大数据挖掘需要学习哪些技术大数据的工作处理大数据需要一个综合、复杂、多方位的系统，系统中的处理模块有很多，而数据挖掘技术以一个独立的身份存在于处理大数据的整个系统之中，与其他模块之间相辅相成、协调发展 。在大数据时代中，数据挖掘技术的地位是无可比拟的 。
数据挖掘的基本流程
在正式讲数据挖掘知识清单之前，我先和你聊聊数据挖掘的基本流程 。
数据挖掘的过程可以分成以下 6 个步骤 。
商业理解：数据挖掘不是我们的目的，我们的目的是更好地帮助业务，所以第一步我们要从商业的角度理解项目需求，在这个基础上 ， 再对数据挖掘的目标进行定义 。
数据理解：尝试收集部分数据 ， 然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证等 。这有助于你对收集的数据有个初步的认知 。
数据准备：开始收集数据 ， 并对数据进行清洗、数据集成等操作，完成数据挖掘前的准备工作 。
模型建立：选择和应用各种数据挖掘模型，并进行优化 ， 以便得到更好的分类结果 。
模型评估：对模型进行评价，并检查构建模型的每个步骤，确认模型是否实现了预定的商业目标 。
上线发布：模型的作用是从数据中找到金矿，也就是我们所说的“知识” ， 获得的知识需要转化成用户可以使用的方式 ， 呈现的形式可以是一份报告，也可以是实现一个比较复杂的、可重复的数据挖掘过程 。数据挖掘结果如果是日常运营的一部分，那么后续的监控和维护就会变得重要 。
数据挖掘的十大算法
为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种模型，在众多的数据挖掘模型中，国际权威的学术组织 ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）评选出了十大经典的算法 。
按照不同的目的，我可以将这些算法分成四类，以便你更好的理解 。
分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM ， KNN，Adaboost，CART
聚类算法：K-Means，EM
关联分析：Apriori
连接分析：PageRank
1. C4.5
C4.5 算法是得票最高的算法，可以说是十大算法之首 。C4.5 是决策树的算法，它创造性地在决策树构造过程中就进行了剪枝，并且可以处理连续的属性，也能对不完整的数据进行处理 。它可以说是决策树分类中，具有里程碑式意义的算法 。
2. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）
朴素贝叶斯模型是基于概率论的原理，它的思想是这样的：对于给出的未知物体想要进行分类，就需要求解在这个未知物体出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为这个未知物体属于哪个分类 。
3. SVM
SVM 的中文叫支持向量机，英文是 Support Vector Machine，简称 SVM 。SVM 在训练中建立了一个超平面的分类模型 。如果你对超平面不理解，没有关系，我在后面的算法篇会给你进行介绍 。
4. KNN
KNN 也叫 K 最近邻算法，英文是 K-Nearest Neighbor 。所谓 K 近邻，就是每个样本都可以用它最接近的 K 个邻居来代表 。如果一个样本 ， 它的 K 个最接近的邻居都属于分类 A，那么这个样本也属于分类 A 。
5. AdaBoost
Adaboost 在训练中建立了一个联合的分类模型 。boost 在英文中代表提升的意思，所以 Adaboost 是个构建分类器的提升算法 。它可以让我们多个弱的分类器组成一个强的分类器 ， 所以 Adaboost 也是一个常用的分类算法 。
6. CART
CART 代表分类和回归树，英文是 Classification and Regression Trees 。像英文一样 ， 它构建了两棵树：一棵是分类树，另一个是回归树 。和 C4.5 一样，它是一个决策树学习方法 。
7. Apriori
Apriori 是一种挖掘关联规则（association rules）的算法，它通过挖掘频繁项集（frequent item sets）来揭示物品之间的关联关系，被广泛应用到商业挖掘和网络安全等领域中 。频繁项集是指经常出现在一起的物品的集合，关联规则暗示着两种物品之间可能存在很强的关系 。
8. K-Means
K-Means 算法是一个聚类算法 。你可以这么理解 ， 最终我想把物体划分成 K 类 。假设每个类别里面，都有个“中心点” ， 即意见领袖，它是这个类别的核心 。现在我有一个新点要归类，这时候就只要计算这个新点与 K 个中心点的距离 ， 距离哪个中心点近，就变成了哪个类别 。
9. EM
EM 算法也叫最大期望算法，是求参数的最大似然估计的一种方法 。原理是这样的：假设我们想要评估参数 A 和参数 B ， 在开始状态下二者都是未知的，并且知道了 A 的信息就可以得到 B 的信息，反过来知道了 B 也就得到了 A 。可以考虑首先赋予 A 某个初值 ， 以此得到 B 的估值，然后从 B 的估值出发，重新估计 A 的取值 ， 这个过程一直持续到收敛为止 。
EM 算法经常用于聚类和机器学习领域中 。
10. PageRank
PageRank 起源于论文影响力的计算方式，如果一篇文论被引入的次数越多，就代表这篇论文的影响力越强 。同样 PageRank 被 Google 创造性地应用到了网页权重的计算中：当一个页面链出的页面越多 ， 说明这个页面的“参考文献”越多，当这个页面被链入的频率越高，说明这个页面被引用的次数越高 。基于这个原理 ， 我们可以得到网站的权重划分 。
最后
算法可以说是数据挖掘的灵魂，也是最精华的部分 。这 10 个经典算法在整个数据挖掘领域中的得票最高的，后面的一些其他算法也基本上都是在这个基础上进行改进和创新 。今天你先对十大算法有一个初步的了解，你只需要做到心中有数就可以了 。
用weka贝叶斯公式决策分类的步骤是什么？求赐教 。。。。最好给出详细的步骤，谢谢！你可以用程序debug跟踪一下朴素贝叶斯代码java，以前是weka中NaiveBayesSimple类朴素贝叶斯代码java的主要函数和作用 。
(1) globalInfo()
返回该分类器朴素贝叶斯代码java的描述字符串．
(2) getTechnicalInformation()
返回一个TechnicalInformation类型的对象实例，包含该类的技术背景等信息．
(3) getCapabilities()
返回默认参数．
(4) BuildClassifier(Instances instances)
BuildClassifier()方法从一个训练数据集合instances构造一个分类器．求出所有名称型属性的后验概率，类属性的先验概率，数值属性的均值和方差，为后来的分类工作做准备．
(5) distributionForInstance (Instance instance)
该方法计算待分类实例instance属于各个类标的百分比，并且将各个百分比数值存于一个数组中 ， 最后返回该数组．
(6)toString()
把分类器的参数（均值，方差，各先验概率，各后验概率）以字符串的形式返回．
(7)normalDens(double x, double mean, double stdDev)
该方法用于根据正态分布（均值为mean，方差为stdDev）计算数值型属性当属性值为x时的概率密度．
(8) getRevision()
返回程序的版本号．
(9) Main()
当类从命令行被执行时，就会调用main()方法．朴素贝叶斯代码java他只是用所给的命令行选项告诉Weka的Evaluation类来评估朴素贝叶斯 ， 并且打印所得到的数组．完成这个功能的一行表达式包括在try-catch声明中．try-catch声明用于发现Weka例程或其他Java方法中抛出的各种异常．
发现公司里的大数据开发挣得很多，想转行，转行这个词汇朴素贝叶斯代码java，一直是职场上此起彼伏的一个热门话题，相信很多朋友都想过或已经经历过转行 。工作可谓是我们生存乃至生活的主要收入来源 ， 谁都希望拥有一份高薪又稳定的工作 ， 以此来改善自己的生活和实现自己的大大小小的梦想!但又担心转行后的工作待遇达不到自己的预期，顾虑重重……
不少想进入大数据分析行业的零基础学员经常会有这样一些疑问：大数据分析零基础应该怎么学习?自己适合学习大数据分析吗?人生，就是在不断地做选择，然后在这个选择过程中成长，让自己从一棵小树苗变成参天大树 。就是我们每个对大数据充满幻想终于下定决心行动的学员的选择，我们给朴素贝叶斯代码java了自己4个月的时间，想要在大数据分析这个领域汲取养分，让自己壮大成长 。
【明确方向】
通过国家的战略规划，看到BAT的大牛们都在大数据行业布局 ， 新闻媒体追捧这大数据分析行业的项目和热点，我想如果我还没有能力独立判断的时候，跟着国家政策和互联网大佬们的步调走，这应该是错不了的 。
【付诸行动】
明确了方向之后，我就整装待发，刚开始是在网络上购买了很多的视频教程 ， 也买了很多书籍，但是最大的问题就在于，我不知道怎么入手，没关系，有信心有耐心肯定能战胜困难，我坚持了一个月，学习的节奏越来越乱，陆陆续续出现了很多的问题，没人指导，请教了几个业内的朋友，但对方工作繁忙，问了几次之后就不好意思了，自学陷入了死循环 。
意识到我学习效率的低下，以及无人指导的问题想想未来的康庄大道，咬咬牙告诉自己，一定好好好学，不然就浪费太多时间最后还会是一无所获 。最后找到组织(AAA教育)一起学习进步!
大数据分析零基础学习路线，有信心能坚持学习的话，那就当下开始行动吧!
一、大数据技术基础
1、linux操作基础
linux系统简介与安装
linux常用命令–文件操作
linux常用命令–用户管理与权限
linux常用命令–系统管理
linux常用命令–免密登陆配置与网络管理
linux上常用软件安装
linux本地yum源配置及yum软件安装
linux防火墙配置
linux高级文本处理命令cut、sed、awk
linux定时任务crontab
2、shell编程
shell编程–基本语法
shell编程–流程控制
shell编程–函数
shell编程–综合案例–自动化部署脚本
3、内存数据库redis
redis和nosql简介
redis客户端连接
redis的string类型数据结构操作及应用-对象缓存
redis的list类型数据结构操作及应用案例-任务调度队列
redis的hash及set数据结构操作及应用案例-购物车
redis的sortedset数据结构操作及应用案例-排行榜
4、布式协调服务zookeeper
zookeeper简介及应用场景
zookeeper集群安装部署
zookeeper的数据节点与命令行操作
zookeeper的java客户端基本操作及事件监听
zookeeper核心机制及数据节点
zookeeper应用案例–分布式共享资源锁
zookeeper应用案例–服务器上下线动态感知
zookeeper的数据一致性原理及leader选举机制
5、java高级特性增强
Java多线程基本知识
Java同步关键词详解
java并发包线程池及在开源软件中的应用
Java并发包消息队里及在开源软件中的应用
Java JMS技术
Java动态代理反射
6、轻量级RPC框架开发
RPC原理学习
Nio原理学习
Netty常用API学习
轻量级RPC框架需求分析及原理分析
轻量级RPC框架开发
二、离线计算系统
1、hadoop快速入门
hadoop背景介绍
分布式系统概述
离线数据分析流程介绍
集群搭建
集群使用初步
2、HDFS增强
HDFS的概念和特性
HDFS的shell(命令行客户端)操作
HDFS的工作机制
NAMENODE的工作机制
java的api操作
案例1：开发shell采集脚本
3、MAPREDUCE详解
自定义hadoop的RPC框架
Mapreduce编程规范及示例编写
Mapreduce程序运行模式及debug方法
mapreduce程序运行模式的内在机理
mapreduce运算框架的主体工作流程
自定义对象的序列化方法
MapReduce编程案例
4、MAPREDUCE增强
Mapreduce排序
自定义partitioner
Mapreduce的combiner
mapreduce工作机制详解
5、MAPREDUCE实战
maptask并行度机制-文件切片
maptask并行度设置
倒排索引
共同好友
6、federation介绍和hive使用
Hadoop的HA机制
HA集群的安装部署
集群运维测试之Datanode动态上下线
集群运维测试之Namenode状态切换管理
集群运维测试之数据块的balance
HA下HDFS-API变化
hive简介
hive架构
hive安装部署
hvie初使用
7、hive增强和flume介绍
HQL-DDL基本语法
HQL-DML基本语法
HIVE的join
HIVE 参数配置
HIVE 自定义函数和Transform
HIVE 执行HQL的实例分析
HIVE最佳实践注意点
HIVE优化策略
HIVE实战案例
Flume介绍
Flume的安装部署
案例：采集目录到HDFS
案例：采集文件到HDFS
三、流式计算
1、Storm从入门到精通
Storm是什么
Storm架构分析
Storm架构分析
Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析
Storm WordCount案例及常用Api分析
Storm集群部署实战
Storm Kafka Redis业务指标计算
Storm源码下载编译
Strom集群启动及源码分析
Storm任务提交及源码分析
Storm数据发送流程分析
Storm通信机制分析
Storm消息容错机制及源码分析
Storm多stream项目分析
编写自己的流式任务执行框架
2、Storm上下游及架构集成
消息队列是什么
Kakfa核心组件
Kafka集群部署实战及常用命令
Kafka配置文件梳理
Kakfa JavaApi学习
Kafka文件存储机制分析
Redis基础及单机环境部署
Redis数据结构及典型案例
Flume快速入门
Flume Kafka Storm Redis整合
四、内存计算体系Spark
1、scala编程
scala编程介绍
scala相关软件安装
scala基础语法
scala方法和函数
scala函数式编程特点
scala数组和集合
scala编程练习(单机版WordCount)
scala面向对象
scala模式匹配
actor编程介绍
option和偏函数
实战：actor的并发WordCount
柯里化
隐式转换
2、AKKA与RPC
Akka并发编程框架
实战：RPC编程实战
【朴素贝叶斯代码java 朴素贝叶斯分类算法代码】3、Spark快速入门
spark介绍
spark环境搭建
RDD简介
RDD的转换和动作
实战：RDD综合练习
RDD高级算子
自定义Partitioner
实战：网站访问次数
广播变量
实战：根据IP计算归属地
自定义排序
利用JDBC RDD实现数据导入导出
WorldCount执行流程详解
4、RDD详解
RDD依赖关系
RDD缓存机制
RDD的Checkpoint检查点机制
Spark任务执行过程分析
RDD的Stage划分
5、Spark-Sql应用
Spark-SQL
Spark结合Hive
DataFrame
实战：Spark-SQL和DataFrame案例
6、SparkStreaming应用实战
Spark-Streaming简介
Spark-Streaming编程
实战：StageFulWordCount
Flume结合Spark Streaming
Kafka结合Spark Streaming
窗口函数
ELK技术栈介绍
ElasticSearch安装和使用
Storm架构分析
Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析
Storm WordCount案例及常用Api分析
7、Spark核心源码解析
Spark源码编译
Spark远程debug
Spark任务提交行流程源码分析
Spark通信流程源码分析
SparkContext创建过程源码分析
DriverActor和ClientActor通信过程源码分析
Worker启动Executor过程源码分析
Executor向DriverActor注册过程源码分析
Executor向Driver注册过程源码分析
DAGScheduler和TaskScheduler源码分析
Shuffle过程源码分析
Task执行过程源码分析
五、机器学习算法
1、python及numpy库
机器学习简介
机器学习与python
python语言–快速入门
python语言–数据类型详解
python语言–流程控制语句
python语言–函数使用
python语言–模块和包
phthon语言–面向对象
python机器学习算法库–numpy
机器学习必备数学知识–概率论
2、常用算法实现
knn分类算法–算法原理
knn分类算法–代码实现
knn分类算法–手写字识别案例
lineage回归分类算法–算法原理
lineage回归分类算法–算法实现及demo
朴素贝叶斯分类算法–算法原理
朴素贝叶斯分类算法–算法实现
朴素贝叶斯分类算法–垃圾邮件识别应用案例
kmeans聚类算法–算法原理
kmeans聚类算法–算法实现
kmeans聚类算法–地理位置聚类应用
决策树分类算法–算法原理
决策树分类算法–算法实现
时下的大数据分析时代与人工智能热潮，相信有许多对大数据分析师非常感兴趣、跃跃欲试想着转行的朋友，但面向整个社会，最不缺的其实就是人才，对于是否转行大数据分析行列，对于能否勇敢一次跳出自己的舒适圈，不少人还是踌躇满志啊!毕竟好多决定，一旦做出了就很难再回头了 。不过如果你已经转行到大数据分析领域 ， 就不要后悔 ， 做到如何脱颖而出才是关键 。因此本文给出一些建议，针对想要转行大数据分析行列且是零基础转行的小伙伴们，希望对你们有所裨益，也希望你们将来学有所成 ， 不后悔，更不灰心!
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1、 Hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架 。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的 。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本 ， 确保能够针对失败的节点重新分布处理 。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度 。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据 。此外 ， Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用 。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台 。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序 。它主要有以下几个优点：
⒈高可靠性 。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖 。
⒉高扩展性 。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中 。
⒊高效性 。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡 ， 因此处理速度非常快 。
⒋高容错性 。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配 。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的 。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C。
2、 HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications（高性能计算与通信）的缩写 。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题 。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力 。
该项目主要由五部分组成：
1、高性能计算机系统（HPCS） ， 内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等；
2、先进软件技术与算法（ASTA） ， 内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等；
3、国家科研与教育网格（NREN），内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发；
4、基本研究与人类资源（BRHR），内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动；
5、信息基础结构技术和应用（IITA ），目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位 。
3、 Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统 。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据 。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣 。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等 。
Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC（远过程调用协议 ， 一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载）等等 。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组 。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作 。
4、 Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目 。Apache Drill 实现了 Google’s Dremel.
据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作 ， 将面向全球软件工程师持续推广 。
该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速） 。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的 。
“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等 。
通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构 ， 从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言 。
5、 RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术 。它数据挖掘任务涉及范围广泛 ， 包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价 。
功能和特点
免费提供数据挖掘技术和库
100%用Java代码（可运行在操作系统）
数据挖掘过程简单 ， 强大和直观
内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程
可以用简单脚本语言自动进行大规模进程
多层次的数据视图，确保有效和透明的数据
图形用户界面的互动原型
命令行（批处理模式）自动大规模应用
Java API（应用编程接口）
简单的插件和推广机制
强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模
400多个数据挖掘运营商支持
耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘 ， 多媒体挖掘，功能设计 ， 数据流挖掘 ， 集成开发的方法和分布式数据挖掘 。
6、 Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的 ， 面向解决方案（Solution）的框架 。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来 ， 方便商务智能应用的开发 。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等 ， 能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案 。
Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎 。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程 。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程 。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能 。目前 ， Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等 。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来 。Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行 。
Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器 。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体；Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的；可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行；
Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案 。
Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上 。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作 ， 内容管理，数据集成，分析和建模功能 。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之 。
7、 SAS Enterprise Miner
§ 支持整个数据挖掘过程的完备工具集
§ 易用的图形界面,适合不同类型的用户快速建模
§ 强大的模型管理和评估功能
§ 快速便捷的模型发布机制, 促进业务闭环形成
数据分析算法
大数据分析主要依靠机器学习和大规模计算 。机器学习包括监督学习、非监督学习、强化学习等，而监督学习又包括分类学习、回归学习、排序学习、匹配学习等（见图1） 。分类是最常见的机器学习应用问题，比如垃圾邮件过滤、人脸检测、用户画像、文本情感分析、网页归类等，本质上都是分类问题 。分类学习也是机器学习领域 ， 研究最彻底、使用最广泛的一个分支 。
最近、Fernández-Delgado等人在JMLR（Journal of Machine Learning Research，机器学习顶级期刊）杂志发表了一篇有趣的论文 。他们让179种不同的分类学习方法（分类学习算法）在UCI 121个数据集上进行了“大比武”（UCI是机器学习公用数据集，每个数据集的规模都不大） 。结果发现Random Forest（随机森林）和SVM（支持向量机）名列第一、第二名，但两者差异不大 。在84.3%的数据上、Random Forest压倒了其它90%的方法 。也就是说，在大多数情况下 ， 只用Random Forest 或 SVM事情就搞定了 。
KNN
K最近邻算法 。给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重 。近的点的权重大点 ， 远的点自然就小点 。详细介绍链接
Naive Bayes
朴素贝叶斯算法 。朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导 。详细介绍链接
朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法 ， 叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素 ， 朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大 ， 就认为此待分类项属于哪个类别 。通俗来说 ， 就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲 。为什么呢？因为黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人 ， 但在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础 。
SVM
支持向量机算法 。支持向量机算法是一种对线性和非线性数据进行分类的方法，非线性数据进行分类的时候可以通过核函数转为线性的情况再处理 。其中的一个关键的步骤是搜索最大边缘超平面 。详细介绍链接
Apriori
Apriori算法是关联规则挖掘算法，通过连接和剪枝运算挖掘出频繁项集，然后根据频繁项集得到关联规则，关联规则的导出需要满足最小置信度的要求 。详细介绍链接
PageRank
网页重要性/排名算法 。PageRank算法最早产生于Google,核心思想是通过网页的入链数作为一个网页好快的判定标准，如果1个网页内部包含了多个指向外部的链接，则PR值将会被均分，PageRank算法也会遭到LinkSpan攻击 。详细介绍链接
RandomForest
随机森林算法 。算法思想是决策树 boosting.决策树采用的是CART分类回归数,通过组合各个决策树的弱分类器,构成一个最终的强分类器,在构造决策树的时候采取随机数量的样本数和随机的部分属性进行子决策树的构建,避免了过分拟合的现象发生 。详细介绍链接
Artificial Neural Network
“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）” 。
人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力 。在学习或训练过程中改变突触权重值 ， 以适应周围环境的要求 。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能 。人工神经网络是一个具有学习能力的系统，可以发展知识，以致超过设计者原有的知识水平 。通常，它的学习训练方式可分为两种，一种是有监督或称有导师的学习，这时利用给定的样本标准进行分类或模仿；另一种是无监督学习或称无为导师学习，这时 ， 只规定学习方式或某些规则，则具体的学习内容随系统所处环境 （即输入信号情况）而异，系统可以自动发现环境特征和规律性，具有更近似人脑的功能 。
人工智能学什么？ 作为一名计算机专业的教育工作者 ， 我来回答一下这个问题 。
首先，人工智能专业属于计算机大类专业之一，虽然是新兴专业，但是由于当前人工智能领域的发展前景比较广阔，同时一系列人工智能技术也进入到了落地应用的阶段，所以当前人工智能专业也是热点专业之一 。
人工智能专业有三个特点，其一是多学科交叉 ， 涉及到计算机、数学、控制学、经济学、神经学、语言学等诸多学科，因此整体的知识量还是比较大的，其二是学习难度较大，人工智能本身的知识体系尚处在完善当中 ， 很多领域还有待突破，其三是实践场景要求高 。
基于这三个特点，要想在本科阶段有较好的学习效果，要有针对性的解决方案 。针对于多学科交叉的情况，在大一期间一定要多做加法，尤其要重视编程语言的学习，基于编程语言来打开计算机技术大门，进而学习机器学习，而机器学习则被称为是打开人工智能技术大门的钥匙 。
其三是要重视为自己营造一个较好的交流和实践场景，这对于学习效果有较大的影响，建议在大一、大二期间积极参加人工智能相关的课题组 。在选择课题组的时候，要考虑到自己的兴趣爱好、课题周期、实践资源等因素，从这个角度来看，学校的科研资源对于人工智能专业的同学有较大的影响 。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
很荣幸曾经参加过一次江苏省人工智能论坛 ， 论坛上认真聆听了行业大佬周志华教授的报告，受益匪浅，首先呢，如果你是在校大学生，想要以后从事人工智能专业相关工作，我这里给你分享下 南京大学人工智能学院院长周志华教授 曾经在论坛上分享的南京大学人工智能专业本科生教育培养大纲的相关课程 。
首先是基础数学部分：
数学分析、高等数学、高等代数、概率论与数理统计、最优化方法、数理逻辑 。
其次是学科基础课程：
人工智能导引、数据结构与算法分析、程序设计基础、人工智能程序设计、机器学习导论、知识表示与处理、模式识别与计算机视觉、自然语言处理、数字系统设计基础、操作系统 。
专业方向课程：
泛函分析、数字信号处理、高级机器学习、计算方法、控制理论方法、机器人学导论、多智能体系统、分布式与并行计算 。
专业选修课课程：
数学建模、矩阵计算、随机过程、组合数学 。博弈论及其应用、时间序列分析、编译原理、随机算法、数据库概论 。
这是南京大学人工智能学院本科生四年的课程安排，看起来课程非常多，但这是一个培养体系 ， 现在国内只有南京大学针对人工智能专业开设了如此系统的培养方案，专业涉及人工智能的各个领域方向 。学生可以根据自己的兴趣爱好，选择想要学习的领域方向 。
如果你已经毕业，想要转行从事人工智能行业，那么下面这套课程可能比较适合你：
1.莫烦python教程（百度可搜）： 莫烦python有很多专栏，可以学习到python基础、以及人工智能相关的软件框架教程，包括相关人工智能相关的一些实战小项目 。
2.吴恩达机器学习（网易云课堂）： 人工智能机器学习理论部分，非常适合零基础的小白学习
3.吴恩达卷积神经网络（网易云课堂）： 人工智能深度学习理论部分，非常适合零基础的小白学习
4.李飞飞CS231n（网易云课堂）： 人工智能深度学习和机器学习理论，适合有一定基础的学习者 。
5.吴恩达cs229（blibli）： 人工智能深度学习和机器学习理论，适合有一定基础的学习者 。
这些基础课程学会了，可能就算是跨入了半个门槛 ， 当然面试的时候还欠缺实战经验，于是你可以去kaggle或者天池参加一些比赛，有了这些比赛经验，简历上也算是多了一块实战经验，增加了你的面试成功率 。最后，不要参加什么培训机构区培训 ， 既花钱又学不到什么东西，最后毕业还会给你简历造假，得不偿失，我给你推荐的这些课程绝对比市面上99.99%的培训机构课程靠谱！
接下来文章会侧重在以下几方面
1、零基础如何进行人工智能的自学（以找工作为目的） ， 包括路径规划，怎么学等等 。
2、我的个人感悟，关于转行、工作、创业、希望能给大家一些启发 。
3、好的学习资源分享
先说一下个人背景，一本，经济学毕业，上学时从未学过编程 。我这里指的零基础指的是，没有编程基础、没有数学基?。ㄊ枰恍┗镜模绻挥校?后续也会帮助大家的） 。
刚毕业第一年时，迷茫，不知道做什么 。
第一阶段：边工作边自学爬虫 ， 失败
毕业一年后，觉得编程可能是自己想要的，所以开始自学编程 。
最开始学的是爬虫 ， python语言 。每天学6个小时，一周五到六天 。学了4个月后，去面了五六家企业，没有成功 。原因是爬虫的知识够，可是计算机的基础太薄弱 。什么算法、计算机网络这些 ， 统统没学 。因为我当时是完全自学，没有人带，导致我也不知道要学这些 。第一阶段，失败，说实话，有点气馁，那可是每天没日没夜的学习啊，最后却换来一场空 。可是生活还得继续，怨天尤人有什么用 。
第二阶段：边工作边自学人工智能，成功
面试失败后，考虑了要把编程基础学一下再去面试，还是学点别的 。我的决定是学人工智能，当时对这个比较感兴趣 。好了 ， 又是学了半年多，每天学6个小时，一周6天 。从机器学习学到深度学习再学回机器学习 。面试 ， 成功地去公司从事机器学习深度学习方面的基础工作 。不过实力肯定没有那些编程出身，数学、统计出身的人强，所以很多时候也是边学边做，打打杂 。
其实我说的很简单很轻松的样子，但其中的艰辛只有自己是最清楚 。所以我很希望通过我未来经验学习的分享，帮助大家少走一些弯路 。
第三阶段：自己干
现在，已从公司辞职，自己开发网站，做社群，开网店 。就是觉得 ， 其实编程也只是我的一个工具，这个人就是比较喜欢自己做点事情 ， 编程挺累的，哈哈哈 。如果大家有什么合作的好点子 ， 也欢迎随时来找我哦 。
十问十答：
1、零基础转行学编程可以吗？可以，要做好吃苦的准备 。学习是个漫长的过程，你上班的话，能否保证一定时间的学习呢，这个是你要问自己的 。我也是边工作边学习，不同的是，我工作很清闲，所以我基本可以在上班时间学习 。如果你还在上学，恭喜你这是你最好的机会了 。
2、该自学还是去培训班？我觉得自学就够了 ， 培训班真是又贵又水 。这是我进过培训班的朋友告诉我的 。其实你工作之后会发现，很多东西都是要自学的 。如果你连自学都没办法自学的话，你又怎么能工作 。而且，自学的效率会更高，当然前提是路径不能错 。
3、转行编程，就业率怎么样？说实话，如果你不是编程出身的，要转行编程其实是比较难的，毕竟人家4年的正统学习不是白学的 。但这不意味着就没办法 。找准目标，规划好路径，学习最必要的知识，这样就有机会 。但是，请做好学完仍找不到工作的心理准备 。
4、最理想的自学环境是怎么样的？清晰的学习路径 自学 交流讨论的环境 有人指导
5、人工智能零基础可以学吗？可以，但是比一般转行编程的要难，因为要自学的东西更多，要求的门槛也会更高 。这个后续会着重讲到 。
6、学人工智能需要数学吗？不要因为数学而望而切步，数学是需要的，但没有要求的高不可攀，通过必要的学习，是可以达到入门水准的 。
7、以前没接触过编程 ， 怎么办？可以学习python，这真的是一门对零基础的人来说很友好的语言了，其他的我不懂 。
8、一般转行编程的周期要多久？按我跟我周边朋友的经验来看 。一周5-6天，一天6小时学习时间，4-7个月 ， 这应该是比较正常的 。
9、我是怎么坚持下来的？期间有很多次想要放弃，有的时候是真的看不懂，也没人教，纯自学，安装个工具有什么时候就要安装半天 ， 不多说，都是泪啊 。你的欲望有多强烈，就能有多坚持 。
10、现在学编程还来得及吗？永远都来得及，学编程不一定是为了好工作，它更是一个全新的世界，你会发现很多对自己有帮助的东西 。就算以后你不做这个 ， 我相信这个学习的过程也会有所收获 。
这是我之后会写的文章的大概目录，大家可以参考一下 。
以下系列是暂定的，一篇文章可能会写成好几篇 。这个系列不仅仅以学习为目的，目的是为了达到机器学习的工作入门标准 。并不简单，但努力就有可能 。网上的教程我看了很多，路径大部分都没有错 。只是我觉得第一，太贵，明明网上有很多免费的更好的资源 。第二，练习的量远远不够达到能去找工作的标准 。
目录：
零基础自学人工智能系列（1）：机器学习的最佳学习路径规划（亲身经验）
零基础自学人工智能系列（2）：机器学习的知识准备（数学与python，附学习资源）
零基础自学人工智能系列（3）：机器学习的知识准备（数学篇详解）
零基础自学人工智能系列（4）：机器学习的知识准备（python篇详解）
零基础自学人工智能系列（5）：机器学习的理论学习规划（附资源）
零基础自学人工智能系列（6）：深度学习的理论学习规划（附资源）
零基础自学人工智能系列（7）：机器学习的实战操作（附资源和代码）
零基础自学人工智能系列（8）：深度学习的实战操作（附资源和代码）
零基础自学人工智能系列（9）：找工作篇，需加强的部分（类似数据结构与算法）
最后，我希望我能给大家树立一些信心 。不管你现在处于什么水平，只要肯努力，什么都有可能的 。
首先我们需要一定的数学基?。纾焊呤⑾咝源⒏怕事邸⑼臣蒲У鹊?。很多人可能要问 ， 我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干 ， 实则不然 。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数学科目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍 。
1、学习并掌握一些数学知识
高等数学是基础中的基础 ， 一切理工科都需要这个打底 ， 数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础
线性代数很重要 ， 一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础
概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富 。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链 。
再就是优化理论与算法，除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式，否则你将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题 ， 优化将是你的GPS为你指路
有以上这些知识打底，就可以开拔了，针对具体应用再补充相关的知识与理论，比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑，更理论一点的还有实/复分析、测度论，偏工程类一点的还有信号处理、数据结构 。
2、掌握经典机器学习理论和算法
如果有时间可以为自己建立一个机器学习的知识图谱，并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法，我简单地总结如下：
1) 回归算法：常见的回归算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square） ， 逻辑回归（Logistic Regression） ， 逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；
2) 基于实例的算法：常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ），以及自组织映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；
3) 基于正则化方法：常见的算法包括：Ridge Regression，Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及弹性网络（Elastic Net）；
4) 决策树学习：常见的算法包括：分类及回归树（ClassificationAnd Regression Tree，CART），ID3 (Iterative Dichotomiser 3) ， C4.5，Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林（Random Forest），多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine， GBM）；
5) 基于贝叶斯方法：常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（AveragedOne-Dependence Estimators，AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；
6) 基于核的算法：常见的算法包括支持向量机（SupportVector Machine， SVM）， 径向基函数（Radial Basis Function ， RBF)，以及线性判别分析（Linear Discriminate Analysis ， LDA)等；
7) 聚类算法：常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization，EM）；
8) 基于关联规则学习：常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；
9) 人工神经网络：重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络（PerceptronNeural Network）, 反向传递（Back Propagation），Hopfield网络，自组织映射（Self-OrganizingMap, SOM） 。学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；
10) 深度学习：常见的深度学习算法包括：受限波尔兹曼机（RestrictedBoltzmann Machine，RBN），Deep Belief Networks（DBN），卷积网络（Convolutional Network）, 堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）；
11) 降低维度的算法：常见的算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis，PCA） ， 偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression，PLS），Sammon映射 ， 多维尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追踪（ProjectionPursuit）等；
12) 集成算法：常见的算法包括：Boosting，Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆叠泛化（Stacked Generalization ， Blending），梯度推进机（GradientBoosting Machine, GBM），随机森林（Random Forest） 。
3、掌握一种编程工具，比如Python
一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写 ， 写完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高 。matlab虽然包也多，但是效率是这四个里面最低的 。
4、了解行业最新动态和研究成果，比如各大牛的经典论文、博客、读书笔记、微博微信等媒体资讯 。
5、买一个GPU ， 找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多动手写写代码，多做一些与人工智能相关的项目 。
6、选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去
人工智能有很多方向，比如NLP、语音识别、计算机视觉等等，生命有限，必须得选一个方向深入的专研下去，这样才能成为人工智能领域的大牛，有所成就 。
再回答第二个问题 ， 人工智能到底是不是一项技术？
根据百度百科给的定义 ， 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI 。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的还能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 。
百度百科关于人工智能的定义详解中说道：人工智能是计算机的一个分支 ， 二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能） 。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一 。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果 ， 人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统 。
综上，从定义上讲 ， 人工智能是一项技术 。
希望能帮到你 。
人工智能需要学习的主要内容包括：数学基础课学科基础课 ， 包括程序设计基础、数据结构、人工智能导论、计算机原理、 数字电路 、系统控制等；专业选修课 ， 比如 神经网络 、深度学习以及认知科学、神经科学、计算金融、计算生物学、计算语言学等交叉课程 。
一、人工智能专业学什么
1.认知与神经科学课程群
具体课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程
2.人工智能伦理课程群
具体课程：《人工智能、 社会 与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》
3.科学和工程课程群
新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力 ， 寻找人工智能的突破点，同时必须要以严谨的态度进行科学研究，让人工智能学科走在正确、 健康 的发展道路上 。
4.先进机器人学课程群
具体课程：《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》
5.人工智能平台与工具课程群
具体课程：《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《 游戏 设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》 。
6.人工智能核心课程群
具体课程：《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》 。
二、人工智能专业培养目标及要求
以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉 。
探索 实践适合中国高等人工智能人才培养的教学内容和教学方法，培养中国人工智能产业的应用型人才 。
三、人工智能专业简介
人工智能专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设 。2018年4月，教育部在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，并研究设立人工智能专业，进一步完善中国高校人工智能学科体系 。2019年3月，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，根据通知，全国共有35所高校获首批「人工智能」新专业建设资格 。
2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果 ， “人工智能”专业成为热门 。
人工智能是一个综合学科，其本身涉及很多方面，比如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等，因此，我们想要学好整个人工智能是很不容易的 。
首先我们需要一定的数学基?。纾焊呤⑾咝源⒏怕事邸⑼臣蒲У鹊?。很多人可能要问，我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干，实则不然 。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律 ， 此外还有许多其他数学科目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍 。
然后我们需要的就是对算法的累积 ， 比如人工神经网络、遗传算法等 。人工智能的本身还是通过算法对生活中的事物进行计算模拟，最后做出相应操作的一种智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要 ， 可以说是不可或缺的一部分 。
最后需要掌握和学习的就是编程语言，毕竟算法的实现还是需要编程的，推荐学习的有Java以及Python 。如果以后想往大数据方向发展，就学习Java ， 而Python可以说是学习人工智能所必须要掌握的一门编程语言 。当然，只掌握一门编程语言是不够的，因为大多数机器人的仿真都是采用的混合编程模式，即采用多种编程软件及语言组合使用，在人工智能方面一般使用的较多的有汇编和C，此外还有MATLAB、VC等，总之一句话，编程是必不可少的一项技能，需要我们花费大量时间和精力去掌握 。
人工智能现在发展得越来越快速，这得益于计算机科学的飞速发展 。可以预料到，在未来，我们的生活中将随处可见人工智能的产品 ， 而这些产品能为我们的生活带来很大的便利，而人工智能行业的未来发展前景也是十分光明的 。所以，选择人工智能行业不会错，但正如文章开头所说，想入行，需要我们下足功夫，全面掌握这个行业所需要的技能才行 。
，首先呢，如果你是在校大学生 ， 想要以后从事人工智能专业相关工作，我这里给你分享下 南京大学人工智能学院院长周志华教授 曾经在论坛上分享的南京大学人工智能专业本科生教育培养大纲的相关课程 。
首先是基础数学部分：
人工智能亦称智械、机器智能 ， 指由人制造出来的机器所表现出来的智能 。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术 。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代 。
常用机器学习方法有哪些？机器学习中常用的方法有：
(1) 归纳学习
符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习 。
函数归纳学习(发现学习)：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习 。
(2) 演绎学习
(3) 类比学习：典型的类比学习有案例(范例)学习 。
(4) 分析学习：典型的分析学习有解释学习、宏操作学习 。
扩展资料：
机器学习常见算法：
1、决策树算法
决策树及其变种是一类将输入空间分成不同的区域，每个区域有独立参数的算法 。决策树算法充分利用了树形模型，根节点到一个叶子节点是一条分类的路径规则，每个叶子节点象征一个判断类别 。先将样本分成不同的子集 ， 再进行分割递推，直至每个子集得到同类型的样本 ， 从根节点开始测试，到子树再到叶子节点 ， 即可得出预测类别 。此方法的特点是结构简单、处理数据效率较高 。
2、朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法是一种分类算法 。它不是单一算法，而是一系列算法，它们都有一个共同的原则，即被分类的每个特征都与任何其他特征的值无关 。朴素贝叶斯分类器认为这些“特征”中的每一个都独立地贡献概率，而不管特征之间的任何相关性 。然而，特征并不总是独立的 ， 这通常被视为朴素贝叶斯算法的缺点 。简而言之，朴素贝叶斯算法允许我们使用概率给出一组特征来预测一个类 。与其他常见的分类方法相比，朴素贝叶斯算法需要的训练很少 。在进行预测之前必须完成的唯一工作是找到特征的个体概率分布的参数，这通常可以快速且确定地完成 。这意味着即使对于高维数据点或大量数据点，朴素贝叶斯分类器也可以表现良好 。
3、支持向量机算法
基本思想可概括如下：首先，要利用一种变换将空间高维化，当然这种变换是非线性的，然后，在新的复杂空间取最优线性分类表面 。由此种方式获得的分类函数在形式上类似于神经网络算法 。支持向量机是统计学习领域中一个代表性算法 ， 但它与传统方式的思维方法很不同，输入空间、提高维度从而将问题简短化 ， 使问题归结为线性可分的经典解问题 。支持向量机应用于垃圾邮件识别，人脸识别等多种分类问题 。
参考资料：百度百科-机器学习（多领域交叉学科）
关于朴素贝叶斯代码java和朴素贝叶斯分类算法代码的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息 ， 记得收藏关注本站 。
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