演算法 從問題到方法的對映
任務示例 | 機器學習術語 | 典型方法 |
1.識別垃圾郵件 2.根據商品目錄對商品分類 3.識別即將違約的貸款 4.將顧客指派到某個顧客類 | 分類：將已知標籤指派給物件 | 決策樹、樸素貝葉斯、邏輯迴歸、支援向量機 |
1.預測關鍵詞廣告的價值 2.估計貸款會拖欠的概率 3.預測營銷活動將增加多少交易量或者銷售量 | 迴歸：預測或者預報數值 | 線性迴歸、邏輯迴歸 |
1.發現被一起購買的商品 2.識別在同一次回話中經常瀏覽的網頁 3.識別成功的網頁和關鍵詞廣告組合 | 關聯規則：尋找常常一起出現在資料裡的物件 | 關聯規則 |
1.識別具有相同購買模式的顧客群體 2.識別在相同地區或者相同顧客群體裡受歡迎的商品 3.識別所有討論類似事件的新聞項 | 聚類：組內成員與其他組的成員相比更為相似 | K-均值 |
1.根據其他相似顧客的購買情況為顧客作產品推薦 2.根據相似商品過去拍賣的最終價格預測某拍賣商品的最終價格 | 最近鄰：根據最相似於某個資料的一或者多個數據來預測該資料的屬性 | 最近鄰法 |
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