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监督学习:经过已符号的练习数据来练习模型。
无监督学习:经过未符号的数据来发现数据中的形式。
强化学习:经过与环境交互来学习最优战略。
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《Python机器学习》:这本书具体介绍了Python在机器学习中的运用,适宜有必定编程根底的读者。
《深度学习》:这本书深化解说了深度学习的基本原理和实战技巧。
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确认项目方针:清晰您要处理的问题和方针。
搜集数据:依据项目需求,搜集相关数据。
数据预处理:对搜集到的数据进行清洗、转化等预处理操作。
挑选模型:依据项目需求和数据特色,挑选适宜的机器学习模型。
练习模型:运用练习数据对模型进行练习。
评价模型:运用测试数据对模型进行评价,调整模型参数。
布置模型:将练习好的模型布置到实践运用中。
经过着手实践,您能够更好地了解机器学习算法的原理和运用。
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