机器学习简介
探索机器学习背后的基本面，专注于无人监督和监督的学习。您将了解每个方法是什么，并且您将看到它们之间的差异。此外，您还可以探索共同的机器学习技术，包括聚类，分类和回归。最后，您将通过一个示例机学习工作流程来概述过程中的关键决策点。
第1部分：机器学习基础探索机器学习背后的基本面，专注于无人监督和监督的学习。了解常见技术，包括聚类，分类和回归。
第2部分：无监督机器学习概述无监督的机器学习，它在数据集中寻找没有标记响应的数据集模式。当您不确定数据包含的信息时，此方法允许您探讨您的数据。
第3部分：监督机器学习了解如何使用监督机器学习培训模型来映射输入以输出并预测新输入的响应。
第4部分：机器学习入门步行一步一步地走过机器学习工作流程，并在沿途中获得洞察几个关键决策点。示例工作流程显示如何使用计算机学习开发手机健康监控应用程序。
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