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机器学习算法一览
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更多的应用
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课程小结：
Q：什么是机器学习？
A：计算机在历史数据中去寻找规律，然后在未来不确定中做决策。
Q：机器学习的典型行业案例？
A：1【关联规则】-购物篮分析 ；
2 【聚类】-用户细分精准营销；
3【朴素贝叶斯和决策树】-垃圾邮箱、行用卡诈骗（银行信用贷款风险识别）；
4【ctr预估和协同过滤】ctr预估-互联网广告的点击预估、协同过滤-类似购物篮分析；
5【自然语言处理和图像识别】情感识别、实体识别、图像深度学习；
6【更多应用】
Q：机器学习和传统数据分析的区别？
A：机器学习（行为数据—海量数据—全量分析—预测未来发生的事—数据挖掘：数据驱动自我进行知识发现—用户目标：个体如个性推荐）
数据分析（交易数据—少量数据—采样分析—报告过去的事情—OLAP-数据分析：用户驱动—用户目标：公司高层决策）
Q：机器学习的经典算法
A：1有监督学习、无监督学习、半监督学习
2 分类回归、聚类、标注
3 生成模型和判别模型（训练模型思维上不一样）
生成模型：不会告诉你数据属于哪一类，只会告诉你数据属于各个类别的概率，结果模棱两可，就像陪审团
判别模型：直接告诉你属于哪一类，结果非1即2，就像法官说你有罪/无罪
【FP-Ggrowth】
【罗辑回归】百度、谷歌的搜索推荐排序
【RF、GBDT】对决策树算法的改进
【推荐算法】各大电商的标配，关联推荐法则
【LDA】【Word2Vector】【HMM \ CRF】三者都是对自然语言文本的处理算法
【深度学习】图像识别
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课程小结：
Q：什么是机器学习？
A：计算机在历史数据中去寻找规律，然后在未来不确定中做决策。
Q：机器学习的典型行业案例？
A：1【关联规则】-购物篮分析 ；
2 【聚类】-用户细分精准营销；
3【朴素贝叶斯和决策树】-垃圾邮箱、行用卡诈骗（银行信用贷款风险识别）；
4【ctr预估和协同过滤】ctr预估-互联网广告的点击预估、协同过滤-类似购物篮分析；
5【自然语言处理和图像识别】情感识别、实体识别、图像深度学习；
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Q：机器学习和传统数据分析的区别？
A：机器学习（行为数据—海量数据—全量分析—预测未来发生的事—数据挖掘：数据驱动自我进行知识发现—用户目标：个体如个性推荐）
数据分析（交易数据—少量数据—采样分析—报告过去的事情—OLAP-数据分析：用户驱动—用户目标：公司高层决策）
Q：机器学习的经典算法
A：1有监督学习、无监督学习、半监督学习
2 分类回归、聚类、标注
3 生成模型和判别模型（训练模型思维上不一样）
生成模型：不会告诉你数据属于哪一类，只会告诉你数据属于各个类别的概率，结果模棱两可，就像陪审团
判别模型：直接高数你属于哪一类，结果非1即2，就像法官说你有罪/无罪
【FP-Ggrowth】
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【深度学习】图像识别
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Q：什么是机器学习？
A：计算机在历史数据中去寻找规律，然后在未来不确定中做决策。
Q：机器学习的典型行业案例？
A：1【关联规则】-购物篮分析 ；
2 【聚类】-用户细分精准营销；
3【朴素贝叶斯和决策树】-垃圾邮箱、行用卡诈骗（银行信用贷款风险识别）；
4【ctr预估和协同过滤】ctr预估-互联网广告的点击预估、协同过滤-类似购物篮分析；
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生成模型：不会告诉你数据属于哪一类，只会告诉你数据属于各个类别的概率，结果模棱两可，就像陪审团
判别模型：直接高数你属于哪一类，结果非1即2，就像法官说你有罪/无罪
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A：计算机在历史数据中去寻找规律，然后在未来不确定中做决策。
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A：1【关联规则】-购物篮分析 ；
2 【聚类】-用户细分精准营销；
3【朴素贝叶斯和决策树】-垃圾邮箱、行用卡诈骗（银行信用贷款风险识别）；
4【ctr预估和协同过滤】ctr预估-互联网广告的点击预估、协同过滤-类似购物篮分析；
5【自然语言处理和图像识别】情感识别、实体识别、图像深度学习；
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A：机器学习（行为数据—海量数据—全量分析—预测未来发生的事—数据挖掘：数据驱动自我进行知识发现—用户目标：个体如个性推荐）
数据分析（交易数据—少量数据—采样分析—报告过去的事情—OLAP-数据分析：用户驱动—用户目标：公司高层决策）
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A：1有监督学习、无监督学习、半监督学习
2 分类回归、聚类、标注
3 生成模型和判别模型（训练模型思维上不一样）
生成模型：不会告诉你数据属于哪一类，只会告诉你数据属于各个类别的概率，结果模棱两可，就像陪审团
判别模型：直接高数你属于哪一类，结果非1即2，就像法官说你有罪/无罪
【FP-Ggrowth】
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Q：什么是机器学习？
A：计算机在历史数据中去寻找规律，然后在未来不确定中做决策。
Q：机器学习的典型行业案例？
A：1【关联规则】-购物篮分析 ；2 【聚类】-用户细分精准营销；3【朴素贝叶斯和决策树】-垃圾邮箱、行用卡诈骗（银行信用贷款风险识别）；4【ctr预估和协同过滤】ctr预估-互联网广告的点击预估、协同过滤-类似购物篮分析；5【自然语言处理和图像识别】情感识别、实体识别、图像深度学习；6更多应用
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A：机器学习（行为数据—海量数据—全量分析—预测未来发生的事—数据挖掘：数据驱动自我进行知识发现—用户目标：个体如个性推荐）
数据分析（交易数据—少量数据—采样分析—报告过去的事情—OLAP-数据分析：用户驱动—用户目标：公司高层决策）
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A：1有监督学习、无监督学习、半监督学习
2 分类回归、聚类、标注
3 生成模型和判别模型（训练模型思维上不一样）
生成模型：不会告诉你数据属于哪一类，只会告诉你数据属于各个类别的概率，结果模棱两可，就像陪审团
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A：计算机在历史数据中去寻找规律，然后在未来不确定中做决策。
Q：机器学习的典型行业案例？
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Q：机器学习的典型行业案例？
A：1【关联规则】-购物篮分析 ；2 【聚类】-用户细分精准营销；3【朴素贝叶斯和决策树】-垃圾邮箱、行用卡诈骗（银行信用贷款风险识别）；4【ctr预估和协同过滤】ctr预估-互联网广告的点击预估、协同过滤-类似购物篮分析；5【自然语言处理和图像识别】情感识别、实体识别、图像深度学习；6更多应用
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A：机器学习（行为数据—海量数据—全量分析—预测未来发生的事—数据挖掘：数据驱动自我进行知识发现—用户目标：个体如个性推荐）
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Q：机器学习的经典算法
A：1有监督学习、无监督学习、半监督学习
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生成模型：不会告诉你数据属于哪一类，只会告诉你数据属于各个类别的概率，结果模棱两可，就像陪审团
判别模型：直接高数你属于哪一类，结果非1即2，就像法官说你有罪/无罪
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6.2机器学习解决问题的框架二查看全部
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预测问题 聚类问题查看全部
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6.1机器学习解决问题的框架查看全部
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5.3机器学习算法分类三 生成模型 判别模型查看全部
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5.2机器学习算法分类二查看全部
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5.1 机器学习算法分类一查看全部
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3.7机器学习典型应用 深度学习，图像识别查看全部
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3.6机器学习典型应用 自然语言处理，文本分类查看全部
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3.5 机器学习典型应用 互联网广告，crt预估查看全部
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3.4 机器学习典型应用 银行放贷，决策树查看全部
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3.3 机器学习典型应用 垃圾邮件识别，朴素贝叶斯查看全部
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3.2 机器学习典型应用 聚类，手机号查看全部
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