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初识机器学习-理论篇

stonedog 全栈工程师
难度入门
时长 1小时48分
学习人数
综合评分9.57
289人评价 查看评价
9.5 内容实用
9.6 简洁易懂
9.6 逻辑清晰
根据对象de历史数据分析未来行为的概率,朴素贝叶斯。银行的风险决策
分析用户数据用来归类聚合
有点像微积分的极限累积。。
大体了解了机器学习的作用,可以快速播放很好。
感觉什么也没说…知道机器学习四个字的感觉就可以不用看了,可以再进阶一下
讲的真好!!学习了!!
ppt做的很好,讲的通俗易懂!
作为入门已经很通俗的了,希望能采用渐进的方法逐步推出后续的课程!
是的,最重要的就是特征工程,算法都是次要的

最新回答 / ellyws
km = kMean([self._imageVectorsFile],self._k,commentIdx=0,isnormalized=True)        km.kmean()这个KMean是在哪个库中?还是自定义?
说“狭隘” 的,因为大部份分析师是人,很多最后都变成了数据查询师了。
@woider 你可以去有TB级的公司

已采纳回答 / 孤独的小猪
举个例子,假如你在淘宝买了一件衣服,交易数据,就是你下订单的这一条数据,而你为了查找这件衣服,搜索了好多店铺,对比了许多张图片,这些行为数据远远超过交易数据。
有了现实的源动力,却没有了精神的源动力
课程须知
1、有一定数据分析经验。 2、对机器学习有热情的同学。
老师告诉你能学到什么?
1.什么是机器学习 2.机器学习的典型行业案例 3.机器学习和传统数据分析的区别 4.机器学习的经典算法

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