这是一个涉及大量数据和大量变量的复杂问题。你知道机器学习是最好的方法，但你以前从来没用过。如何处理杂乱、不完整或各种格式的数据?如何为数据选择正确的模型?
听起来令人畏惧的?不要气馁。一个系统的工作流程将帮助你顺利起步。
阅读电子书，逐步从基础到高级技术和算法：
- 第1节：介绍机器学习
学习机器学习的基础知识，包括有监督和无监督学习、选择正确的算法以及实际示例。 - 第二部分:开始学习机器学习
以健康监测应用程序为例，逐步完成机器学习工作流。本节涵盖访问和加载数据、预处理数据、衍生特征以及训练和优化模型。 - 第三部分:应用无监督学习
探索硬聚类和软聚类算法，并了解常用的降维技术，以提高模型性能。 - 第4节：应用监督学习
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、特征转换和超参数调优。
