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初识机器学习-理论篇(imooc)

一枕相思泪 1年前   阅读数 117 0

一、机器学习是利用计算机从历史数据中找出规律,并把这些规律用到对未来不确定场景的决策


二、观察数据--用模型刻画(拟合)规律


三、机器学习发展的原动力:

           从历史数据中找出规律,把这些规律用到对未来自动做出决定;用数据代替expert;经济驱动,数据变现


四、业务系统发展的历史:基于专家经验、基于统计--分纬度统计、机器学习--在线学习


五、机器学习的典型应用:

            购物篮分析:关联规则:啤酒纸尿裤(沃尔玛)
            用户细分精准营销 聚类
            垃圾邮件 朴素贝叶斯
            信用卡欺诈 决策树
            互联网广告 ctr预估
            推荐系统 协同过滤
            自然语言处理 情感分析、实体识别
            图像识别 深度学习
            语音识别、个性化医疗、情感分析、人脸识别、自动驾驶
            智慧机器人、私人虚拟助理、手势控制、视频内容自动识别、机器实时翻译


六、机器学习和数据分析区别:
    数据特点:
        交易数据VS行为数据
        少量数据VS海量数据
        采样分析VS全量分析
    解决业务问题不同


    技术手段不同


    参与者不同 
        分析师VS数据+算法
        目标用户 公司高层VS个体

七、机器学习算法分类
机器学习算法分类一:
    有监督学习:分类算法、回归算法
    无监督学习
    半监督学习
机器学习算法分类二:
    分类与回归
    聚类
    标注
机器学习算法分类三:
    生成模型:陪审团
    判别模型:大法官


八、机器学习解决问题的框架:
    确定目标


    训练模型


    模型评估
        交叉验证
        效果评估


注意:本文归作者所有,未经作者允许,不得转载

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