您有一个涉及大量数据和大量变量的复杂问题。你知道机器学习是最好的方法，但你以前从未使用过。如何处理凌乱、不完整或格式多样的数据？如何为数据选择正确的模型？
听起来让人望而生畏？不要气馁。系统化的工作流程将帮助您顺利起步。
阅读电子书，逐步从基础到高级技术和算法：
- 第1节：介绍机器学习
学习机器学习的基础知识，包括有监督和无监督学习、选择正确的算法以及实际示例。 - 第2部分：机器学习入门
以健康监测应用程序为例，逐步完成机器学习工作流。本节涵盖访问和加载数据、预处理数据、衍生特征以及训练和优化模型。 - 第3节：应用无监督学习
探索硬聚类和软聚类算法，并学习用于提高模型性能的常用降维技术。 - 第4节：应用监督学习
探索分类和回归算法，学习模型改进技术，包括特征选择、特征转换和超参数调整。
