应用机器学习
探索机器学习的主题，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成适合于机器学习算法的特征的技术。
ROC曲线，用来比较和评估机器学习结果。
超参数优化，你可以找到机器学习算法的最佳参数集。
嵌入式系统，包括让机器学习模型在嵌入式设备上运行的最佳实践。
第1部分:功能工程探索如何执行特征工程，这是一种将原始数据转换为适合于机器学习算法的特征的技术。
第二部分:ROC曲线使用ROC曲线评估分类模型。通过几个例子来说明ROC曲线是什么以及为什么要使用它。
第3部分:超参数优化了解超参数，包括它们是什么以及为什么要使用它们。探索如何更改机器学习算法中的超参数，使您能够更准确地将模型与数据匹配。
第4部分:嵌入式系统介绍在嵌入式设备上运行机器学习模型的一些关键技术和最佳实践。
