"《深入浅出机器学习：从数据到大模型》是一本旨在帮助读者系统学习机器学习的著作。本书通过深入浅出的方式，将复杂的机器学习理论和技术讲解得深入浅出。
本书从机器学习的基础开始，为读者提供了对数据处理、特征工程和模型评估等核心概念的全面介绍。读者将学习如何准备和清洗数据，如何选择和构建合适的特征，并学会使用各种评估指标来评估模型性能。
然后，本书深入探讨了常见的机器学习算法和技术。详细解释了线性回归、逻辑回归和神经网络等算法的原理和应用，通过丰富的示例和实践项目，掌握这些算法的实现和调优技巧。
本书聚焦于大规模模型和深度学习，介绍了深度学习的基本原理和常用的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。读者将学习如何构建深度神经网络，如何进行模型训练和调优，并了解大规模机器学习系统的实现和部署。"