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SVM分类算法，也可解决回归问题，主要用于解决分类问题。表现好，数学理论支撑
AdaBoost，有监督学习，是决策树的改进版，本质上也是要解决分类问题的。
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算法分类（3）重要
生成模型【返回属于各个类的概率，陪审团】
判别模型【返回属于哪一类别，法官】
（分类问题）
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有监督学习对应的一个算法是BP神经网络算法，根据输入结果，设定其输出，然后训练出网络，根据训练后的网络和诊断样本来预测输出结果
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算法分类（2）
分类与回归
聚类
标注
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机器学习算法分类
算法分类（1）
有监督学习（训练数据被提前打好标签）【包括分类算法、回归算法】
无监督学习【聚类】
半监督学习
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机器学习和数据分析的区别2
4.参与者不同
分析师，分析师能力决定结果（目标用户：公司高层）
数据+算法，数据质量决定结果（目标用户：个体）
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机器学习和数据分析的区别2
3.技术手段不同
分析方法（OLAP：用户驱动，交互式分析；
数据挖掘：数据驱动，自动进行知识发现）
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机器学习和数据分析的区别2
2.解决业务问题不同
OLAP（On-Line Analysis Processing联机分析处理，报告过去的事情）
机器学习（预测未来的事情）
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机器学习和数据分析的区别
1.数据特点
交易数据（数据分析，账单、订单等） vs 行为数据（机器学习，搜索历史、点击历史、浏览历史、评论）【NOSQL（Not Only SQL）数据库只能用于处理行为数据，强调的是分布式、CAP理论，保证数据吞吐量的前提下，在数据一致性上打折扣】
少量数据 vs 海量数据
采样分析（要求一致性，比如转账） vs 全量分析（一致性要求不高）
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机器学习的典型应用
购物篮分析
关联规则：啤酒+尿片
用户细分精准营销
聚类
垃圾邮件
朴素贝叶斯
信用卡欺诈
决策树
互联网广告
ctr预估，点击率，线性逻辑回归
推荐系统
协同过滤
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
购物篮分析
关联规则：啤酒+尿片
用户细分精准营销
聚类
垃圾邮件
朴素贝叶斯
信用卡欺诈
决策树
互联网广告
ctr预估，点击率，线性逻辑回归
推荐系统
协同过滤
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机器学习的典型应用
购物篮分析
关联规则：啤酒+尿片
用户细分精准营销
聚类
垃圾邮件
朴素贝叶斯
信用卡欺诈
决策树
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机器学习的典型应用
购物篮分析
关联规则：啤酒+尿片
用户细分精准营销
聚类
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机器学习的典型应用
购物篮分析
关联规则：啤酒+尿片
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机器学习
模式一：离线机器学习，批处理
模式二：在线学习，实时（电商，搜索等行业）
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