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本文重点在于揭示传统数据分析方法与机器学习驱动方法之间的区别，首先清晰地阐述了数据分析是什么，以及它与那些经常被混淆使用的其他数据术语的区别。在建立这种理解之后，文章提供了关于何时使用……的清晰简洁的指南。

团结就是力量。这句名言完美地抓住了集成方法的精髓：它是最强大的机器学习（ML）方法之一——与深度神经网络相媲美——通过结合多个模型来解决一个预测任务，从而有效地处理基于复杂数据的复杂问题。本文介绍了构建集成的三种常用方法……

尤其作为初学者，在机器学习项目中做出糟糕的决策很容易，这些决策会阻碍你的努力并危及你的成果。虽然你最终会随着时间的推移而进步，但以下是你在进行项目时要牢记的五个避免常见新手错误并确保项目成功的技巧……

机器学习 (ML) 模型包含许多可调整的设置，称为超参数，它们控制模型如何从数据中学习。与在训练过程中自动学习的模型参数不同，超参数必须由开发人员仔细配置以优化模型性能。这些设置范围从神经网络中的学习率和网络架构到决策树中的树深度等等……

您是否渴望在机器学习领域开创职业生涯？如果是，本指南将为您提供帮助。机器学习是一个有趣的领域，在解决现实世界问题方面具有巨大潜力。然而，从新手到专业人士需要一个结构化的方法，该方法不仅关注技术技能，还关注理解……

机器学习是一个庞大的研究领域，它与许多相关领域（如人工智能）有重叠并借鉴了其思想。该领域的重点是学习，即从经验中获取技能或知识。最常见的是，这意味着从历史数据中综合有用的概念。因此，有许多不同类型的……

监督机器学习通常被描述为近似映射输入到输出的目标函数的问题。这种描述被特征化为从假设空间中搜索和评估候选假设。关于机器学习中的假设的讨论对于初学者来说可能会令人困惑，特别是当“假设”具有独特但相关的含义时……

您是否也有疑问，例如：什么样的数据最适合我的问题？什么算法最适合我的数据？如何才能最好地配置我的算法？为什么机器学习专家不能直接回答我的问题？在这篇文章中，我想帮助您理解为什么没有人能够……

您用于机器学习的开发环境可能与您用于解决预测建模问题的机器学习方法同等重要。我每周都会收到几次这样的问题：您用于机器学习的开发环境是什么？在这篇文章中，您将发现开发……