第1章 机器学习实战-复习版（问题汇总）

Author: jiangzhonglian

README.md

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 ## 第一部分  分类
 
 * 1.) [机器学习基础](./docs/1.机器学习基础.md)
+    * [机器学习实战-复习版（问题汇总）](./faq/机器学习实战-复习版.md)
 * 2.) [k-近邻算法](./docs/2.k-近邻算法.md)
 * 3.) [决策树](./docs/3.决策树.md)
 * 4.) [基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯](./docs/4.朴素贝叶斯.md)

docs/1.机器学习基础.md

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 # 第1章 机器学习基础
 
 ![机器学习基础_首页](../images/1.MLFoundation/机器学习基础-首页.jpg)
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 ## 机器学习 概述
 

faq/1.机器学习实战-复习版.md

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+# 第1章 机器学习实战-复习版（问题汇总）
+
+## 1.VSCode的安装使用
+
+参考文档：http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=7373315
+
+## 2.GitHub的使用说明
+
+参考文档：https://github.com/apachecn/kaggle/blob/master/docs/github-quickstart.md
+
+注意： https://github.com/apachecn/MachineLearning （这是本项目的地址，记得修改链接。。）
+
+## 3.问题汇总
+
+> 1.样本数据的来源：
+
+    1. 日志文件
+    2. 数据库
+    3. HDFS
+    4. 数据流
+
+> 2.样本数据按照一定比例来划分：训练数据集 + 测试数据集 
+
+    1. 根据业务场景来分析，得到对应的比例
+    2. 一般设置是按照  训练数据集:测试数据集 = 8:2
+
+> 3.训练数据集包括： 特征(也就是数据的纬度 or 属性) + 目标变量(分类结果 or 回归值)
+
+> 4.测试数据用来干嘛？
+
+如下图：用于评估模型的效果。（测试样本的预测类别 和 测试样本的实际类别 的diff，就是我们的错误率）
+
+![机器学习训练过程图](../images/1.MLFoundation/机器学习基础训练过程.jpg)
+
+> 5.监督学习和无监督学习的区别：是否有目标变量（也就是：是否存在分类结果）
+
+> 6.电子书的下载位置：
+
+* 下载书籍： https://github.com/apachecn/MachineLearning/tree/python-2.7/books
+
+> 7.性能不好是说明意思？
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+* 就是对比其他语言来说：资源的使用效率受限、处理速度慢。
+
+> 8.学习原理后，如果成为调包侠？调包侠是否很丑？
+
+1. 学习原理后，就看看 [sklearn中文文档](http://sklearn.apachecn.org/): http://sklearn.apachecn.org, 转型做调包侠
+2. 调包侠一点都不丑，为什么呢？
+    * 便于分析业务，快速发现问题
+    * 开发速度快，便于优化和维护
+
+> 9.python讲解的版本 2.7.X
+
+* 2.7.X版本测试比较稳定，没有Bug
+* 3.X 的朋友刚好可以上手去熟悉 API 并 锻炼自我解决问题的能力，算是自我学习的一个方式吧
+* 对于使用 3.X的朋友，可以提交 Pull Requests 到 3.X 分支，成为开源的贡献者，方便更多的人学习你的代码
+
+## 4.复习的时间和资料
+
+* 形式：直播+讨论组
+* 周期：周一 ～ 周五
+* 时间：20:30 ～ 21:30
+* 学习文档：https://github.com/apachecn/MachineLearning
+* 下载书籍： https://github.com/apachecn/MachineLearning/tree/python-2.7/books
+* 活动日期：2017-11-20 ～ 2017-12-08（共15天，1章1天）
+* 活动详情：http://www.apachecn.org/machinelearning/279.html
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+## 5.直播方式
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+* QQ：在讨论组共享屏幕（实时）
+    * 视频会在 讨论组中进行分享
+* B站的直播地址（延迟）
+    * 直播地址: http://live.bilibili.com/5427054
+
+## 6.机器学习QQ群
+
+* ApacheCN - 学习机器学习群【629470233】
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+***
+
+`装逼不装逼，我们还是老地方见！ | ApacheCN`