机器学习概论
探索机器学习背后的基本原理，专注于无监督学习和有监督学习。您将了解每种方法是什么，并看到它们之间的差异。此外，您还将探索常见的机器学习技术，包括聚类、分类和回归。最后，您将通过一个示例机器学习工作流，概述过程中的关键决策点。
第1部分:机器学习基础探索机器学习背后的基本原理，专注于无监督学习和有监督学习。了解常见的技术，包括聚类、分类和回归。
第2部分:无监督机器学习获得无监督机器学习的概述，它在没有标记响应的数据集中寻找模式。这种方法允许您在不确定数据包含什么信息时探索数据。
第3部分:监督式机器学习学习如何使用监督机器学习来训练模型，将输入映射到输出，并预测新输入的响应。
第4部分:机器学习入门一步一步地了解机器学习工作流程，并深入了解过程中的几个关键决策点。示例工作流展示了如何使用机器学习开发手机健康监测应用程序。
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