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机器学习和数据分析的区别 数据特点： 交易数据：钱 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 采量数据 vs 全量数据 Not only SQL ：处理行为数据（分布式）查看全部
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什么是机器学习？ 利用计算机从历史数据中找出规律；并把这些规律用到对未来不定场景的决策 机器学习的典型应用 关联规则：啤酒+纸尿片，购物篮分析 聚类：用户细分精准营销 朴素贝叶斯：垃圾邮件检测 决策树：风险识别 ctr预估：互联网广告：百度的前多少个词条（商业广告）（按照点击率排序） 协同过滤：推荐系统（淘宝购物车推荐） 自然语言处理：情感分析（对文本抓关键情感词），实体识别（提取文本主要数据，人名等） 深度学习:图像识别 更多应用：语音识别，人脸识别，手势控制，智慧机器人，实时翻译查看全部
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历史数据——未来决策，人的记忆~未来的憧憬相似查看全部
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交易数据：跟钱有关-关系型数据库 行为数据：搜索历史、浏览历史--海量数据-Nosql（mangoDB）查看全部
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数据质量决定机器学习的结果查看全部
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交易数据（SQL数据库） 行为数据（NOSQL数据库）查看全部
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