应用机器学习
探索机器学习主题，学习它们是什么以及如何使用它们。主题包括：
特征工程，是一种将原始数据转换为适合于机器学习算法的功能的技术。
ROC曲线，用于比较和评估机器学习结果。
HyperParameter Optimization，因此您可以找到机器学习算法的最佳参数集。
嵌入式系统，包括准备机器学习模型以在嵌入式设备上运行的最佳实践。
第1部分：特征工程探索如何执行功能工程，一种将原始数据转换为适合于机器学习算法的功能的技术。
第2部分：ROC曲线使用ROC曲线评估分类模型。走过几个示例，说明了ROC曲线是什么以及你将如何使用它们。
第3部分：封锁率优化了解HyperParameters，包括它们是什么以及为什么要使用它们。探索如何更改计算机学习算法中的超级参数，使您可以更准确地将模型符合数据。
第4部分：嵌入式系统通过几个关键技术和在嵌入式设备上运行机器学习模型的最佳实践。
您还可以从以下列表中选择一个网站：