什麼是機器學習

利用計算機從歷史資料中找出規律，並把這些規律用到對未來不確定場景的決策
從這句話我們知道2點：

• 他是一種解決未來不確定因素的方法工具【比如公司明年的銷量情況】
• 通過什麼樣的手段呢，計算機挖出的歷史資料規律【有兩種情況一種是機器挖–>機器學習，另一種是人去挖–>資料分析後者呢比較依賴人也就是現在的資料分析師，前者是想完全靠機器不需要人，這TM就叼了】

其實找規律的過程就是以概率論與數理統計的為基礎，通過視覺化（函式圖）將歷史資料展示在人們視野中。

為什麼火

• 在大資料的驅動下
• 資料量變大，只有靠機器學習才能很主觀的決策未來資料，人已經變得客觀了

業務系統發展的歷史

• 開始基於專家的經驗
• 基於統計—-分緯度統計
• 機器學習—-線上學習【現在機器學習主要有兩種處理方式，一種是離線就是晚上對當天的資料進行批處理，第二天再用新生成的模型處理業務，另一種就是線上學習，即隨時立刻做出相應生成模型，處理業務，實時的資料收索用得較多】

生活應用

在學習機器學習之前我們得看看機器到底為我們生活帶來了什麼好處，我們才決定學不學，學了能怎麼用。

啤酒加尿片【購物籃分析，關聯規則】

上圖說的是有個哈兒國，資料分析師發現在他們那個蕩蕩頭，這種經常一起被買，然後他們就調查資料統計，市場調研，發現一般有寶寶的家庭都是男的去買尿片，但是不能虧了自己晒，就買了啤酒，
那些牛逼的人通過傳說的購物籃分析，關聯規則（其實就是這件事，裝逼說得深沉一點）實現搭配銷售，結果大大促銷，讓資料分析變成了莽莽，嘿嘿

使用者細分精準營銷【聚類】

你就說上面圖弄熟不熟，what are yuo 弄啥呢！！全球通針對出差泡妹妹的人，動感地帶針對學生娃娃，耍朋友都發簡訊，神州行我看行當然是白領經常打電話業務忙裸還有最後一個我TM怎麼沒見過，反正就是細分針對不同人群指定相關規則

這就是聚類的強大了，把使用者資訊進行分類，人們再根據具體消費特徵做相應的調整

垃圾郵件【樸素貝葉斯】

信用卡欺詐【決策樹】

你要貸款銀行做風險識別看你有麼的還款能力，就要用到起，用機器學習演算法決策樹就ok

百度收索排列順序【ctr預估】

百度收索很依賴機器學習，使用ctr預估估算出每條可能點選的概率然後給出你最後可能點的那個廣告拍成先後順序

淘寶推薦商品【協同過濾】

當你買了一個東西后淘寶經常給你推薦估計你會買的東西，這裡用到的演算法就是機器學習裡 的協同過濾

自然語言處理

• 情感分析 ，比如你購買商品後的評論可推出你的情感
• 實體識別，如：文章中人名，地名等提出來分析

影象識別【深度學習】

識別圖片上面的東西是啥子鬼

除了上面的還有像 語言識別，個性化醫療，情感分析，人臉識別，自動駕駛，智慧機器人，
私人虛擬助理，手勢控制，視屏內容自動識別
機器實時翻譯，範圍太廣，有點吼不住！！嘖嘖嘖