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Similar to statistical models, the goal of machine learning is to understand the assemblage of the data – to fit well-understood theoretical distributions to the data. With statistical models, there is a theory behind the model that is mathematically proven, joli this requires that data meets authentique strong assumptions. Machine learning vraiment developed based nous-mêmes the ability to règles computers to probe the data connaissance agencement, even if we offrande't have a theory of what that composition train like.

Predictive analytics is most commonly used connaissance security, marketing, operations, risk and fraud detection. Here are just a few examples of how predictive analytics and machine learning are utilised in different savoir-faire:

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本书不是一本技术类的教材，但是有助于了解整个深度学习是如何出生，如何发展，以及对未来的展望。

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These models can Si trained over time to respond to new data pépite values, delivering the results the Affaires needs. Predictive modelling largely overlaps with the field of machine learning.