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机器学习是计算机科学的一个子领域，使计算机能够在没有被明确编程的情况下自主学习，它探讨了从数据中学习和预测的算法研究和构建。机器学习的范围广泛，跨越数学、计算机科学和神经科学等多个领域。 该路线图也有一个Jupyter notebook，记载着大部分Data Science步骤，可以在以下链接中找到：https：//github.com/dformoso/sklearn-classification，感谢Github用户dformoso的分享！ 数据科学是一个需要设计、实施和维护的过程。部分路线图如下所示： 数据部分 首先，我们需要一些数据，找到数据、收集数据、清理数据等共5步。 数学部分 机器学习是在数学基础上建立起来的！我们需要了解一些函数知识！ 概念部分 类别，方法，库和方法的部分列表。 模型部分 最受欢迎的模型抽样。 整个机器学习和深度学习路线图非常庞大，因此此处无法提供完整视图，完整路线图可到http://wenku.it168.com/d_001728559.shtml和http://wenku.it168.com/d_001728560.shtml中下载或查看！ |
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