【機器學習】傳統機器學習學習流程
1、機器學習的概述
背景、發展現狀、基本概念。
2、場景解析
資料探查、場景抽象、演算法選擇
3、資料預處理
採用（隨即、系統、分層）、歸一化、去除噪聲、資料過濾
4、特徵工程
特徵抽象、特徵重要性評估、特徵衍生、特徵降維。
5、機器學習演算法
- 分類演算法（K近鄰、樸素貝葉斯、邏輯迴歸、支援向量機、隨機森林）
- 聚類演算法（K-means、DBSCAN）
- 迴歸演算法
- 文字分析演算法（分詞演算法-Hmm、TF-IDF、IDA）
- 推薦類演算法
- 關係圖演算法（標籤傳播、Dijkstra最短路徑）
6、機器學習演算法 —— 深度學習
- 深度神經網路
- 卷積神經網路
- 迴圈神經網路
7、機器學習工具
- 單機版本（SPSS、R語言、工具對比）
- 分散式版本（Spark MLib、TensorFlow）
- 企業級別（亞馬遜AWS ML、阿里雲機器學習API）
8、業務解決方案
- 心臟病預測
- 商品推薦系統
- 金融風控案例
- 新聞文字分析
- 農業貸款發放預測
- 霧霾天氣成因分析
- 圖片識別
9、知識圖譜
- 未來資料採集
- 知識圖
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