前言 机器学习是计算机科学的一个分支，它使计算机无需显示编程就能学习。它探索了如何学习和构建算法，可以从数据中学习并作出预测。 机器学习是迷人的、有趣的，因为它横跨数据、计算科学和神经科学等多个领域。 思维导图简版（需要完整版思维导图的朋友，请关注、后私信：思维导图） 1. Process The Data Science it's not a set-and-forget effort, but a process that requires design, implementation and maintenance. The PDF contains a quick overview of what's involved. Here's a quick screenshot. 2. 数据处理 这一部分介绍了如何收集数据、提取数据和清洗数据的方法和流程。 3. 数学基础 机器学习是建立在数学基础上的。这一部分介绍了机器学习所需的数学知识。 4. 概念 这一部分介绍了机器学习的一些概念，还有Python常用数据分析和机器学习的一些包。 5. 建模 这里截取了常用数学模型（比如：朴素贝叶斯模型等）的概述，想了解更多，请看完整版思维导图。 以上，转自Github：dformoso。 亲，喜欢就关注哦。人生苦短，关注收藏。 |
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