从基础概念到数学公式，这是一份520页的机器学习笔记（图文并茂）

正文

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从结构来看，全部教程包含两部分：

Part 1 介绍了基本概念，包括：

• 机器学习的流程

• 数据处理

• 建模

• 评估指标（如 MSE、ROC 曲线）

• 模型部署

• 过度拟合

• 正则化等

在第一部分，作者先介绍了如今应用普遍的机器学习：从自动驾驶、语音助手到机器人。其中有些思想，也是众多读者们了解过的，例如：为何机器学习在这个时候会火（大数据、计算力、更好的算法）；机器学习、人工智能、深度学习三者的关系等。

除了这些基础概念，这份教程也对机器学习模型的开发流程做了图像化展示（如下图），即使对此不太了解的读者，也能通过这种流程展示有所学习。

▲建立机器学习解决方案的步骤

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