《機器學習實戰：基於scikit-learn和Tensorflow》第一部分 總結

第1章：機器學習概覽算法 1. 在一個機器學習項目中， 你從訓練集中採集數據， 而後將數據交給學習算法來計算。 若是算法是基於模型的，它會調整一些參數來將模型適配於訓練集（即對訓練集自己作出很好的預測），而後算法就能夠對新的場景作出合理的預測。若是算法是基於實例的，它會記住這些樣例，並根據類似度來對新的實例進行泛化。機器學習 2. 一般使用80％的數據進行訓練，保留另外的20％來作測試。學習 3.

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