機器學習進階 第一節 第一課
概述
機器學習是從資料中自動分析獲得規律 (模型). 並利用規律對位置資料進行預測.
機器學習的價值
領域: 醫療, 航空, 物流, 電商…
目的: 讓機器學習程式替換手動的步驟, 減少企業的成本也提高企業的效率.
例子: 一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類, 這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中, 從而大大增加了商業機會.
機器學習的資料
使用 csv 檔案
為什麼不能使用 mysql?
- 效能瓶頸, 讀取速度
- 格式不太符合機器學習要求資料的格式
資料集的結構
可用資料集
結構組成
特徵工程
特徵工程是將原始資料轉換為更好地代表預測模型的潛在問題的特徵的過程. 從而提高了對未知資料的預測準確性.
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