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机器学习常见算法一览表格查看全部
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机器学习常见算法一览查看全部
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这张图片蛮重要的，存了查看全部
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这段不错查看全部
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常见算法查看全部
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算法分类： 有监督学习：明确给出分类算法、回归算法； 无监督学习：聚类； 半监督学习：即强化学习； 分类算法2： 分类与回归： 聚类： 标注：标签 算法分类3：*重要 生成模型：模糊判断 百分比 概率 判别模型：判断属于哪个类型查看全部
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MongoDB NoSQDB for behavior data查看全部
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机器学习的目的:使损失函数最小查看全部
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利用计算机从历史数据中寻找规律，并用于解决未来不确定场景的问题。寻找规律的方法就是各种机器学习算法，寻找到的规律就是一个映射。查看全部
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解决问题的框架： 一：确定目标 业务需求；知道要做什么。 数据；学习的基础。 特征工程；ETL阶段。 二：训练模型（重点） 定义模型；确定算法。 定义损失函数；找出算法的偏差。 优化算法；对算法进行优化。 三：模型评估 交叉验证；将不同的算法带入同一类数据中，验证效果。 效果评估；可以看出几个算法之间具体的差别、效果。查看全部
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机器学习解决问题的框架： 1、确定目标； 2、业务需求； 3、数据； 4、特征工程查看全部
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