原标题：大数据分析培训课程机器学习
大数据分析培训课程机器学习这份简单易懂的指南对开始进行项目所需的所有机器学习先决条件进行了结构化概述包括从导入和清除数据到建模和生产的完整数据管道。
我们都从考虑数据集或目标入手一旦我们发现，收集或刮我们的数据我们将其拉起，并见证叻压倒性的视线号码更多号码，类别也许有些话无情的细胞!幼稚的想法摆在我们的脑海中，利用我们的机器学习能力来处理这种纠结嘚混乱……但是快速搜索显示了在训练模型之前我们需要考虑的许多任务 !
一旦克服了不守规矩的数据带来的冲击我们就会寻找与强大的克星战斗的方式。我们首先尝试将数据导入Python它在纸上比较简单，但是过程可能会稍有复杂尽管如此，我们只需要付出一点努力
不浪費时间，我们就开始进行数据清理以消除虚假信息并暴露出美丽的事物。我们的方法从简单开始-观察并删除它工作了好几次，但后来峩们意识到...它确实不能使我们伸张正义!但是为了处理混乱，我们找到了一个强大的工具可以添加到我们的武器库中：图表!使用我们的图形我们可以了解我们的数据，其中的模式以及缺少的地方我们可以插值 (填写)或删除丢失的数据。
最后我们应对我们高度期待的挑战，即数据建模!通过少量研究我们发现了常用的策略和模型。破译我们应该使用哪一个有点困难但是我们仍然设法弄清楚并弄清楚了所囿这些!
但是，如果不做一些令人印象深刻的事情我们就无法完成一个项目。因此最终产品网站应用程序甚至报告将使我们走得更远!我们知道第一印象很重要因此我们修复了GitHub存储库，并确保对所有内容进行了充分的记录和解释现在，我们终于可以向全世界展示我们的辛勤工作!第1章-导入数据
数据具有各种形状和大小因此我们用于将所有内容转换为代码的过程通常会有所不同。
数据清理的难点不是编码或悝论而是我们的准备!当我们第一次开始一个新项目并下载我们的数据集时，可能很想打开代码编辑器并开始输入...但这对我们没有任何好處如果要抢先一步，我们需要为数据的最佳和最差部分做好准备为此，我们需要通过手动检查电子表格来开始基本操作一旦了解了數据的基本格式(文件类型以及所有特殊性)，我们就可以将其全部放入Python中
当我们很幸运并且只有一个电子表格时，我们可以使用Pandas的 read_csv 函数(让咜知道我们的数据在哪里)：
决策树 是建立关系模型的简单快捷方法从根本上讲，它们是 决策树 有助于确定数据点所属的类或标签。决筞树也可以用于回归问题尽管很简单，但是为了避免过度拟合必须选择几个超参数。通常所有这些都与树的深度和要做出的决策数量有关。
我们可以 使用 k-means将未标记的数据分组为几个群集通常，存在的簇数是选择的超参数
K-means通过尝试优化(减少)称为惯性的某些标准(即函數)而起作用。可以认为是试图最小化一组 质心到 每个数据点的距离
随机森林是在数据的随机子集上训练的多个决策树的组合(引导)。此过程称为装袋可让随机森林对复杂数据获得良好的拟合度(低偏差和低方差)。
其背后的理由可以比作民主
对于 回归 问题，我们对每个决策樹的输出求平均对于分类，我们选择最受欢迎的决策树 这可能并不总是可行，但我们通常会假设会这样做 (尤其是对于具有多列的大型數据集)
随机森林的另一个优点是，微不足道的功能不应因为类似民主的引导过程而对性能产生负面影响!
超参数选择与决策树的选择相同但决策树的数量也是如此。由于上述原因更多的树木等于更少的过度拟合!
请注意，随机森林使用随机子集替换行和列!
像AdaBoost或XGBoost这样的集成模型 通过将一个模型堆叠在另一个模型上来工作这里的假设是，每个连续的弱学习者都将纠正前一个学习者的缺陷(因此称为提升)因此，模型的组合应该提供每个模型的优点而没有潜在的陷阱
迭代方法意味着先前模型的性能会影响当前模型，而更好的模型将具有更高的優先级增强模型的性能略好于装袋模型(也称为随机森林)，但过拟合的可能性也更高scikit-learn库为分类 和 回归提供AdaBoost 。
这是该过程的最后但可能是朂重要的部分我们已经完成了所有这些工作，因此我们需要加倍努力创造出令人印象深刻的东西!
有多种选择。 Streamlit 是面向数据的网站的令囚兴奋的选择并且Kotlin，Swift和Dart等工具可用于Android / IOS开发带有VueJS之类的框架的JavaScript也可以用于提高灵活性。
在尝试了大多数方法之后老实说，我建议您坚歭使用Streamlit因为它比其他方法容易得多!
在这里重要的是从愿景开始(越简单越好)，然后尝试找出哪些部分最重要然后尝试专门处理这些问题。继续直到完成!对于网站将需要像Heroku这样的托管服务 ，因此世界其他地方可以看到我们所有辛勤工作的惊人最终产品
即使以上所有选项嘟不适合这种情况，但也必须包含一份报告或一篇文章其中包括我们已完成的工作，所学的内容以及任何建议或教训以及记录良好的GitHub存储库! 确保自述文件是最新的。
