机器学习
什么是机器学习
通过历史数据，提炼模型，预测未来的变化。
伴随着hadoop等开源大数据平台的崛起，数据存储方案变得简易可实施。
机器学习的过程
数据采集--->数据处理--->特征提取---->训练模型--->评估调优模型--->部署应用
训练模型的本质是找到数据的函数表达，这个表达称为模型
f(距离地铁、电梯、卫生间。。。。) = 3500(回归)
f([6.57,4000,990 cpu,oled,....]) = 买或不买 (分类)
机器学习的分类
按照数据有无target(答案)
- 监督学习
- 非监督学习
- 半监督学习
- 强化学习
按照机器学习发展的历程
- 传统的机器学习
- 分类
- 聚类
- 回归
- 神经网络
- 深度神经网络
- 强化学习(DQN)
