第1章 机器学习实战-复习版（问题汇总）

    2.GitHub的使用说明

    参考文档：

    注意： https://github.com/apachecn/MachineLearning （这是本项目的地址，记得修改链接。。）

    2.样本数据按照一定比例来划分：训练数据集 + 测试数据集

    如下图：用于评估模型的效果。（测试样本的预测类别 和 测试样本的实际类别 的diff，就是我们的错误率）

    5.监督学习和无监督学习的区别：是否有目标变量（也就是：是否存在分类结果）

    • 下载书籍：

    8.学习原理后，如果成为调包侠？调包侠是否很丑？

    1. 学习原理后，就看看 sklearn中文文档: , 转型做调包侠
    2. 调包侠一点都不丑，为什么呢？
      • 便于分析业务，快速发现问题
      • 开发速度快，便于优化和维护
    • 2.7.X版本测试比较稳定，没有Bug
    • 3.X 的朋友刚好可以上手去熟悉 API 并 锻炼自我解决问题的能力，算是自我学习的一个方式吧
    • 对于使用 3.X的朋友，可以提交 Pull Requests 到 3.X 分支，成为开源的贡献者，方便更多的人学习你的代码

    4.复习的时间和资料

    • QQ：在讨论组共享屏幕（实时）
      • 视频会在 讨论组中进行分享
    • B站的直播地址（延迟）

    6.机器学习QQ群

    • ApacheCN - 学习机器学习群【629470233】