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我想买佳能单反相机,我是新手,请问EOS600和EOS700那个好？

佳能600D和佳能700D的区别还是很明显的，作为佳能600D的升级机型佳能700D增加了相机的触摸屏幕还提高了相机的视频拍摄效果另外在相机的机身操作性还有机身材质上都有了明显的提升，所以如果预算不是特别紧张的话，新上市的佳能700D应该是更好的选择，如果比较看重性价比的话，性价比更高的佳能600D也值得考虑。

佳能600D采用了一枚1800万像素的APS-C画幅的CMOS传感器，和自家550D、60D、7D**一致。这枚高像素CMOS有着令人称道的解像力和不错的综合素质。而佳能600D相对于550D一个比较明显的升级，就是佳能将60D上受到欢迎的3.0英寸、104万有效像素双轴翻转LCD下放给入门强机600D，因此在采用实时取景拍照时，佳能600D将非常灵活! 除此之外，佳能600D还搭载了改进了的自动模式，能够让初学者更加方便的操控相机;并且在600D上**出现的“BASIC ”模式也非常值得我们进一步挖掘;当然包括微缩景观、鱼眼镜头等创意滤镜功能也毫无疑问的被加入，可以说在各项配置上，佳能600D已经非常接近自家60D相机。只是在对焦、取景、电力、肩屏以及体积上还或多或少存在差别。自己看着选择吧。

大数据工程师需要精通算法吗，要达到一个什么程度呢？

什么是大数据，大数据的意义是什么？弄清这两个问题，或许对你来说，很有必要，首先大数据不外乎就是我们目前面对的数据比以往要多很多很多倍，是一台计算机无法处理的，是需要很多台计算机进行处理的，那么大数据的意义是什么？我们之所以要处理大数据，其目的就是要提炼出数据里面对我们有用的信息，然后利用这些有用的信息帮助我们处理很多现实生活中的问题，比如大数据处理的一个经典原型就是，超市将啤酒放在婴儿布旁边，看似不相关的东西，却产生了关联，原因是超市经过分析，很多时候买婴儿布的人，买了布之后，又去卖啤酒的地方拿啤酒。

那么怎么提炼里面的信息并且对我们有用呢？这肯定需要的知识非常多了，因为这些信息首先是我们不知道的？所以我们不能够设计一个固定的模式去进行提炼，而是要从**的视角去进行提炼，这一系列就设计算法和很多数学及其他专业的课程了，所以，大数据不仅仅是一门计算机课程，而是需要多门知识才能够处理好的课程。

机器学习是人工智能的一个重要分支，而机器学习下最重要的就是算法，本文讲述归纳了入门级的几个机器学习算法，关注基数智能微信公众号jishu2017ai，一起加入AI技术大本营。

1、监督学习算法

这个算法由一个目标变量或结果变量（或因变量）组成。这些变量由已知的一系列预示变量（自变量）预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续，直到模型在训练数据上获得期望的**度。监督式学习的例子有：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。

1）线性回归

通常用于根据连续变量估计实际数值。我们通过拟合**直线来建立自变量和因变量的关系。这条**直线叫做回归线，并且用 Y= a *X b 这条线性等式来表示。

2）Logistic回归

这是一个分类算法而不是一个回归算法。该算法可根据已知的一系列因变量估计离散数值（比方说二进制数值 0 或 1 ，是或否，真或假）。简单来说，它通过将数据拟合进一个逻辑函数来预估一个事件出现的概率。因此，它也被叫做逻辑回归。因为它预估的是概率，所以它的输出值大小在 0 和 1 之间。

3）分类和决策树（CART）

这个监督式学习算法通常被用于分类问题。令人惊奇的是，它同时适用于分类变量和连续因变量。在这个算法中，我们将总体分成两个或更多的同类群。这是根据最重要的属性或者自变量来分成尽可能不同的组别。

4）朴素贝叶斯法

用更简单的话来说，一个朴素贝叶斯分类器假设一个分类的特性与该分类的其它特性不相关。举个例子，如果一个水果又圆又红，并且直径大约是 3 英寸，那么这个水果可能会是苹果。即便这些特性互相依赖，或者依赖于别的特性的存在，朴素贝叶斯分类器还是会假设这些特性分别独立地暗示这个水果是个苹果。

5）KNN

该算法可用于分类问题和回归问题。然而，在业界内，K – 最近邻算法更常用于分类问题。K – 最近邻算法是一个简单的算法。它储存所有的案例，通过周围k个案例中的大多数情况划分新的案例。根据一个距离函数，新案例会被分配到它的 K 个近邻中最普遍的类别中去。

2、非监督学习算法

在这个算法中，没有**目标变量或结果变量要预测或估计。这个算法用在不同的组内聚类分析。这种分析方式被广泛地用来细分客户，根据干预的方式分为不同的用户组。非监督式学习的例子有：关联算法和 K – 均值算法。

1）Apriori 算法

Apriori算法是一种用于关联规则挖掘（Association rule mining）的代表性算法，它同样位居十大数据挖掘算法之列。关联规则挖掘是数据挖掘中的一个非常重要的研究方向，也是一个由来已久的话题，它的主要任务就是设法发现事物之间的内在联系。

2）K-均值聚类

使用 K – 均值算法来将一个数据归入**数量的集群（假设有 k 个集群）的过程是简单的。一个集群内的数据点是均匀齐次的，并且异于别的集群。

3）主成分分析(PCA)

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。

3、集成学习算法

这个算法训练机器进行决策。它是这样工作的：机器被放在一个能让它通过反复试错来训练自己的环境中。机器从过去的经验中进行学习，并且尝试利用了解最透彻的知识作出**的商业判断。 强化学习的例子有马尔可夫决策过程。

1）Bagging 随机森林

在随机森林算法中，我们有一系列的决策树（因此又名“森林”）。为了根据一个新对象的属性将其分类，每一个决策树有一个分类，称之为这个决策树“投票”给该分类。这个森林选择获得森林里（在所有树中）获得票数最多的分类。

2）AdaBoost 提升

当我们要处理很多数据来做一个有高预测能力的预测时，我们会用到 GBM 和 AdaBoost 这两种 boosting 算法。boosting 算法是一种集成学习算法。它结合了建立在多个基础估计值基础上的预测结果，来增进单个估计值的可靠程度。这些 boosting 算法通常在数据科学比赛如 Kaggl、AV Hackathon、CrowdAnalytix 中很有效。

谢邀～

说明一下，全栈（Full stack ）和大数据这两个内容请不要糅合在一起！全栈指的是java web从前台页面，包括抠图，切图再到后台程序编写，数据库，系统环境搭建这一系列！

大数据是专注于对大量数据，几百或上千个G这样的数据进行处理，归纳，统计和分析！且每次处理的数据都是几百或上千万条，集中在数据库层面，例如Hadoop 技术。

大数据虽然可以说属于数据库层面，但一般人要精通全栈再精通大数据，是学不完的，精力不够！大数据只是数据层面的一个大的扩展，但不应该归为全栈当中去！

大数据肯定需要算法的，然而作为小白，建议题主先打好基础！大数据也需要编程基础的，像java，Scala 这些需要基础也是要有的！建议题主不要那么快去想着算法，因为对于小白来说，个人觉得还为时过早！

感谢阅读！