首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第2章 一个完整的机器学习项目使用真实数据项目概览获取数据数据探索和可视化、发现规律为机器学习算法准备数据选择并训练模型模型微调启动

本章中,你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家,完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤: 项目概述。 获取数据。 发现并可视化数据,发现规律。 为机器学习算法准备数据。 选择模型,进行训练。 微调模型。 给出解决方案。 部署、监控、维护系统。 使用真实数据 学习机器学习时,最好使用真实数据,而不是人工数据集。幸运的是,有上千个开源数据集可以进行选择,涵盖多个领域。以下是一些可以查找的数据的地方: 流行的开源数据仓库: UC Irvine Machine Learning Repository K

015
领券