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机器学习：从公理到算法
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机器学习算法 技术深度解析.pdf 评分:
机器学习目前的主要应用有以下几个方面： 推荐系统，根据用户的习惯和喜好，将海量数据中符合用户需求的信息提供给用户，并对所提供的信息进行排序，进而进行用户画像、用户分析等，真正的在数据里理解用户，对进一步的商业行为进行指导。 广告系统，和推荐系统十分相像，但是也有很大的不同之处，广告系统需要在考虑平台和用户之间的交流之外，还要同时考虑广告投资者的利益，这就使得问题变得更加复杂了，很多时候做出的决策不是最优的，而是经过一定的权衡。 搜索系统，搜索系统是网站和APP的流量进入端，更高效的搜索可以优化用户体验，传统的关键字比对搜索无法理解句意，搜索结果往往也不尽如人意，机器学习是推动搜索引擎优化的重要动力。 风控系统，大数据和机器学习技术在金融领域具有重要地位，对于市场反应的时效性对风控和预警系统提出了更高的要求，大量数据的积累使得机器学习有了巨大的发挥空间，并且取得了重要的进展。 网络安全，传统的病毒识别依赖于代码段和病毒库的匹配，但是当前不断发展的病毒往往会进行大量伪装，以欺骗识别系统，机器学习不仅可以代码段的匹配，也可以在跟高维度对其他的病毒特征进行学习，大大提高了病毒识别的准确率和速度。 计算机视觉，依赖于机器学习下的深度学习技术，计算机视觉领域取得了几十年来重要的进展。 语音识别和自然语言分析（NLP），同样是深度学习技术，使得这些技术取得了突破，由于这些领域的特征是无法描述的，所以深度学习自动提取特征的优点获得了施展的空间。
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