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从历史数据中找出规律查看全部
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NOSQL只能处理行为数据查看全部
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概率论（基石） 数据统计查看全部
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什么事机器学习？ 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确定场景的决策。查看全部
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业务逻辑最初是通过专家头脑风暴，得出经验，交给程序员实现；后来通过工具进行数据统计，现在进入机器学习的两种模式。 离线模式：对昨天数据的研究，用算法分析形成一个模型，指导明天的活动。缺点：存在偶然性，如双11的集中购物。 在线学习：实时的对数据进行分析，不断的形成模型对用户进行指导。查看全部
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传统的统计学受运算能力的限制，所以是用抽样的方式； 而现在计算能力足够强，就不需要采用抽样的方式了。 做数据分析要对数据进行量化，才方便计算、比较。查看全部
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机器学习和数据分析的区别，机器学习主体是计算机（机器），数据分析主体在于人。查看全部
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机器学习查看全部
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算法排名查看全部
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关联规则查看全部
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算法记录查看全部
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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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交易数据 ：电商网站说用户下单，银行 存取款账单；少量数据 行为数据：用户的搜索历史、浏览历史、点击历史、评论；海量数据查看全部
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机器学习和数据分析的区别 数据特点 交易数查看全部
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机器学习常见算法查看全部
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