【实战篇】【深度解析DeepSeek：从机器学习到深度学习的全场景落地指南】
一、机器学习模型：DeepSeek的降维打击
1.1 监督学习与无监督学习的"左右互搏"
监督学习就像学霸刷题——给标注数据（参考答案）训练模型。DeepSeek在信贷风控场景中，用逻辑回归模型分析百万级用户数据，通过特征工程挖掘出"凌晨3点频繁申请贷款"这类魔鬼细节，坏账率直接砍半。
无监督学习则是让AI自己找规律，比如电商平台用DeepSeek的聚类算法把用户分成"薅羊毛党"“品质控”"价格敏感型"等8大类，个性化推荐转化率飙升300%。更绝的是他们的半监督学习方案，只用10%标注数据就能达到全监督90%的准确率，省下百万级标注成本。
1.2 模型选择与调优的"九阳神功"
选模型就像选兵器——数据量小用SVM（瑞士军刀），结构化数据用XGBoost（屠龙刀），非结构化数据直接上深度神经网络（倚天剑）。DeepSeek的AutoML工具能自动遍历200+模型组合，某医疗客户用这个功能三天就找到最优的