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初識機器學習-理論篇

stonedog 全棧工程師
難度入門
時長 1小時48分
學習人數
綜合評分9.57
290人評價 查看評價
9.5 內容實用
9.6 簡潔易懂
9.6 邏輯清晰

已采納回答 / 慕斯卡0521483
學習算法最好是找統計或概率論專業的同學或老師一起學習，計算機專業負責寫程序，上述專業的負責算法，兩方面結合很快就能出成績

已采納回答 / qq_安_87
看書，網上有推薦的機器學習的兩本書，京東淘寶搜一下就有，看書一點點弄懂，不要急；如果喜歡數學方面的，可以看斯坦福公開課機器學習，在網易公開課上可以找到，去斯坦福的網站（網站鏈接在網易公開課的評論中有）上也可以下載講義與習題（當然，這些數學會讓你懷疑人生。。。）；我也在初步學習，覺得初步學習的話要多去接觸機器學習的相関概念才能更好地成長，一起加油?。╬s：現在在看的書是Python機器學習影印版，東南大學出版社，感覺還不錯，還在啃中）
建議這一頁ppt內機器學習和數據分析內容始終保持前后關系一致對應關系 一會兒機器學習相關內容在前一會兒數據分析相關內容在前 又沒有詳細說明 不夠嚴謹 容易誤導別人
講師講的很好，從大的范圍上讓我們明白了區別，那些說不好的人只是因為你們的知識面太過狹?。。?！
只會if else 能算得上程序猿？
打卡學習，，，
求函數的極值
數據特點

交易數據，行為數據，
少量數據，海量數據
采樣分析，全量分析
自然語言處理，情感分析，實體識別，圖像識別，語音識別，個性化醫療，人臉識別，自動駕駛，智慧機器人，私人虛擬助理，視頻內容自動識別，機器實時翻譯
百度就是衰弱，與谷歌的退出大陸有很大的關系
就是畫像，把一個人的興趣愛好，喜怒哀樂通通記錄下，然后把你賣了
專家最不靠譜
現在不太需要抽樣了，比如微信10億用戶，微博，支付寶等等，數以億計的數據量，已經能準確畫像了。量子計算機發展起來后，更是不值一提。
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課程須知
1、有一定數據分析經驗。 2、對機器學習有熱情的同學。
老師告訴你能學到什么？
1.什么是機器學習 2.機器學習的典型行業案例 3.機器學習和傳統數據分析的區別 4.機器學習的經典算法

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