大数据开发中关于机器学习，需要掌握哪些知识点呢？

在我们平时的大数据开发工作中，机器学习也是经常用到的技能。相对于其他知识点，这部分的内容相对占的比重也是很高的。那么想要从事大数据开发应该掌握哪些机器学习的技术呢？

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机器学习相关的知识点如下：

1、机器学习介绍

什么是机器学习、机器学习与人类思考的对比、简单的线性回归

2、线性回归详解

简单的线性回归 多元现行回归、什么梯度下降、保险保费预测案例

3、逻辑回归分类算法

什么是分类 分类与回归的区别、逻辑回归分类原理、音乐分类案例

4、Kmeans聚类算法

什么是聚类、Kmeans算法原理、微博营销案例

5、KNN分类算法

KNN原理、手写实现KNN算法、约会案例

6、决策树 随机森林算法

算法原理、手写实现算法

在学习和掌握一些机器学习的基本知识之后，能够将所学知识运用到项目实战中才是重中之重。

那么什么样的项目符合刚刚掌握机器学习的知识的要求呢

以下为项目主要运用的技术点（推荐系统案例）

推荐系统介绍以及架构分析：什么是推荐系统,以及推荐系统的前景、什么是lambda架构、本项目架构详解

推荐系统的特征工程：数据清洗、特征工程 关联特征与基本特征的构建

推荐系统代码实现以及部署：什么是dubbo为服务、代码实现、项目部署