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机器学习入门
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
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