机器学习从入门到入职:用sklearn与keras搭建人工智能模型
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第2章 机器学习的准备工作

本章主要介绍机器学习的准备工作,其中包括但不限于以下几个方面。

首先,我们将介绍机器学习中模型开发的整个生命流程,通过本章的学习,读者将会了解到整个生命周期不仅仅是搭建模型完成训练这么简单,还涉及一些容易被初学者忽视的步骤,如给模型训练的数据需要达到什么要求、数据达到要求的步骤具体是什么;在模型完成时,如何证明模型是达到场景要求的;模型是否有进一步的改进空间,如果有,还需要怎么做。

此外,机器学习并不是一门简单的学科,它是许多学科的融合,而这些知识面涉及较广,并且有些知识还比较深,面对如此庞大的知识体系,人们很容易在一开始就退却。但实际上大可不必,学习机器学习只需要理解一些基础知识即可。

最后,工欲善其事,必先利其器。机器学习需要涉及一些开发工作,本章将详细介绍如何搭建适合机器学习开发的环境。

通过学习本章,读者可以了解以下几方面内容。

·机器学习所需要的知识储备;

·Python环境的安装及相关包的安装;

·Python IDE的安装;

·机器学习模型开发的生命周期。