机器学习可帮助计算机根据数据做出决策。首先：
监督学习 – 使用标记数据进行学习： 使用标记数据的监督学习来训练模型，这意味着可以提前知道正确的响应。它对于价格预测和电子邮件分类等工作很有用。
无监督学习 – 无需标签即可发现模式： 无需预先确定的标签，无监督学习即可发现数据中隐藏的模式。在商业分析中，它用于客户细分和异常检测等活动。
提示：首先使用 Python 的 scikit-learn。执行电子邮件分 台湾数据库 类或房价预测等简单任务，以了解机器学习模型的运作方式。
5. 建立项目并展示你的工作
企业希望看到您的能力，而不仅仅是您的资历。创建真实的项目来展示您的能力。
预测趋势：使用历史数据预测未来股价。这可以增强您预见和为潜在公司构建数据科学组合的能力。
创建推荐： 创建一个根据用户品味推荐电影、音乐或商品的系统，类似于 Netflix 和 Spotify 为其用户提供的服务。
分析情绪： 使用社交媒体评论或客户评论来获取反馈，这可以帮助公司了解客户对其产品的喜好和不喜欢之处。