机器学习有很多应用场景，这里给出了一些示例，你会怎么使用它？
机器学习有很多应用场景，这里给出了一些示例，你会怎么使用它？
小丽说科技
机器学习所处的位置①传统编程：软件工程师编写程序来解决问题。首先存在一些数据→为了解决一个问题，软件工程师编写一个流程来告诉机器应该怎样做→计算机遵照这一流程执行，然后得出结果②统计学：分析师比较变量之间的关系③机器学习：数据科学家使用训练数据集来教计算机应该怎么做，然后系统执行该任务。首先存在大数据→机器会学习使用训练数据集来进行分类，调节特定的算法来实现目标分类→该计算机可学习识别数据中的关系、趋势和模式④智能应用：智能应用使用人工智能所得到的结果，如图是一个精准农业的应用案例示意，该应用基于无人机所收集到的数据5. 机器学习的实际应用机器学习有很多应用场景，这里给出了一些示例，你会怎么使用它？快速三维地图测绘和建模：要建造一架铁路桥，PwC 的数据科学家和领域专家将机器学习应用到了无人机收集到的数据上。这种组合实现了工作成功中的精准监控和快速反馈。增强分析以降低风险：为了检测内部交易，PwC 将机器学习和其它分析技术结合了起来，从而开发了更为全面的用户概况，并且获得了对复杂可疑行为的更深度了解。预测表现最佳的目标：PwC 使用机器学习和其它分析方法来评估 Melbourne Cup 赛场上不同赛马的潜力。
本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。
小丽说科技
百家号 最近更新：
简介: 从小对科技很感兴趣，希望学到更多知识
作者最新文章学习笔记：机器学习初体会
机器学习教程：/special/opencourse/machinelearning.html
我们大多数人在日常生活中或多或少的使用过学习型算法，当你使用信用卡来进行电子交易，在电话公司或者像eBay这样的公司，很有可能在其后台运行着一个学习型算法来判断你的信用卡是否被盗，或者是否有人在交易中进行欺诈。当你经常上Amazon这样经常推荐书籍的网站，那么会有一些学习型算法来学习你经常会购买的书籍种类，从而给你一些个性化的推荐。
机器学习赋予了计算机自主学习的能力。Arthur Samuel曾经写过一个西洋棋程序，计算机自己和自己下棋，当计算机自己下到成千上万盘后，程序会慢慢意识到怎么样的局势会导致胜利，怎么样的局势会导致失败。它能反复的自我学习，如果让对手占据这些地方时，自己输的概率会变大，当自己占据这些地方时，赢的概率会变大。
监督学习（Supervised Learning）通过一些已知的数据或参数当做计算机学习的样本并告诉计算机它们的类别，从而当有新的数据或参数时让计算机分别它们属于什么类别。所给的样本没有类别就是无监督学习（Unsupervised Learning），一种算法会去寻找这样一个有趣的结构，它将里面的样本聚成两类，聚类问题就是一个无监督学习的例子。
anyShare分享到：
This entry was posted in . Bookmark the .
2017年八月
78910111213
14151617181920
21222324252627
最受欢迎文章
- 15,930 浏览数
- 13,007 浏览数
- 9,082 浏览数
- 8,782 浏览数
- 8,316 浏览数【百度机器学习算法工程师面试】二面跪了，谈谈一面的感受。-看准网
百度机器学习算法工程师面试二面跪了，谈谈一面的感受。
百度的面试时海面，随机分配面试官，首先是一个考逻辑的题，给一...
或，让我们更懂你，就能更多帮到你
我觉得面试困难
面试总体感觉一般
更多面试经验
小贴士：问题描述的越清楚，越能吸引老鸟来回答哟~
请输入问题
关注看准官方微信
下载看准官方APP
找工作,下载「看准APP」
23982 位HR实时在线
向老鸟咨询
把你关于百度的问题大胆的提出来，这里的15814位老鸟很乐意为你解答～
写下问题吧~
提交成功！请静静等待老鸟们回答~
扫描二维码
分享到朋友圈，邀请微信好友帮忙解答
下载看准APP
立享畅读全站爆料关于机器学习的几点感想
已有 1211 次阅读
|系统分类:|关键词:机器学习，python
& &机器学习是指一套工具、方法或程式，使到我们可以从现实世界的海量数据里提炼出有价值的知识，规则和模式，然后将它们反哺给前台应用系统，进行预测，推荐等能产生直接经济价值的场景，给用户带来“机器具备人类般高智能”的震撼性体验（/article-4063-1.html?union_site=yh360_c）（单纯这个定义看出机器学习并不是为生物信息准备的，显然只考虑了IT行业），机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。 & &本人学习生物信息虽然目前处于菜鸟中的高手这一级别，但是受其他大牛的影响，特别是某大牛在博客里对生物信息的四个层次划分以及定义使我不太甘心再做菜鸟。生物信息在我看来就是分析生物数据，发现规律，揭示生物现象。先不管揭示生物现象，至少作为bioinformatics的一员，数据分析和挖掘（data mining）这是我们的看家本领。然而简单的做几个计算和统计那是传统的数据分析，为了深入理解数据，机器学习也成了生物信息必不可少的工具。本人查阅了几篇CNS的文章发现，把机器学习的方法用在解决生物问题上会取得不菲成果。也许是以前人们对于机器学习不太理解，也有可能是机器学习更专注于IT或人工智能领域而没有运用到生物领域的缘故吧。正是这些原因，让我对机器学习产生了浓厚的兴趣，并且打算运用到生物信息领域（自己感觉这不是件容易的事）。 & &那么问题来了，1，概率统计你掌握了吗？2.编程熟练吗？用哪种语言呢 3即使掌握了机器学习的方法，怎么能用到生物问题呢？考虑到本人对概率统计等还是有一定的了解（不然也不敢从事这个行业哈），也学了两年的编程。然后决定研究研究machine learning。由于上过一学期高级生物统计，为此我买了一本叫做《机器学习-实用案例解析》，本书涉及到的机器学习方法都是用R语言实现的，实现起来不是难事，因为人家给了R codes，但是对于机器学习常用的方法的原理介绍的实在是太少了，对于想搞清楚各个算法的原理这本书显然不能胜任。前几天突然看到一本机器学习的书籍，名为《Machine Learning in Action》（/dp/B00D747PTK），是Peter Harrington（）写得，他拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年，他现任HG Data首席科学家。他曾是Zillabyte公司的创始人和首席科学家，在此之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机（这些都是摘录网站的，本人的写作水平不高）。这本书最吸引人的地方是用python写得（用python实现机器学习的方法的书籍为数不多），正好本人热衷于python编程，因此本人打算正式学习本书。虽然才看了两章的内容包括KNN分类和决策树两种有监督学习方法，但是我觉得用python实现这两种算法都不是很复杂，而且看着它的代码对这理机器学习方法的原理具有很大的帮助。对于具体的算法细节，我们将会在接下来的博客中和大家下一起讨论。 & &如果你会一点python编程，而且还想学习机器学习的方法以及实现代码，强烈建议学习本书！！ & &
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自武泽峰科学网博客。链接地址：
上一篇：下一篇：
当前推荐数：1
评论 ( 个评论)
扫一扫，分享此博文
作者的其他最新博文
热门博文导读
Powered by
Copyright &自学机器学习的一些建议
程序员招聘
最近收到一封网友来信如下：
“梁博，你好。我有个对未来发展的一些想法向您请教一下。我是今年毕业的，刚入职了三个月是做java开发。我的岗位偏向搞大数据简单的预处理和大数据的存储。我发现公司有几个互联网的产品都被裁了，感觉自己做系统这块越来越没前途。我一个部门的同事是做算法，机器学习这块，我感觉这方面挺有意思的。自己学了一些算法也感觉挺不错的，而且这个方向未来是很火热的。我自己想自学，你觉得像我这样还来得及么？谢谢了”
回答这个问题不能简单说有前途，还是没有前途，支持或者反对。今天我想结合自己的经历说说我整机器学习的一些过程。
机器学习这个东西我最早接触是在搜狗的时候，我们听说百度那边用机器学习的方法改进了广告点击率，于是开始琢磨起这个事情。后来读了博士后在有道短期打工，他们也在把机器学习用于广告改善点击率的工作上，都是边学边做，有一个场景。因此我想有一个场景是非常非常关键的，大多数人停留在一些理论的研究和一些开源工具的使用，享受不到什么乐趣，于是没有坚持下去，或者没有出什么大成果。
后来离开有道后，失去了这个场景，但是机器学习的方法怎么引用，怎么show呢？首先第一个问题就是需要抓数据，离开了大厂，数据是个大麻烦。那会就用还在有道写的爬虫抓新浪微博数据，做了个微博寻人，闺蜜搜索这样的东西，其中就用到了机器学习的一些基本方法，训练完一个模型马上上线，效果有改进这个感觉是很好的，后来边学边做，更多的一些方法应用在做词库和分词上，可以说这是在博士苦逼期间，最让我欣慰的工作。因此我建议你要是搞机器学习，要么进大厂，要么自己折腾一个场景，做好了在微博上展示，会有很多人给你转发和支持的。我当时做的这些东西获得了很多人脉，包括冯大辉，蒋涛等一票大佬就是这个时候认识的，并给了很多帮助。做东西并且立即展示是一个可以借鉴的思路。
其次，搞机器学习还是需要一些具体的刺激，不能靠认识大佬获得自己牛逼的成就感来支撑，这个也长久不了。还是需要有一些具体的经济收入。比如你做的东西是否在大厂能真正用起来。能不能想到一些能挣钱的机会，这个很重要。或者能发发论文，也可以。总之要有用，持续的有用，有价值，否则也长久不了。我搞机器学习还是捞了不少钱的，这就是一些现实的刺激，也在微博上炫耀了不知道多少次了，这算是精神上的刺激。这些都是能够支持你长期学习的一些动力。
另外，可能是最后一个非常关键的因素就是多交领域的朋友，我最近想搞搞毛笔字，浅尝辄止放弃了，身边没有搞这个并且喜欢这个的人。自己一个人搞，独乐乐，玩不长久。建议要多参加一些机器学习的论坛，技术交流大会。多和搞这个领域的人交朋友。当然交朋友的前提是得有一些基本基础，否则别人讲什么都听不懂，也不会带你玩。
至于具体机器学习范畴很大，本质上就是解决最优化问题，我老板曾经这么说，人类世界也好，自然界也好，任何改进的方向（有效的改进方向）都是向着能量最小化去改进的，所以本质整个世界演进的过程就是一个最优化过程，适应外部环境的过程，需要高代价适应环境的都灭绝了。而低代价适应环境的有可能存活了。我们的很多创业也都是改善现在既有的一些东西，让成本更低，效率更高。而这一切都蕴含在数据中，机器学习就是把一堆杂乱无章的数据抽象成一个个具体的模型（相对于数据，模型是高度压缩的）。我搞的pullword分词的神经网络模型（实体上）也就几十KB，这个都让我惊讶，就这么几十KB的东西就能知道分词该怎么分，通过机器学习对数十万条训练语料的训练最后就浓缩成这么几十KB。这是多么神奇。
最后送你一个参考，这是我学习的时候，随手记录的一些简单sample code
/pennyliang/MachineLearning-C---code
希望对你有启发，也建议你能有些心得，想法或者代码分享给更多人，加油。
最后说一下，之前的本栏目邮箱 或者 我已经很少上去看信了。有需要联系我的，请直接留言。重要的生意可以给我发邮件（），谢谢大家。
【我学了20多年英语】\x0a【数美技术团队招聘】
通过长期测试我们完成了三家目前比较热门券商的测试，华盛是新浪微博投资的，现在发展很快速；老虎是比较老牌的基于
高考今天就结束了，不少亲戚朋友想听听我的看法，我作为一个在三座不同城市读了10年大学的老同志，身边各种经历的
梁斌 程序员招聘 程序员招聘 周末送孩子踢球，看到微博上有人提到，腾讯怎么怎么牛，办公桌怎么怎么大，能放4台显示器；创业公司怎么怎么穷逼，1.2m的桌子放一台显示器后，放不下笔记本电脑了。这个话题后引发了大讨论，特别是我发出了写不同的声音后，反驳的码农...
前不久在微信核心炒股群分享了我的标的--JD。很少人看好这次京东财报，大多是认为已经price in了，已经
放到你的朋友圈，让大家乐上一乐吧
工业４．０能否健康发展，关键是其是否能够创造价值。技术创造价值的前提是企业对技术有真正的需求，而不是“锦上添花”。同时，企业对技术的需求，往往是伴随战略转型产生的。
朋友圈就像每个人生活和工作的缩图不知从什么时候开始父母也开始进入我们的朋友圈多了一种方式“关心”着我们的生活
Bling~Bling~2016年盛夏，少儿才艺之星闪耀光芒大洋红树湾2016未来之星才艺大赛初赛已经过去了
pennyjob是一个职场信息发布平台，帮助互联网从业人员，在校大学生找工作，解答疑问的平台。
感谢您的支持，请按照如下步骤取消屏蔽ABBAO的广告()：