机器学习入门

数据科学正在快速发展成所有行业开发人员和管理人员的关键技能，它看起来也十分有趣。但是，它非常复杂，虽有许多工程和分析工具助力，却也难清楚掌握现在做得对不对，哪里是不是有陷阱。在本文中，我们解释了如何发挥数据科学的作用，理解哪里需要它，哪里不需要它，以及如何令它为你产生价值，如何从先行者那里获得有用的经验。这是“GettingAHandleOnDataScience”系统文章中的一部分，你可以通过此RSS予以订阅。大多数类型的机器学习项目归根结底通常是使用监督式学习方式进行分类或回归。特征工程是大多数机器学习过程中的一个关键组成部分。像K均值（K-means）之类无人监督式的学习算法能用于你事前

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

机器学习入门

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载