跟著書做~銷售AI化，看資料科學家如何思考

 這本書不以數學解說，並有推薦很多相關的書籍，開發環境是colab。這裡是紀錄跟著做的時候發生的問題@@

若想要從數學的角度切入，推薦《深度學習的數學地圖》，改天借來看看@@

第一章：實務的機器學習應用

1. 監督式學習(有解答學習)：分類、迴歸、時間序列
2. 非監督式學習(沒解答學習)：關聯分析、分群、降維
3. 模型開發的步驟：(SPSS 可以不用寫程式就執行這一連串步驟)
   載入資料→確認資料→處理資料→分割資料→選擇演算法→訓練→預測→評估→調整

第二章：解決問題的處理模式

1. 機器學習有三種學習，監督式、非監督式、強化式學習(這本書不講)
   《強化式學習：打造最強AlphaZero通用演算法》、《深度強化式學習》
2. 監督式學習：必須有答案，主要是用於「預測」「學習」
   非監督：不需要答案，主要是用於「分析」