先介绍一下本人背景。|数据挖掘快速入门几大招( 五 ) 先介绍一下本人背景。本人美

三、实践经验
一旦完成了以上的两步，就可以开始在现实世界数据上应用这些概念啦。一个没有经验的数据科学家可能会训练一个模型，一旦准确率达到某个高百分比，就把它运送到生产中去，而无视在这样做的时候所做的不正确的假设。所以，知道什么时候模型是过拟合的，什么时候有虚假的相关性，需要有扎实的理论理解和经验。针对这一部分，我个人的建议是尽早开始练习，但要从小项目做起。实施简单的算法，如线性回归、梯度下降、k-means聚类、k-nearestneighbors和na?veBayes ，然后再进行更高级的操作。在使用库之前，试着对每个算法都做一次。只有这样，才能完全理解它们真正的工作方式。在这里也推荐一个叫Kaggle的平台，这里面的数据集都是真实的，会让你感觉到数据科学是如何在现实世界中使用的。 Kaggle上还会有各种竞赛，根据其奖励分为不同类型。知识、工作、这些比赛很适合初学者，你也可以在其中找到很多如何获得好成绩的文章和样本解决方案。
总结
【先介绍一下本人背景。|数据挖掘快速入门几大招】总的来说，数据挖掘的学习只要遵循上面提及的步骤，先拥有一定的基础和背景知识，再从理论到实际操作慢慢过渡，就能熟练掌握这一技能啦。在这个过程中，找到适合自己的教材也是很重要的。希望大家能根据我上面的分享找到适合自己的学习方式及课程，早日实现自己的职业理想！