做出产品,需要学多少理论知识?
机器学习:学习策略: 示教学习(Learning from instruction或Learning by being told)
学生从环境(教师或其它信息源如教科书等)获取信息,把知识转换成内部可使用的表示形式,并将新的知识和原有知识有机地结合为一体。所以要求学生有一定程度的推理能力,但环境仍要做大量的工作。教师以某种形式提出和组织知识,以使学生拥有的知识可以不断地增加。这种学习方法和人类社会的学校教学方式相似,学习的任务就是建立一个系统,使它能接受教导和建议,并有效地存贮和应用学到的知识。不少专家系统在建立知识库时使用这种方法去实现知识获取。示教学习的一个典型应用例是FOO程序。
Hadoop: 1.分布式文件系统HDFS 2.分布式计算编程模型Map\reduce 3.分布式数据库Hbase 等许多相关组件
分布式计算编程模型Map\reduce: map函数从文件抽取有用的数据;reduce函数根据抽取的数据,进行整合,产生结果
Mahout:面向 Hadoop 的机器学习。用于预测分析和其他高级分析。
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