利用計算機從歷史資料中找出規律（數學函式），並把這些規律用到對未來不確定場景的決策。
注意：是利用計算機分析資料（機器學習），而不是人（資料分析）。
從歷史資料中找出規律，把這些規律用到對未來自動做出決定。
購物籃分析（資料探勘）
使用者細分，精準營銷
垃圾郵件識別
信用卡欺詐（風險識別）
網際網路廣告（廣告順序）
推薦系統（電商推薦）
自然語言處理
影象識別
資料特點對比
資料分析
機器學習
交易資料
行為資料
少量資料
海量資料
取樣分析
全量分析
注：生成模型與判別模型的關係就是x和e[x]的關係。
十大經典演算法簡介
確定目標->業務需求->資料->特徵工程
訓練模型
模型評估
機器學習基礎 機器學習基礎引入
機器學習 是人工智慧的核心研究領域之一，其最初的研究動機是為了讓計算機系統具有人的學習能力以便實現人工智慧。事實上，由於 經驗 在計算機系統中主要是以資料的形式存在的，因此機器學習需要設法對資料進行分析，這就使得它逐漸成為智慧型資料分析技術的創新源之一。機器學習是構建複雜系統的一種方法，也許依靠我們...
機器學習基礎學習筆記 機器學習基礎介紹
概念 多領域交叉學科，設計概率論 統計學 逼近論 凸分析 演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。學科定位 人工智慧 artificial intelligence,ai 的核心，是是計算機具有智慧型...
機器學習 二 機器學習基礎
機器學習基礎概念 關於資料 監督學習 機器學習的基本任務，具體可以做什麼？結果是乙個連續數字的值，而非乙個類別 回歸任務可以劃分成分類任務。給機器的訓練資料擁有 標記 或者 答案 例如 1.影象已經擁有了標定資訊 2.銀行已經積累了一定的客戶資訊和他們信用卡的信用情況 3.醫院已經積累了一定的病人資...