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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
數據的特點：
交易數據vs行為數據
少量數據vs海量數據
采樣分析vs全量分析

交易數據要求數據一致性高（事務保證）。

NoSQL 適合存儲行為數據（一致性差）

關系型的 適合存儲交易數據（一致性高）
機器學習是根據數據發掘規律，并擺脫了專家主觀性及片面性，由計算機來確定模型。
建議看斯坦福開的機器學習課
里面那個紅發寵物有點意思
好有趣的PPT~~~
作為只會if else的碼農，終于知道啥叫機器學習，逼格提升了不少
~~
要以業務需求為目標才不是耍流氓
說句實話....內容太少了，不適合學習，只適合做一個簡單了解。 入門都算不上。
老師沒跟百度打過交道吧，競價排名，而且價格不透明。價高者排前面。不了解的話，不要亂講啊
對于現在的機器學習或者深度學習，AI，一直感覺好像突然火起來了，有點泡沫的感覺
希望學習這方面的知識
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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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