1、检索
（1）什么是检索？
示例：搜索跟已知文档最相近的一篇文档或K篇文档
（1）检索的应用：几乎涉及方方面面
图片搜索、产品搜索、歌曲搜索、电影、电视、文章、人际网
2、聚类
（1）什么是聚类？
（2）示例
将文章根据主题分类：社会、体育、政治等
图片按照主题分类：天空、花朵、动物等
培训平台coursera学习人员分类
3、内容整体介绍
4、具体内容介绍
（1）NN最近邻搜索
1NN、KNN、kd-tree、LSH
（2）k-means和mapreduce：k均值聚类，mapreduce映射和规约是一种分布式计算框架
（3）混合模型：用于聚类的概率模型
混合高斯模型MoG和期望估计EM
计算聚类的不确定性，对点进行软指派（提供属于不同类别的概率），而不是像K-means一样直接指派类别。
（4）LDA：latent dirichlet allocation隐狄利克雷分布
一种更精妙的概率模型来分析文档
输入：一堆文档
输出：每篇文章不同主题的分布