机器学习什么时候用，有点摸不着头脑。
前期数据的准备、处理不赘述，毕竟不管干啥都需要。如果只是使用，sklearn库看上去挺简单的，fit，transform，predict几下就搞定了，参数也就那几个，不会搜一下，大不了网格搜索、交叉验证。
如果止于这，好像有点浅。但如果去深入学习理解原理，把公式都自己推导一遍呢？第一有点难度，容易劝退；第二又好像没必要，普通用户到最后还是回归到使用上。
另外，机器学习这么多模型十八般武器玩得挺花，但如果不追求解释性、相对较快的速度，好像直接深度学习一个MLP也差不多搞定了，乱拳打死老师傅了。
继续学习并应用吧，慢慢体会！
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