在这篇博文中，我们将简要介绍以下主题，为您提供机器学习的基本介绍：什么是机器学习训练机器学习模型优化参数神经网络如果您不是专家，请不要担心—这篇博文所需的唯一知识是基础高中数学。什么是机器学习？牛津词典将机器学习定义为：“计算机从经验中学习的能力”。机器学

Spark是一个大规模的数据处理引擎，集成了SQL查询分析，该引擎是用Scala写的，所以一些高级的实现了的算法都是用它进行描述。已知支持的第三方语言有：C【https://github.com/Microsoft/Mobius，Java,Scala,Python,R【http://spark.apache.org】一般性理解：Spark

前提：统计学习（统计分析）和机器学习之间的区别金融公司采用机器学习技术及招募相关人才要求第一个问题：　 机器学习和统计学都是数据科学的一部分。机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据（被用作训练集），来调整模型或算法的参数。这包含了许多的技术，比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都适合机器学习。例如有一种统计和数

资料获取地址见文末或评论！一、预备知识微积分（偏导数、梯度等等）概率论与数理统计（例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等）最优化方法（比如梯度下降、牛顿拉普什方法、变分法（欧拉拉格朗日方程）、凸优化等等）二、路线1（基于普通最小二乘法的）简单线性回归线性回归中的新进展（岭回归和LASSO回归）(此处可以插入Bagging和AdaBoost的内容