了解機器學習
根據業務需求：
機器學習：利用計算機從歷史的數據中找出規律，對未來的不確定場景做決策。全部數據，多，全面 精確 目標：人
數據分析：人 和他的知識水平對歷史的數據的分析。采樣數據 少 隨機 誤差 目標：高層 boss
機器學習細分：
人臉、指紋、語音、手勢、個性醫療、助理、視頻識別、自動駕駛、
深度學習（圖像處理、人腦、情感分析）；
機器學習的基石：
《概率論》
《數據統計》
《相關研究的業務知識（生物、金融》
《數據可視化，生成科學報告》
目前的算法分類：
一、監督：有監督學習、無監督學習（聚類）、半監督學習；
二、分類回歸：聚類（動感地帶）、標註、
三、生產模型和判斷模型：%
人工智能—神經網絡
《矩陣知識》:[ ]x[ ]
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