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機器學習算法一覽
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更多的應用
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課程小結：
Q：什么是機器學習？?
A：計算機在歷史數據中去尋找規律，然后在未來不確定中做決策。
Q：機器學習的典型行業案例？
A：1【關聯規則】-購物籃分析 ；
????????2 【聚類】-用戶細分精準營銷；
????????3【樸素貝葉斯和決策樹】-垃圾郵箱、行用卡詐騙（銀行信用貸款風險識別）；
????????4【ctr預估和協同過濾】ctr預估-互聯網廣告的點擊預估、協同過濾-類似購物籃分析；????????
????????5【自然語言處理和圖像識別】情感識別、實體識別、圖像深度學習；????
????????6【更多應用】
Q：機器學習和傳統數據分析的區別？
A：機器學習（行為數據—海量數據—全量分析—預測未來發生的事—數據挖掘：數據驅動自我進行知識發現—用戶目標：個體如個性推薦）
? ? ? 數據分析（交易數據—少量數據—采樣分析—報告過去的事情—OLAP-數據分析：用戶驅動—用戶目標：公司高層決策）
Q：機器學習的經典算法
A：1有監督學習、無監督學習、半監督學習
?????2 分類回歸、聚類、標注
? ? ?3 生成模型和判別模型（訓練模型思維上不一樣）
????????生成模型：不會告訴你數據屬于哪一類，只會告訴你數據屬于各個類別的概率，結果模棱兩可，就像陪審團
????????判別模型：直接告訴你屬于哪一類，結果非1即2，就像法官說你有罪/無罪
【FP-Ggrowth】
【羅輯回歸】百度、谷歌的搜索推薦排序
【RF、GBDT】對決策樹算法的改進
【推薦算法】各大電商的標配，關聯推薦法則
【LDA】【Word2Vector】【HMM \ CRF】三者都是對自然語言文本的處理算法
【深度學習】圖像識別
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Q：什么是機器學習？?
A：計算機在歷史數據中去尋找規律，然后在未來不確定中做決策。
Q：機器學習的典型行業案例？
A：1【關聯規則】-購物籃分析 ；
????????2 【聚類】-用戶細分精準營銷；
????????3【樸素貝葉斯和決策樹】-垃圾郵箱、行用卡詐騙（銀行信用貸款風險識別）；
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A：機器學習（行為數據—海量數據—全量分析—預測未來發生的事—數據挖掘：數據驅動自我進行知識發現—用戶目標：個體如個性推薦）
? ? ? 數據分析（交易數據—少量數據—采樣分析—報告過去的事情—OLAP-數據分析：用戶驅動—用戶目標：公司高層決策）
Q：機器學習的經典算法
A：1有監督學習、無監督學習、半監督學習
?????2 分類回歸、聚類、標注
? ? ?3 生成模型和判別模型（訓練模型思維上不一樣）
????????生成模型：不會告訴你數據屬于哪一類，只會告訴你數據屬于各個類別的概率，結果模棱兩可，就像陪審團
????????判別模型：直接高數你屬于哪一類，結果非1即2，就像法官說你有罪/無罪
【FP-Ggrowth】
【羅輯回歸】百度、谷歌的搜索推薦排序
【RF、GBDT】對決策樹算法的改進
【推薦算法】各大電商的標配，關聯推薦法則
【LDA】【Word2Vector】【HMM \ CRF】三者都是對自然語言文本的處理算法
【深度學習】圖像識別
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Q：什么是機器學習？?
A：計算機在歷史數據中去尋找規律，然后在未來不確定中做決策。
Q：機器學習的典型行業案例？
A：1【關聯規則】-購物籃分析 ；
????????2 【聚類】-用戶細分精準營銷；
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Q：機器學習和傳統數據分析的區別？
A：機器學習（行為數據—海量數據—全量分析—預測未來發生的事—數據挖掘：數據驅動自我進行知識發現—用戶目標：個體如個性推薦）
? ? ? 數據分析（交易數據—少量數據—采樣分析—報告過去的事情—OLAP-數據分析：用戶驅動—用戶目標：公司高層決策）
Q：機器學習的經典算法
A：1有監督學習、無監督學習、半監督學習
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? ? ?3 生成模型和判別模型（訓練模型思維上不一樣）
????????生成模型：不會告訴你數據屬于哪一類，只會告訴你數據屬于各個類別的概率，結果模棱兩可，就像陪審團
????????判別模型：直接高數你屬于哪一類，結果非1即2，就像法官說你有罪/無罪
【FP-Ggrowth】
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【RF、GBDT】對決策樹算法的改進
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【LDA】【Word2Vector】【HMM \ CRF】三者都是對自然語言文本的處理算法
【深度學習】圖像識別
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Q：什么是機器學習？?
A：計算機在歷史數據中去尋找規律，然后在未來不確定中做決策。
Q：機器學習的典型行業案例？
A：1【關聯規則】-購物籃分析 ；
????????2 【聚類】-用戶細分精準營銷；
????????3【樸素貝葉斯和決策樹】-垃圾郵箱、行用卡詐騙（銀行信用貸款風險識別）；
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????????5【自然語言處理和圖像識別】情感識別、實體識別、圖像深度學習；????
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Q：機器學習和傳統數據分析的區別？
A：機器學習（行為數據—海量數據—全量分析—預測未來發生的事—數據挖掘：數據驅動自我進行知識發現—用戶目標：個體如個性推薦）
? ? ? 數據分析（交易數據—少量數據—采樣分析—報告過去的事情—OLAP-數據分析：用戶驅動—用戶目標：公司高層決策）
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A：1有監督學習、無監督學習、半監督學習
?????2 分類回歸、聚類、標注
? ? ?3 生成模型和判別模型（訓練模型思維上不一樣）
????????生成模型：不會告訴你數據屬于哪一類，只會告訴你數據屬于各個類別的概率，結果模棱兩可，就像陪審團
????????判別模型：直接高數你屬于哪一類，結果非1即2，就像法官說你有罪/無罪
【FP-Ggrowth】
【羅輯回歸】百度、谷歌的搜索推薦排序
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【推薦算法】各大電商的標配，關聯推薦法則
【LDA】【Word2Vector】【HMM \ CRF】三者都是對自然語言文本的處理算法
【深度學習】圖像識別
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A：計算機在歷史數據中去尋找規律，然后在未來不確定中做決策。
Q：機器學習的典型行業案例？
A：1【關聯規則】-購物籃分析 ；2 【聚類】-用戶細分精準營銷；3【樸素貝葉斯和決策樹】-垃圾郵箱、行用卡詐騙（銀行信用貸款風險識別）；4【ctr預估和協同過濾】ctr預估-互聯網廣告的點擊預估、協同過濾-類似購物籃分析；5【自然語言處理和圖像識別】情感識別、實體識別、圖像深度學習；6更多應用
Q：機器學習和傳統數據分析的區別？
A：機器學習（行為數據—海量數據—全量分析—預測未來發生的事—數據挖掘：數據驅動自我進行知識發現—用戶目標：個體如個性推薦）
? ? ? 數據分析（交易數據—少量數據—采樣分析—報告過去的事情—OLAP-數據分析：用戶驅動—用戶目標：公司高層決策）
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A：1【關聯規則】-購物籃分析 ；2 【聚類】-用戶細分精準營銷；3【樸素貝葉斯和決策樹】-垃圾郵箱、行用卡詐騙（銀行信用貸款風險識別）；4【ctr預估和協同過濾】ctr預估-互聯網廣告的點擊預估、協同過濾-類似購物籃分析；5【自然語言處理和圖像識別】情感識別、實體識別、圖像深度學習；6更多應用
Q：機器學習和傳統數據分析的區別？
A：機器學習（行為數據—海量數據—全量分析—預測未來發生的事—數據挖掘：數據驅動自我進行知識發現—用戶目標：個體如個性推薦）
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A：1有監督學習、無監督學習、半監督學習
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6.2機器學習解決問題的框架二查看全部
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預測問題 聚類問題查看全部
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6.1機器學習解決問題的框架查看全部
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5.3機器學習算法分類三 生成模型 判別模型查看全部
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5.2機器學習算法分類二查看全部
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5.1 機器學習算法分類一查看全部
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3.7機器學習典型應用 深度學習，圖像識別查看全部
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3.6機器學習典型應用 自然語言處理，文本分類查看全部
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3.5 機器學習典型應用 互聯網廣告，crt預估查看全部
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3.4 機器學習典型應用 銀行放貸，決策樹查看全部
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3.3 機器學習典型應用 垃圾郵件識別，樸素貝葉斯查看全部
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3.2 機器學習典型應用 聚類，手機號查看全部
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