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很重要的分類：生成模型，判別模型查看全部
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什么是機器學習 ：利用計算機從歷史數據中找出規律 并把這些規律用到對未來不確定的場景決策中查看全部
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機器學習解決問題框架查看全部
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機器學習算法查看全部
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機器學習應用領域查看全部
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14.機器學習和數據分析的區別 數據特點 交易數據【跟錢有關系】【一致性強】 VS 行為數據【用戶的歷史行為】【no SQL數據庫 像mongoDB】 少量數據 VS 海量數據 采樣分析 VS 全量分析 15.數據分析（OLAP）（報告過去的事情） 機器學習（預測未來的事情） 16.機器學習算法分類 有監督學習【已經打上標簽】 無監督學習【聚類 自己推測標簽】 半監督學習 根據內容： 分類與回歸 聚類 標注 很重要： 生成模型【告訴你樣本屬于哪個類的概率】 判別模型 【告訴你結果】 17.分類 C4.5 聚類 K-Means 統計學習 SVM 關聯分析 Apriori 【基本淘汰 代價太大】 統計學習 EM 鏈接挖掘 PageRank 【谷歌】 集裝與推進 AdaBoost [人臉識別] 分類 kNN Naive Bayes CART 高級算法： FP-Growth 邏輯回歸 RF GBDT 推薦算法 LDA Word2Vector HMM CRF 深度學習 18.機器學習解決問題 確定目標： 業務需求 收集數據 特征工程【70%】 訓練模型： 定義模型-產生公式（根據具體要解決的問題） 定義損失函數（預測的結果與真實的結果之間的偏差最小的函數） 優化算法（使損失函數取極小值） 模型評估： 交叉驗證 效果評估 19.圖片中的每一個像素點是以一個rgb來存的red，green，blue來表示每個成分有多大來存 的，每個圖是一個二進制的文件 20.K-Means聚類的算法，特征工程就是將圖片以向量或是其他的形式來表示的查看全部
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1.機器學習就是利用計算機從歷史數據中找規律，把這些規律用到對未來不確定場景的決策?！娟P鍵詞 不確定因素 判斷 決策 依靠的是計算機的歷史數據的規律挖掘】 2.機器學習依靠計算機 數據分析依靠人的經驗 知識水平 3.機器學習發展的原動力是 從歷史數據找規律用到對未來自動做決定 用數據代替expert【業務邏輯】 經濟驅動，數據變現 4.業務系統發展的歷史：基于專家經驗->基于統計（離線學習）->機器學習（在線學習） 5.典型應用：關聯規則 算法 【啤酒和紙尿褲】 6.用戶細分精準營銷：聚類 算法 【神州大眾卡，全球通，神州行，動感地帶。。?！?7.垃圾郵件：樸素貝葉斯 算法 8.信用卡欺詐：決策樹 9.互聯網廣告：ctr預估【預測點擊率進行排序】 10.推薦系統：協同過濾 11.自然語言處理 情感分析，實體識別 12.圖像識別：深度學習 13.更多應用：語音識別，個性化醫療，智慧機器人，私人虛擬助理，手勢控制，人臉識別，自動駕駛，視頻內容自動識別，機器實時翻譯查看全部
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關聯營銷 細分用戶類查看全部
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數據分析與機器學習解決的業務問題不同查看全部
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機器學習的算法查看全部
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用戶的行為數據查看全部
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數據作為算法的輸入查看全部
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