基本信息

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文档摘要

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AI机器学习编程入门

目录

第1章 机器学习概述

什么是机器学习

机器学习的流程

数据收集

数据预处理

特征工程

模型构建和训练

机器学习该如何学

AI时代首选Python

PyCharm可视化编辑器和Anaconda大礼包

掌握算法原理与掌握机器学习软件库同等重要

机器学习与深度学习的区别

机器学习分类

监督学习

无监督学习

强化学习

过拟合和欠拟合

过拟合

欠拟合

衡量机器学习模型的指标

正确率、精确率和召回率

F1score和ROC曲线

第2章 机器学习中的数据预处理

数据预处理的重要性