机器学习标签库（机器人的标签）

显微镜式营销洞察背后的黑科技

1、“显微镜级别洞察力背后的黑科技无论何时，市场洞察都是营销人的眼睛，视线看向哪里、看到了什么，都左右着未来商业潮水的走向。20多年前，“市场洞察更多还被称为“市场调研，由于可获取的样本量有限，调研结果在如今看来并不精准，更难以称之为“洞察。互联网的兴起才让“洞察真正成为可能。

2、在视觉上，营销更应具备视觉冲击力，尤其针对年轻人，制造视觉的冲突和差异也是一项营销要诀。走心是有技巧的，不要盲目追求热点，从传统广告到网络营销，再到流水线式炮制热点，达到传播目的并非难事。但热点本身就是不确定的，贸然追寻，短期内虽然会提高关注度，但长期看反而容易造成品牌调性的紊乱。

3、结束语在为期三天的线下活动中，“520宠爱季”联合百度无人车品牌“萝卜快跑”进一步精准抓住了年轻人的兴趣点，用黑科技浪漫告白挑动用户神经，打造了沉浸式520城市告白记忆为活动“加温”。

机器学习算法和深度学习的区别?

1、指代不同 机器学习算法：是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。深度学习：是机器学习（ML， Machine Learning）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标人工智能。

2、深度学习与传统的机器学习最主要的区别在于随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。这是因为深度学习算法需要大量的数据来完美地理解它。硬件依赖 深度学习算法需要进行大量的矩阵运算，GPU 主要用来高效优化矩阵运算，所以 GPU 是深度学习正常工作的必须硬件。

3、而机器学习与深度学习对比具体体现在四方面，第一就是数据依赖，一般来说，性能是区别二者的最主要之处。当数据量小时，深度学习算法表现不佳。这就是深度学习算法需要大量的数据才能完美理解的唯一原因。第二就是硬件依赖通常，深度学习依赖于高端设备，而传统学习依赖于低端设备。因此，深度学习要求包含GPU。

4、可解释性是机器学习与深度学习算法间的主要区别之一——深度学习算法往往不具备可解释性。也正因为如此，业界在使用深度学习之前总会再三考量。

机器学习的分类

机器学习的分类主要有学习策略、学习方法、数据形式。学习目标等。

机器是由各种金属和非金属部件组装成的装置，消耗能源，可以运转、做功。机器学习的分类有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习四种。

按照学习方式不同，机器学习分为监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。监督学习 监督学习是从x，y这样的示例对中学习统计规律，然后对于新的X，给出对应的y。输入空间、特征空间、输出空间输入、输出所有可能的取值的集合分别称为输入空间、输出空间。

机器学习的分类如下：监督学习：表示机器学习的数据是带标记的，这些标记可以包括数据类别、数据属性及特征点位置等。这些标记作为预期效果，不断修正机器的预测结果，具体实现过程是：通过大量带有标记的数据来训练机器，机器将预测结果与期望结果进行比对。无监督学习：表示机器学习的数据是没有标记的。

机器学习根据应用领域和算法原理，可以分为以下几类： 监督学习：通过已知的训练数据来学习模型，再利用模型对未知数据进行预测和分类。实际应用：图像识别、语音识别、自然语言处理等。 无监督学习：在没有标签数据的情况下，通过数据本身发现隐藏的模式和结构。实际应用：聚类、降维、异常检测等。

自如用户画像平台建设实践与营销应用

因此自如数据智能中心基于3000w+自如用户、200w+自如业主、100w+房源，建设了达芬奇·用户画像平台，360度全方位刻画用户画像，包含用户基础信息、找房行为、O2O行为、服务行为等。 02 自如达芬奇·用户画像平台建设实践 01 自如达芬奇·用户画像平台 达芬奇·用户画像平台，是赋能业务进行精细化运营的平台。

大数据用户画像的方法、实践与行业应用 伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。

大数据基础平台、大数据门户（也即大数据分析平台，含用户画像）、大数据业务应用系统（如风控系统、个性化推荐系统等）。虽然他们三者之间存在依赖关系，比如大数据分析平台的数据从大数据基础平台出，个性化推荐系统所用到的用户画像从大数据分析平台过来，但我们千万不要先做完成一个平台再去做另一个平台。