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3.1 机器学习典型应用 关联规则，啤酒纸尿裤查看全部
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离线机器学习查看全部
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2.4业务系统发展的历史查看全部
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2.3 机器学习发展的原动力查看全部
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机器学习发展的原动力查看全部
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2，什么是机器学习？查看全部
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1，概述查看全部
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散散囧查看全部
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关联规则，聚类，朴素贝叶斯， 算法分类： 有监督学习 无监督学习 半监督学习查看全部
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机器学习算法分类
算法分类1：
有监督学习：提供了Y值（分类）的分类算法和提供了Y值（数字）的回归算法
无监督学习：无Y值，聚类算法
半监督学习：先给一部分Y值，以达到训练的越来越好的目的
算法分类2：
分类与回归
聚类
标注
算法分类3：（重要、直指算法的本质）
生成模型（告诉你属于每一类的概率）
判别模型（给你一个函数，你把数据丢给函数，他返回给你一个结果就告诉你是哪一类）
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机器学习和数据分析的区别
数据特点
交易数据（与钱有关）vs 行为数据（搜索历史、点击历史、浏览历史、评论）
少量数据 vs 海量数据
采样分析 vs 全量分析
解决业务问题不同
机器学习：预测未来事件（未来趋势）
数据分析：报告过去事件（历史总结）
技术手段、方法不同
机器学习：数据挖掘；数据（算法）驱动；规模大
数据分析：OLAP；用户驱动（企业数据分析师的经验等）；规模小；交互式分析
参与者不同：
分析师：目标用户：公司高层
数据+算法：目标用户：个体
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机器学习的典型应用
自然语言处理
情感分析
实体识别
图像识别
深度学习
更多应用
语音识别
个性化医疗
情感分析
人脸识别
自动驾驶
智慧机器人
私人虚拟助理
手势控制
视频内容自动识别
机器实时翻译
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机器学习的典型应用：
互联网广告 ：百度搜索的广告推广
ctr预估：点击预估，核心为线性逻辑回归
推荐系统：协同过滤算法，例如淘宝 买此产品的人同时购买了。
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业务系统发展的历史
基于专家经验
基于统计——分纬度统计
机器学习——在线学习
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从数据中寻找规律：
传统统计学的处理方式：抽样--描述统计--结论---假设检验观察数据----用模型刻画（拟合）规律（函数---函数曲线---拟合）
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