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    一份关于机器学习端到端学习指南

    人工智能、机器学习已经火了有一阵了,很多程序员也想换到这方向,目前有关于深度学习基础介绍的材料很多,但很难找到一篇简洁的文章提供实施机器学习项目端到端的指南,从头到尾整个过程的相关指南介绍。因此,个人在网上搜集到了许多有关于实施机器学习项目过程的文章,深入介绍了如何实现机器学习/数据科学项目的各个部分,但更多时候,我们只需要一些概括性的经验指导。 在我不熟悉机器学习和数据科学的时候,我曾经寻找一些指导性的文章,这些文章清楚地阐述了在项目的某些步骤时候我需要做什么才能很好地完成我的项目。本文将介绍一些文章,旨在为成功实现机器学习项目提供一份端到端的指南。 基于此,闲话少叙,下面让我们开始吧 简而言之,机器学习项目有三个主要部分:第一部分是数据理解、数据收集和清理,第二部分是模型的实现,第三部分是进行模型优化。一般而言,数据理解、收集和清理需要花费整个项目60-70%的时间。为此,我们需要该领域专家。

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