7个大机器学习方法，让你的简历脱颖而出

动，对顾客开展可分聚类。由此可知如，我们可以根据卖家的出售历史或人口该系统对他们开展聚类。

4. 冲动比对（Sentiment Analysis）

冲动比对是对注释之前所表达的态度和情感开展辨别和二阶的步骤。

对于一名数据资料物理界来说，了解冲动比对相当关键性，因为能用冲动比对可以阐明卖家该系统、其产品纽约时报甚至是对冲趋势。

我们可以借此机会去动手的冲动比对计划内容如下：

（1）比对卖家该系统的数据资料，从之前辨别显露积极冲动和不作为冲动。由此可知如，我们可以通过查看卖家对原先其产品的纽约时报，来找显露频率最多的差评和青睐。

（2）比对Twitter数据资料，来了解冲动是如何随着等待时间而变异的。由此可知如，我们可以在几周或几个月底的等待时间内跟踪Twitter上关于某一特定焦点（如内政部长民主选举）的冲动。

（3）将影评可分正面的或负面的。由此可知如，我们可以应用注释分类学解法将来自“烂番茄”（Rotten Tomatoes）的纽约时报可分“原先鲜的”（正面的）和“腐烂的”。（才是的）

（4）辨别Twitter上关于自己的子公司及挑战对手的冲动。由此可知如，我们可以跟踪Yelp对某一其产品的纽约时报，并已确定人们的冲动是如何随等待时间而变异的。

5. 引荐子系统（Recommender System）

引荐子系统用于对其产品和服务开展个性化引荐。

对于一名数据资料物理界来说，了解引荐子系统也是很关键性的，因为引荐子系统可以为了让企业将其公关活动个性化，提高卖家的参与度。

我们可以借此机会去动手的一些相当实用的引荐子系统，如下：

（1）相结合原先片引荐子系统。由此可知如，我们可以相结合一个解法，根据用户对基本上读过的原先片的评分来引荐原先原先片。

（2）变成立亚马孙其产品引荐子系统。这可以通过可用诸如有规律最小二乘（ALS，Alternating Least Squares）解法这样的解法来实现。

（3）为子公司或零售网上变成立其产品引荐子系统。由此可知如，我们可以把各不相同的其产品元数据在独自，从之前引荐同一并不一定的其产品。（由此可知如，“如果你更喜欢这个其产品，你也会更喜欢这些”）

（4）相结合游览引荐子系统。由此可知如，我们可以可用位置数据资料来引荐用户所在位置附近的娱乐活动或餐馆。

6. 自然母语处置（NLP，Natural language Processing）

自然母语处置是从注释数据资料之前了解和合变成该系统的步骤。

这一类计划将为了让我们了解自然母语处置的框架知识，以及如何从注释数据资料之前合变成该系统。

对于一名数据资料物理界来说，了解自然母语处置相当关键性，因为能用自然母语处置可以比对卖家该系统、其产品纽约时报，甚至法律元数据。

我们可以借此机会去动手的一些自然母语处置计划内容如下：

（1）比对卖家该系统数据资料，了解卖家是如何用自己的话来所述其产品或服务的。（由此可知如，该系统之前是不是包含积极的或不作为的搜索引擎？）

（2）从法律元数据之前合变成该系统。（如：合同这两项的合变成）

（3）从亚马孙的其产品所述之前合变成该系统。（由此可知如：合变成对其产品的物理性质和优点的所述）

（4）从引文之前合变成某一子公司或其挑战对手的该系统。

7. 可计算性（ANN，Artificial Neural Network）

可计算性是一种类似于大脑神经处置该系统的可计算性解法。

它是由相互连接的神经元三组合而变成。通过这些神经元可以学习和辨别数据资料模式。我们通常能用可计算性开展图像辨别或自然母语处置等。

可计算性有许多各不相同的多种类型，所以我们要同样一个适合自己的特定数据资料集和用由此可知。

我们可以借此机会去动手的可计算性计划内容如下：

（1）相结合简单的可计算性辨别手写数字。

（2）训练可计算性预期对冲价格。

（3）相结合信息处理，将图像可分各不相同的并不一定。（如狗或猫）

（4）训练信息处理辨别注释软件包的母语。

随即进一步提高自己的消息来源

感激大家阅读此文！如果大家只能进一步提高自己的消息来源，可以考虑去动手这7个数据资料物理计划之前的反之亦然一个，来让消息来源脱颖而显露。

从相结合可计算性或自然母语处了解法，到比对卖家该系统和其产品纽约时报，这些计划都能以多种方式展示我们的大数据资料处置能力。

译者：甜汤

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