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全套学习路线图、课程,机器学习工作流程如下。 python+人工智能 入门: Python基础→Python数据挖掘中级: 机器学习进阶: NLP自然语言高级: OpenCV基础→深度学习 人工智能学习路线图2023版-黑马程序员人工智能技
机器学习是从数据中自动分析获得模型,并利用模型对未知数据进行预测。
数据简介
即对数据进行缺失值、去除异常值等处理
特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据,使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。
机器学习领域的大神Andrew Ng(吴恩达)老师说“Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. “Applied Machine learning” is basically feature engineering. ”
注:业界广泛流传:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。
选择合适的算法对模型进行训练(具体内容见1.5)
对训练好的模型进行评估(具体内容见1.6)
来源地址:https://blog.csdn.net/JACK_SUJAVA/article/details/130949092
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本文标题: 如何使用 Python 进行机器学习?
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/414243.html(转载时请注明来源链接)
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