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從歷史數(shù)據(jù)中找出規(guī)律查看全部
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NOSQL只能處理行為數(shù)據(jù)查看全部
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概率論（基石） 數(shù)據(jù)統(tǒng)計查看全部
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什么事機(jī)器學(xué)習(xí)？ 利用計算機(jī)從歷史數(shù)據(jù)中找出規(guī)律，并把這些規(guī)律用到對未來不確定場景的決策。查看全部
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業(yè)務(wù)邏輯最初是通過專家頭腦風(fēng)暴，得出經(jīng)驗，交給程序員實現(xiàn)；后來通過工具進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，現(xiàn)在進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)的兩種模式。 離線模式：對昨天數(shù)據(jù)的研究，用算法分析形成一個模型，指導(dǎo)明天的活動。缺點：存在偶然性，如雙11的集中購物。 在線學(xué)習(xí)：實時的對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，不斷的形成模型對用戶進(jìn)行指導(dǎo)。查看全部
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傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)受運算能力的限制，所以是用抽樣的方式； 而現(xiàn)在計算能力足夠強(qiáng)，就不需要采用抽樣的方式了。 做數(shù)據(jù)分析要對數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，才方便計算、比較。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，機(jī)器學(xué)習(xí)主體是計算機(jī)（機(jī)器），數(shù)據(jù)分析主體在于人。查看全部
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機(jī)器學(xué)習(xí)查看全部
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算法排名查看全部
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關(guān)聯(lián)規(guī)則查看全部
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算法記錄查看全部
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算法分類： 有監(jiān)督學(xué)習(xí)：明確給出分類算法、回歸算法； 無監(jiān)督學(xué)習(xí)：聚類； 半監(jiān)督學(xué)習(xí)：即強(qiáng)化學(xué)習(xí)； 分類算法2： 分類與回歸： 聚類： 標(biāo)注：標(biāo)簽 算法分類3：*重要 生成模型：模糊判斷 百分比 概率 判別模型：判斷屬于哪個類型查看全部
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交易數(shù)據(jù) ：電商網(wǎng)站說用戶下單，銀行 存取款賬單；少量數(shù)據(jù) 行為數(shù)據(jù)：用戶的搜索歷史、瀏覽歷史、點擊歷史、評論；海量數(shù)據(jù)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 交易數(shù)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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