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機器學習：行為數據+交易數據? ?海量數據 全量分析
數據分析：交易數據? 少量數據? 采樣分析
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自然語言處理：
情感分析：語義分析，python，淘寶評論
實體識別：例如提取城市名稱，人名，地名
圖像識別：
深度學習
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互聯網廣告，百度搜索的廣告推廣
ctr預估算法：點擊預估，核心為線性邏輯回歸
推薦系統：協同過濾算法，例如淘寶 買此產品的人同時購買了。。。
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垃，圾郵件：樸素貝葉斯：1.建一個垃，圾郵件集和正常郵件集；2提取主題和正文的獨立字符串，獲取頻，率；3對不同的集建立哈希表；4.計算每個哈希集中關鍵字串出現的頻，率；5.綜合兩個集，判斷一個字串出現時，為垃，圾郵件的概率，建立字串和垃，圾郵件概率哈希表；6.新郵件收到某個字串時，判斷是否為垃，圾郵件；
信用卡欺詐：決策樹，例如貸，款等場景的風控
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垃，圾郵件：樸素貝葉斯：1.建一個垃，圾郵件集和正常郵件集；2提取主題和正文的獨立字符串，獲取頻，率；3對不同的集建立哈希表；4.計算每個哈希集中關鍵字串出現的頻，率；5.綜合兩個集，判斷一個字串出現時，為垃，圾郵件的概率，建立字串和垃，圾郵件概率哈希表；6.新郵件收到某個字串時，判斷是否為垃，圾郵件；
信用卡欺詐：決策樹，例如貸款等場景的風控
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垃圾郵件：樸素貝葉斯：1.建一個垃，圾郵件集和正常郵件集；2提取主題和正文的獨立字符串，獲取頻，率；3對不同的集建立哈希表；4.計算每個哈希集中關鍵字串出現的頻，率；5.綜合兩個集，判斷一個字串出現時，為垃，圾郵件的概率，建立字串和垃，圾郵件概率哈希表；6.新郵件收到某個字串時，判斷是否為垃，圾郵件；
信用卡欺詐：決策樹，例如貸款等場景的風控
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垃圾郵件：樸素貝葉斯：1.建一個垃圾郵件集和正常郵件集；2提取主題和正文的獨立字符串，獲取頻率；3對不同的集建立哈希表；4.計算每個哈希集中關鍵字串出現的頻率；5.綜合兩個集，判斷一個字串出現時，為垃圾郵件的概率，建立字串和垃圾郵件概率哈希表；6.新郵件收到某個字串時，判斷是否為垃圾郵件；
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垃圾郵件：樸素貝葉斯：1.建一個垃圾郵件集和正常郵件集；2提取主題和正文的獨立字符串，獲取頻率；3對不同的集建立哈希表；4.計算每個哈希集中關鍵字串出現的頻率；5.綜合兩個集，判斷一個字串出現時，為垃圾郵件的概率，建立字串和垃圾郵件概率哈希表；6.新郵件收到某個字串時，判斷是否為垃圾郵件；
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垃圾郵件：樸素貝葉斯：1.建一個垃圾郵件集和正常郵件集；2提取主題和正文的獨立字符串，獲取頻率；3對不同的集建立哈希表；4.計算每個哈希集中關鍵字串出現的頻率；5.綜合兩個集，判斷一個字串出現時，為垃圾郵件的概率，建立字串和垃圾郵件概率哈希表；6.新郵件收到某個字串時，判斷是否為垃圾郵件；
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垃圾郵件：樸素貝葉斯：1.建一個垃圾郵件集和正常郵件集；2提取主題和正文的獨立字符串，獲取頻率；3對不同的集建立哈希表；4.計算每個哈希集中關鍵字串出現的頻率；5.綜合兩個集，判斷一個字串出現時，為垃圾郵件的概率，建立字串和垃圾郵件概率哈希表；6.新郵件收到某個字串時，判斷是否為垃圾郵件；
信用卡欺詐：決策樹，例如貸款等場景的風控
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用戶細分精準營銷：
算法：聚類
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購物籃分析：
算法：關聯規則
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從大量的歷史數據中總結出規律，來預測未來不確定的事，進行決策和判斷
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主要是研究常用的十幾種算法
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機器學習與數據分析查看全部
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訓練模型！
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機器學習flow
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現在的流行算法
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機器學習常見算法一覽
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機器學習解決問題的框架：
二、訓練模型
STEP1：定義模型（形成目標公式）
STEP2：定義損失函數（數學的方式定義預測值與現實值的差異）
STEP3：優化算法（尋找確定損失函數極小值）
三、模型評估（標準）
STEP1：交叉驗證
STEP2：效果評估
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