"《深入淺出機器學習：從數據到大模型》是一本旨在幫助讀者系統學習機器學習的著作。本書通過深入淺出的方式，將復雜的機器學習理論和技術講解得深入淺出。
本書從機器學習的基礎開始，為讀者提供了對數據處理、特征工程和模型評估等核心概念的全面介紹。讀者將學習如何準備和清洗數據，如何選擇和構建合適的特征，并學會使用各種評估指標來評估模型性能。
然后，本書深入探討了常見的機器學習算法和技術。詳細解釋了線性回歸、邏輯回歸和神經網絡等算法的原理和應用，通過豐富的示例和實踐項目，掌握這些算法的實現和調優技巧。
本書聚焦于大規模模型和深度學習，介紹了深度學習的基本原理和常用的深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch。讀者將學習如何構建深度神經網絡，如何進行模型訓練和調優，并了解大規模機器學習系統的實現和部署。"
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