最通俗的机器学习介绍

摘要：在本文中，我将描述数据分析是如何与机器学习相关的，还将揭开机器学习中的一些荒唐和错误的说法，并解释机器学习的过程和类型。

如果你不是一个人工智能专家，不要担心，我不会提及线性回归和k-均值聚类。

数据分析和机器学习

如果你认为大数据仅仅是关于SQL语句查询和海量的数据的话，那么别人也会理解你的，但是大数据真正的目的是通过对数据的推断，从数据中获取价值、从数据中发现有用的东西。例如，“如果我降低5%的价格，我将增加10%的销售量。”

数据分析是重要的技术，包括如下方面:

· 描述性分析:确定所发生的事情。这通常涉及到描述发生了什么现象的报告。例如，用这个月的销售额与去年同期进行比较的结果。

·  特征性分析:解释现象发生的原因，这通常涉及使用带有OLAP技术的控制台用以分析和研究数据，根据数据挖掘技术来找到数据之间的相关性。

·  预测性分析: