随笔分类 - 机器学习概念梳理
摘要：机器学习 频率视角 贝叶斯视角 模型的分类方式 参数模型 --> 数据模型（求未知参数θ，学习对象是随机参数） 典型：线性回归 非参数模型（算法模型）的引出 可问题是，如何确定输入与输出之间真实的对应关系是否满足特定的假设呢？当某个数据模 型被以先验的方式确定后，学习的对象就不再是输入输出之间的作用
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摘要：聚类算法是把空间位置相近的特征数据归为同一组。 注意，聚类算法本身并不知道哪一组用户是高价值，哪一组用户是低价值。分完组之后，我们还要根据机器聚类的结果，人为地给这些用户组贴标签，看看哪一组价值高，哪一组价值低。我这里把这种人为贴标签的过程称为“聚类后概念化”。等你学完这节课，就能更清楚我为什么要做
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