您有一个复杂的问题，涉及大量数据和大量变量。你知道机器学习将是最好的方法 - 但你以前从未使用过。如何处理凌乱，不完整或以各种格式的数据处理数据？如何为数据选择正确的模型？
听起来令人生畏？不要沮丧。系统工作流程将帮助您下滑开始。
阅读电子书从基础上逐步到高级技术和算法：
- 第1节：引入机器学习
了解机器学习的基础知识，包括监督和无监督的学习，选择正确的算法和实际示例。 - 第2节：机器学习入门
使用健康监控应用程序作为示例步骤通过机器学习工作流程。该部分涵盖访问和加载数据，预处理数据，导出功能和培训和炼油模型。 - 第3节：申请无监督的学习
探索硬群和软聚类算法，了解常见的减少技术，用于提高模型性能。 - 第4节：申请监督学习
探索分类和回归算法，并了解模型改进的技术，包括特征选择，功能转换和超参数。
