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系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创

我的理解是：机器学习属于人工智能，深度学习是机器学习的子集，数据驱动应该属于大数据。但他们都属于人工智能领域。有人说通过自动化手段实时收集数据，在线分析相关信息，总结规律，形成数据建模，当用户搜索时自动根据模型对价格进行调整。即进行了“数据采集——数据分析——得到模型——根据模型去分析并调整价格”这样的一个过程，但我认为不是数据驱动，而是模型驱动，根据原有数据生成的模型是不变的，数据经过模型得到结果。而数据驱动是模型去适应数据，模型是根据不同的数据而改变的。在我们身边的数据驱动的例子就是：1、电子购物软