• 什么是机器学习？

机器学习指的是机器通过统计学算法，对大量的历史数据进行学习从而生成经验模型，利用经验模型指导业务。

  • 目前机器学习主要在一下一些方面发挥作用：
  1. 营销类场景：商品推荐、用户群体画像、广告精准投放

  2. 金融类场景:贷款发放预测、金融风险控制、股票走势预测、黄金价格预测

  3. SNS关系挖掘:微博粉丝领袖分析、社交关系链分析

  4. 文本类场景:新闻分类、关键词提起、文章摘要、文本内容分析

  5. 非结构化数据处理场景:图片分类、图片文本内容提取OCR

  6. 其它各类预测场景:降雨预测、足球比赛结果预测

当然，机器学习的应用范围和领域非常广泛，不可能全部穷举，还有更广阔的空间需要开发者去探索。

  • 机器学习算法分类
  1. 监督学习：逻辑回归、线性回归、随机森林……（含有目标列，有想要预测的目标）
  2. 无监督学习：K-Means……（没有目标列只有特征列的算法）
  3. 半监督学习：标签传播聚类……（只有部分数据的目标队列）
  • 机器学习业务架构体系
  • 推荐学习材料：《机器学习实践》、《统计学习方法》、吴恩达的机器学习相关课程
  • 推荐实验环境：机器学习PAI https://data.aliyun.com/product/learn

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