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1、一文详解机器学习是什么数据分析和机器学习如果你认为大数据仅仅是关于SQL语句查询和海量的数据的话，那么别人也会理解你的，但是大数据真正的目的是通过对数据的推断，从数据中获取价值、从数据中发现有用的东西。例如，“如果我降低5%的价格，我将增加10%的销售量。”数据分析是重要的技术，包括如下方面：描述性分析：确定所发生的事情。这通常涉及到描述发生了什么现象的报告。例如，用这个月的销售额与去年同期进行比较的结果。特征性分析：解释现象发生的原因，这通常涉及使用带有OLAP技术的控制台用以分析和研究数据，根据数据挖掘技术来找到数据之间的相关性。预测性分析：评估可能发生的事情的概率。这可能是预测性分析被用
2、来根据你的工作性质、个人兴趣爱好，认为你是一个潜在的读者，以便能够链接到其他的人。机器学习适合于预测性分析。什么是机器学习机器学习是人工智能的一个子集，即用机器去学习以前的经验。与传统的编程不同，开发人员需要预测每一个潜在的条件进行编程，一个机器学习的解决方案可以有效地基于数据来适应输出的结果。一个机器学习的算法并没有真正地编写代码，但它建立了一个关于真实世界的计算机模型，然后通过数据训练模型。机器学习如何工作？垃圾邮件过滤是一个很好的例子，它利用机器学习技术来学习如何从数百万封邮件中识别垃圾邮件，其中就用到了统计学技术。例如，如果每100个电子邮件中的85个，其中包括“便宜”和“ *哥”这两个词的邮件被认为是垃圾邮件，我们可以说有85%的概率，确定它是垃圾邮件。并通过其它几个指标（例如，从来没给你发送过邮件的人）结合起来，利用数十亿个电子邮件进行算法测试，随着训练次数不断增加来提升准确率。事实上，谷歌表示它现在已经可以拦截99.99%左右的垃圾邮件。机器学习实例一般包括以下几个方面:目标影响：主要针对Google和Facebook的目标