‫欢迎回来｡
‫我对这一部分感到无比兴奋｡
‫你知道为什么吗？
‫因为我们最终将开始着手端到端项目, 将我们迄今为止学到的所有工具应用于流程和框架等｡
‫我们要把它们放在一起, 我们要做一些事情｡
‫我们要做一个专门使用结构化数据的项目, 或者实际上是几个项目｡
‫因此, 您可能会问什么是结构化数据？
‫到目前为止, 我们实际上一直在使用结构化数据｡
‫基本上, 结构化数据就是你能放入这种结构中的任何东西｡
‫这是什么结构？
‫这是行和列, 或者像熊猫数据框, 或者像Excel电子表格, 或者Google
‫Sheets文档｡
‫所以我们的心脏病数据集, 我们一直在做一个演示｡
‫在左手, 你可以有一些像病人ID这样的东西,
‫在中间你可以有一些特征变量, 比如关于病人的细节, 他们的体重, 他们的性别, 心率, 胸痛｡
‫然后在右边或者数据集中的某个地方, 你可能有一个目标变量｡
‫你想要预测的事情, 这就是我们试图用机器学习做的事情｡
‫我们试图学习特征变量中的一些模式, 以及这些模式与目标变量的关系｡
‫这就是我们在这一节要做的, 就是研究结构化数据项目,
‫这些项目采用这种方法, 让机器学习模型学习未来变量中的模式,
‫然后使用这些模式来预测一些目标变量｡
‫现在就去
‫我们要怎么做呢？
‫好吧, 我们要让这个坏小子上场｡
‫我们已经看过几次了｡
‫我们会一步一步来｡
‫机器学习项目的数据建模部分｡
‫我们已经有了一些数据｡
‫我们要过去｡
‫我们要定义我们的问题所在｡
‫我们要解决的是什么问题？
‫是分类吗？
‫是回归吗？
‫还有别的事吗？
‫我们有什么数据？
‫我们来看看数据集｡
‫这到底是从哪里来的呢？
‫什么定义了我们的成功？
‫所以如果我们正在进行一个机器学习项目, 我们正在进行机器学习概念验证｡
‫在我们可以说, 好吧, 这可能会从概念验证进入实际部署之前,
‫我们必须达到什么样的成功水平？
‫我们应该对哪些功能进行建模？
‫因此, 我们再次回顾一下数据, 是否有某些数据特征应该比其他特征更优先？
‫我们应该使用什么样的模型？
‫所以我们在心理学学习中看了一下如何为不同的问题选择不同的机器学习模型｡
‫最后, 我们可以尝试什么实验？
‫我们都试过什么了？
‫我们还能尝试什么？
‫这是一个迭代的过程｡
‫这是最重要的一点｡
‫同样, 如果我们转到这里, 我们有一些工具可以用于管道的每一步｡
‫所以如果这整个管道是数据科学｡
‫我们将把重点放在熊猫地图的工具上, 所以我无法学习｡
‫而木星, 至少在第一个项目中, 我们有一些绿色的方框突出了我们将要关注的那些｡
‫我们已经亲身体验了其中的一些, 我们已经看到了它们的功能｡
‫但现在是时候联合收割机它们全部结合到一个整体项目设置中了｡
‫还有一个图表我们要看一下｡
‫好了, 这是我们要采取的步骤, 以建立一个新的项目和步骤,
‫你可以采取几乎任何机器学习项目｡
‫到目前为止, 我们已经有了电脑｡
‫我们已经下载并安装了许多Conda｡
‫我们跟踪了这个｡
‫但这是我们到现在为止｡
‫如果我们有一台电脑, 我们有康达或迷你康达｡
‫我们将开始一个新项目, 然后创建一个项目文件夹, 在该文件夹中将保存一些数据｡
‫我们将创建一个类似于我们已经在其中工作的环境｡
‫然后, 在该环境中, 我们可以创建Jupyter Notebook形式的工作空间｡
‫在这个工作空间里, 我们可以使用numpy､ panda､
‫map､ plot lib等工具进行数据分析和处理, 然后我们将开始研究如何在cyclone中构建或使用机器学习模型｡
‫所以旋风有那些我们可以使用的预先构建的机器学习模型｡
‫我们将看看如何将这些应用到我们的问题中｡
‫所以你可能会想, 当然, 你可以从哪里得到帮助？
‫第一步是, 因为我们要一起完成这个项目, 如果可以的话, 跟着代码走｡
‫如果你落后了, 不要担心, 它会通过某种资源,
‫通过某种链接提供给你｡
‫如果你是在沿着, 自己尝试, 或者如果你是在不同的时间跟随,
‫你将从哪里获得这些额外的资源｡
‫如果有疑问, 请确保运行代码｡
‫好吧, 我知道了
‫这是这里的座右铭｡
‫如果和, 则执行程式码｡
‫如果您对函数的作用感到好奇, 请记住, 您可以在函数的括号内按shift
‫tab键来读取文档字符串｡
‫这将为给予简要介绍函数的功能｡
‫然后不要害怕｡
‫如果这三个步骤不起作用, 不要害怕去寻找它｡
‫对不对？
‫您可能会在Stack Overflow或文档之类的地方结束｡
‫我把旋风和熊猫的文档都放在这里, 因为我们将在这里使用一些工具｡
‫所以你甚至可能需要查找NumPy的文档或者类似的东西｡
‫我们正在使用的另一个工具, 甚至可能是地图绘图库｡
‫但是无论你在哪里遇到困难, 不要害怕去寻找它｡
‫一个优秀的数据科学家和一个差劲的数据科学家的区别在于他不问问题｡
‫所以一个好的数据科学家就是那个不断提出越来越多问题的人｡
‫一个好的机器学习工程师和一个普通的机器学习工程师是一样的｡
‫但他们会问更多的问题, 这就是再试一次的原因｡
‫所以, 一旦你搜索过了, 一旦你发现了什么, 一旦你读过了什么,
‫不要害怕把它带回你的笔记本上去尝试｡
‫最后, 正如我之前所说的, 一个差的机器学习工程师和一个好的机器学习工程师的区别在于他们问的问题｡
‫所以永远不要害怕问问题｡
‫您可以在论坛空间或StackOverflow部分的任何您认为合适的地方这样做｡
‫所以, 废话少说, 让我们开始吧｡
‫我真的很兴奋｡
‫我希望你是｡
‫让我们开始我们的第一个端到端机器学习项目吧｡