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刚开始接触机器学习时候上了相关课程做的笔记，当时做笔记本着给别人分享的原则写的，内容结构应该还算清晰、易懂，都是干货，希望给对机器学习感兴趣的童鞋带来帮助。

1.什么是机器学习-认识机器学习

利用计算机从历史数据找出规律，并把这些规律用运到对为了不确定场景的决策。
数据分析（经验、知识水平）&机器学习

2.从数据中寻找规律

规律：数学函数、数学公式
概率论数理统计（传统）：抽样–>描述统计–>结论–>假设检验
机器学习（现在）： 观察数据–>用模型刻画（拟合）规律
*集群，对全量数据处理

3.发展的原动力

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

4.业务系统发展的历史

基于专家经验
基于统计——分维度统计
机器学习——在线学习

5.生活中的机器学习-典型应用

购物篮分析：关联规则
用户细分精准营销：聚类

本文标签： 机器理论

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