如果你想要从入门开始学习机器学习，那这个教程简直不要太全面，超级全面！！！无论你是想成为算法工程师，又或者想要深耕这个方向的科学研究，这些机器学习的核心理论必须拿下！下面给大家具体来介绍一下这个教程，每一部分后面还有相应作业，能够顺利完成作业就说明掌握了：1. 机器学习导论：主要包括机器学习与基于规则的系统，有监督和无监督问题，CRISP-DM，机器学习建模过程的步骤，环境的配置，Numpy介绍，Pandas的基础用法2、机器学习回归模型：回归是机器学习模型中的一个重要类别，这一部分通过汽车价格预测项目来学习，包括数据准备，探索性数据分析，线性回归，训练线性回归，模型评估标准，特征工程，类别变量，正则化，模型调优等3、机器学习分类模型：分类也是有监督问题的一种，这一部分通过用户流失预测项目来介绍，包括数据准备，EDA，特征重要性分析，独特编码，逻辑回归，sklearn的使用，模型可解释性等4、分类评估指标：对于分类问题的评估指标主要包括准确率，精确率，召回率，F1 score，AUC值，此外还要了解混淆矩阵，交叉验证，精确率-召回率曲线等5、机器学习模型部署：很多同学可能就学习了机器学习理论和跑一些demo，但是没有自己亲自部署过训练好的机器学习模型，这一部分主要包括模型保存和加载模型，Flask框架介绍，Python虚拟环境，用Docker进行环境管理，云端部署等6、决策树与集成学习：通过信用风险评分项目来介绍决策树算法，包括数据清洗，决策树算法理论，决策树模型参数调优，集成学习与随机森林，XGBoost模型和参数调优，选择最佳模型等7、期中项目：主要是利用前面学习的内容，搜集一个数据集，进行EDA，分析重要特征，训练过个模型，模型参数调优，用Docker进行本地部署，以及云端部署8、神经网络与深度学习：这一部分开始介绍深度学习基础的内容，包括张量等概念，卷积神经网络，迁移学习，学习率，检查点设置，正则化，数据增强，训练更大的模型等9、深度学习模型部署：前面介绍了机器学习模型部署，现在是深度学习模型部署，主要是采用AWS Lambda来完成的，这部分内容不多，有需要的可以看一下10、大规模模型部署：首先介绍张量流服务器，创建预处理服务，Docker-compose本地运行所有内容，介绍KUbernetes，向kubernetes部署Tensorflow模型后面两个内容不太重要，可以不看，以上就是所有关于机器学习从入门到精通的内容，学完这些可以再根据需要点对点学习进行知识的补漏这个教程的内容非常全面，如果你正在学习机器学习，非常推荐！资料获取：
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