做出產(chǎn)品膊升，需要學(xué)多少理論知識(shí)邦马？
機(jī)器學(xué)習(xí)：學(xué)習(xí)策略： ?示教學(xué)習(xí)(Learning from instruction或Learning by being told)
學(xué)生從環(huán)境（教師或其它信息源如教科書等）獲取信息，把知識(shí)轉(zhuǎn)換成內(nèi)部可使用的表示形式，并將新的知識(shí)和原有知識(shí)有機(jī)地結(jié)合為一體雀彼。所以要求學(xué)生有一定程度的推理能力，但環(huán)境仍要做大量的工作即寡。教師以某種形式提出和組織知識(shí)徊哑，以使學(xué)生擁有的知識(shí)可以不斷地增加。這種學(xué)習(xí)方法和人類社會(huì)的學(xué)校教學(xué)方式相似聪富，學(xué)習(xí)的任務(wù)就是建立一個(gè)系統(tǒng)莺丑，使它能接受教導(dǎo)和建議，并有效地存貯和應(yīng)用學(xué)到的知識(shí)墩蔓。不少專家系統(tǒng)在建立知識(shí)庫時(shí)使用這種方法去實(shí)現(xiàn)知識(shí)獲取梢莽。示教學(xué)習(xí)的一個(gè)典型應(yīng)用例是FOO程序。
斯坦福大學(xué)公開課 ：機(jī)器學(xué)習(xí)課程
Hadoop: 1.分布式文件系統(tǒng)HDFS 2.分布式計(jì)算編程模型Map\reduce ?3.分布式數(shù)據(jù)庫Hbase 等許多相關(guān)組件
分布式計(jì)算編程模型Map\reduce: ?map函數(shù)從文件抽取有用的數(shù)據(jù)钢拧；reduce函數(shù)根據(jù)抽取的數(shù)據(jù)蟹漓，進(jìn)行整合，產(chǎn)生結(jié)果
Mahout：面向 Hadoop 的機(jī)器學(xué)習(xí)源内。用于預(yù)測(cè)分析和其他高級(jí)分析葡粒。
虛擬化?
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