为什么会说干货分享干货是什么意思 _机器学习

机器学习 -是时下最火热的技术名词之一。
逃学博士一直在不断丰富自己的知识，将学到的知识消化吸收，并且写成文字发表出来。这是一个学习的过程，利人利己，何乐不为。
另外，做个小宣传。这位加拿大Bob大叔是一个经营着农场的高中老师，顺便教大家生活中的英语。浑厚的美式大叔发音，有兴趣的可以去学习下。
逃学博士所在学校离大叔很近，大叔也苦于自己的视频被搬运。所以，一拍即合。逃学博士帮Bob大叔在国内上传视频啦。希望大家支持。

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加拿大Bob大叔
言归正传，这篇文章我们一起来简单了解一下：
这些是机器学习的基础，打好基础我们再聊高深的知识。
01 什么是机器学习？

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机器学习
信息时代，数据为王。我们首先要弄清楚，为什么现在的科技公司都称自己是“数据公司” 。整天收集那么多数据做什么呢？
我们一步一步来！
每天我们自己都会贡献很多数据，比如你上网浏览了什么网页，你在淘宝上查看了什么产品，你去过什么地方（手机GPS），今日头条上看过什么主题的文章或者视频等等。不要以为没有用，科技公司靠着这些数据可是赚的盆满钵满的。
对我们个人来说”时间就是金钱！“
对于数据公司来说”数据就是金矿！”
你有没有发现，当你在头条上看过“教羽毛球”的视频后，头条就会给你不停的推送羽毛球相关的视频呢？
这些推送可不是头条工作人员给你手动推送的，而是通过后台的算法，认为你大概率对羽毛球相关视频感兴趣，所以才推送给你。毕竟你点开视频，头条才能赚钱。
那我们就从这个推送问题，来说说机器学习吧！

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图1：原创，转载注明出处
假设你有1000个人的数据，分别是他们对运动的喜好，包括：
图1的方法是机器学习的一种方法，叫决策树（ Tree）。这个数据分析的目的是找出喜欢羽毛球和喜欢篮球之间的关系。
如果这个机器学习模型表现好的话，我们完全可以从一个人是否喜欢羽毛球，一步一步推断出他是否也喜欢篮球。
这就是一个简单的机器学习过程。那么，机器学习最重要两步是什么呢？
我们一起来做一个简单的机器学习模型，研究目标是糖的摄入量和肥胖之间的关系；

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瞎掰的数据
不要在意数据，都是我瞎掰的。
我们看到，糖摄入量和体重是存在一个正相关的关系。这就是最基本的线性规划的问题（）。

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数据间的关系
机器学习的核心之一是依靠数据定模型找关系，也就是用数据去训练（）模型。
上图所示，体重 = 1.6493 * 糖摄入量 + 45.877
【为什么会说干货分享干货是什么意思】为什么我们要去找这个关系呢？

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