内容推荐 本书详细阐述了与机器学习成功交付相关的基本知识，主要包括项目前期，开始工作，深入研究问题，探索性数据分析、道德和基线评估，使用机器学习技术制作实用模型，测试和选择模型，系统构建和生产，发布项目等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。 目录 第1章引言：交付机器学习项目很困难，让我们做得更好1
1.1机器学习的定义2
1.2机器学习很重要4
1.3其他机器学习方法8
1.4理解本书内容12
1.5案例研究：The Bike Shop15
1.6小结16
第2章项目前期：从机会到需求17
2.1项目前期待办事项18
2.2项目管理基础设施20
2.3项目需求21
2.3.1投资模式22
2.3.2业务需求23
2.4数据28
2.5安全与隐私31
2.6企业责任、监管和道德考虑33
2.7开发架构及流程37
2.7.1开发环境39
2.7.2生产架构40
2.8小结41
第3章项目前期：从需求到提案43
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