體查看全部
-
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)：錢(qián) vs 行為數(shù)據(jù)：搜索歷史，點(diǎn)擊歷史，瀏覽歷史，評(píng)論 少量數(shù)據(jù) vs 海量數(shù)據(jù) 采量數(shù)據(jù) vs 全量數(shù)據(jù) Not only SQL ：處理行為數(shù)據(jù)（分布式）查看全部
-
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？ 利用計(jì)算機(jī)從歷史數(shù)據(jù)中找出規(guī)律；并把這些規(guī)律用到對(duì)未來(lái)不定場(chǎng)景的決策 機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用 關(guān)聯(lián)規(guī)則：啤酒+紙尿片，購(gòu)物籃分析 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(shù)：風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別 ctr預(yù)估：互聯(lián)網(wǎng)廣告：百度的前多少個(gè)詞條（商業(yè)廣告）（按照點(diǎn)擊率排序） 協(xié)同過(guò)濾：推薦系統(tǒng)（淘寶購(gòu)物車推薦） 自然語(yǔ)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 更多應(yīng)用：語(yǔ)音識(shí)別，人臉識(shí)別，手勢(shì)控制，智慧機(jī)器人，實(shí)時(shí)翻譯查看全部
-
機(jī)器學(xué)習(xí)流程查看全部
-
模型和算法的區(qū)別查看全部
舉報(bào)
0/150
提交
取消