什么是机器学习
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确定场景的决策
基础知识：
- 概率论
- 数理统计
机器学习的原动力
- 从历史数据中找出规律，把这些规律用到对未来自动做出决定
- 用数据代替expert
- 经济驱动，数据变现
机器学习的典型应用
购物篮分析
- 关联规则
用户细分精准营销 - 聚类
信用卡欺诈 - 决策树
互联网广告 - ctr预估
推荐系统 - 协同过滤
自然语言处理 - 情感分析
- 实体识别
更多应用
- 语音识别
- 智慧机器人
- 个性化医疗
- 私人虚拟助理
- 情感分析
- 手势控制
- 人脸识别
- 视频内容自动识别
- 自动驾驶
- 机器实时翻译
机器学习算法分类
算法分类1：
- 有监督学习：分类算法，回归算法
- 无监督学习：聚类
- 半监督学习：强化学习
算法分类2：
- 分类与回归
- 聚类
- 标注
算法分类：
- 生成模型：属于哪一类的概率
- 判别模型：属于哪一类