机器学习图谱系列（3）：流程

本系列教程的目标是帮助开发者全面了解机器学习的核心概念，尽管部分内容需要进一步探究才能完全掌握。本教程的部分灵感来源于Daniel Formoso在GitHub上的开源项目。作者对其进行了翻译、整理和注释，其中包含了一些较为专业的数学术语，这使得撰写过程颇具挑战性。为了便于查阅，我还将其整理成了便于携带的知识卡片。由于机器学习的知识体系庞大，因此导图也相对复杂。如需查看完整的高清图片，可以访问GitHub项目machine-learning-mindmap-cn。

本系列共分为五个部分： 1. 数据处理 2. 机器学习概念 3. 机器学习流程 4. 机器学习算法 5. 机器学习模型及神经网络模型

流程

• 成就
• 方向
• 数据
• 模型：包括成本函数、优化、参数调整、结果对比和扩展
• 部署和运营：涵盖基础架构

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