【Kaggle從入門到放棄】（04）：機器學習框架

第一章 概述 機器學習的五個核心步驟： 步驟一：探索性分析        首先，「瞭解」數據。這一步應該快速，有效和果斷。 步驟二：數據清理        然後，清理數據，以避免許多常見的陷阱。更好的數據優於更高級的算法。 步驟三：特徵工程 接下來，通過設計新特徵，幫助你的算法「專注」重要事項。 步驟四：算法選擇        爲你要解決的問題，選擇合適的算法。 步驟五：訓練模型        最

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