Kirk Borne
@KirkDBorne
《机器学习基础，第一卷：监督学习》——可在 https://t.co/8nD3jQvCuh 获取
益处：
💠掌握监督机器学习的关键概念，包括模型容量、偏差-方差权衡、泛化能力和优化技术
💠实现完整的监督学习流程，从数据预处理和特征工程到模型选择、训练和评估
💠理解关键的学习任务，包括分类、回归、多标签和多输出问题
💠从零实现基础算法，包括线性回归和逻辑回归、决策树、梯度提升和支持向量机
💠使用行业标准工具如Scikit-Learn、XGBoost和NLTK获得实践经验
💠使用超参数调优、交叉验证和校准等技术优化和改进你的模型
💠处理多种类型的数据，包括表格数据、文本和图像
💠应对现实世界的挑战，如数据集不平衡、缺失数据和高维输入
