機器學習&應用

1/什麼是機器學習：

     什麼是學習？利用經驗來提升自己，從而獲得理解以及解決問題的能力

     什麼是機器學習？讓計算機利用歷史數據來自動提升自己的一種方法

2/機器學習能用來做什麼：

    挖掘規律，預測未來，對機器賦能，使得機器能夠代替人類來進行一些簡單的決策過程

3/機器學習的基本過程：

    （有監督與無監督學習的區別在於有無標記樣本）

     .有監督學習： 數據預處理-----特徵提取與選擇-------分類器設計與訓練------分類器決策

     .無監督學習： 數據預處理-----特徵提取與選擇-------聚類（自學習）------ 結果解釋

 4/機器學習所涉及的方法：

      .專家系統

      .統計學習方法（現在的重點研究領域）

 5/統計機器學習介紹（僅介紹一些比較經典的算法）：

      （1）貝葉斯分類器

      （2）邏輯回歸算法

      （3）支持向量機

      （4）決策樹

      （5）K-Means

      （5）神經網絡

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  6/機器學習的工業級應用：

          .搜索&推薦：

          .自然語言處理：

          .風險控制：

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 7/推薦系統：

目的：

（1）發現用戶興趣點，挖掘長尾效應（2）讓用戶更方便的獲取想要的訊息

 流程：

  冷啓動-----用戶行爲等信息收集-----建立模型預測用戶興趣點-----線上A/B測試------調整更改模型

 8/自然語言處理：

     範疇

          •自動分詞

          •詞性標注

          •句法分析

          •自然語言生成

          •文本分類

          •信息抽取

          •自動問答

          •機器翻譯

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