使用真实数据
学习机器学习时，最好使用真实数据，而不是人工数据集。幸运的是，有上千个开源数据集 可以进行选择，涵盖多个领域。以下是一些可以查找的数据的地方：
流行的开源数据仓库：
准入口（提供开源数据列表）
其它列出流行开源数据仓库的网页：
数据挖掘，机器学习，深度学习的区别是什么？
数据挖掘 通常是从现有的数据中提取规律模式（pattern）以及使用算法模型（model）。核心目的是找到这些数据变量之间的关系，因此我们也会通过数据可视化对变量之间的关系进行呈现，用算法模型挖掘变量之间的关联关系。通常情况下，我们只能判断出来变量 A 和变量 B 是有关系的，但并不一定清楚这两者之间有什么具体关系。在我们谈论数据挖掘的时候，更强调的是从数据中挖掘价值。
机器学习 是人工智能的一部分，它指的是通过训练数据和算法模型让机器具有一定的智能。一般是通过已有的数据来学习知识，并通过各种算法模型形成一定
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