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從歷史數據中找出規律查看全部
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NOSQL只能處理行為數據查看全部
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概率論（基石） 數據統計查看全部
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什么事機器學習？ 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場景的決策。查看全部
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業務邏輯最初是通過專家頭腦風暴，得出經驗，交給程序員實現；后來通過工具進行數據統計，現在進入機器學習的兩種模式。 離線模式：對昨天數據的研究，用算法分析形成一個模型，指導明天的活動。缺點：存在偶然性，如雙11的集中購物。 在線學習：實時的對數據進行分析，不斷的形成模型對用戶進行指導。查看全部
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傳統的統計學受運算能力的限制，所以是用抽樣的方式； 而現在計算能力足夠強，就不需要采用抽樣的方式了。 做數據分析要對數據進行量化，才方便計算、比較。查看全部
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機器學習和數據分析的區別，機器學習主體是計算機（機器），數據分析主體在于人。查看全部
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機器學習查看全部
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算法排名查看全部
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關聯規則查看全部
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算法記錄查看全部
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算法分類： 有監督學習：明確給出分類算法、回歸算法； 無監督學習：聚類； 半監督學習：即強化學習； 分類算法2： 分類與回歸： 聚類： 標注：標簽 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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交易數據 ：電商網站說用戶下單，銀行 存取款賬單；少量數據 行為數據：用戶的搜索歷史、瀏覽歷史、點擊歷史、評論；海量數據查看全部
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機器學習和數據分析的區別 數據特點 交易數查看全部
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機器學習常見算法查看全部
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