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完整的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目主要步驟：
1、明確問(wèn)題
首先要?jiǎng)澏▎?wèn)題：監(jiān)督或者非監(jiān)督，還是強(qiáng)化學(xué)習(xí)?這是個(gè)分類(lèi)任務(wù)、回歸任務(wù)還是其他的?
2、獲取數(shù)據(jù)
機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果的上限由數(shù)據(jù)決定，而算法只是盡可能地接近這個(gè)上限。數(shù)據(jù)要有代表性。
涉及到numpy、pandas
3、特征預(yù)處理與特征選擇
良好的數(shù)據(jù)要能夠提取良好的特征才能真正發(fā)揮數(shù)據(jù)的效力。特征預(yù)處理、數(shù)據(jù)清洗是很關(guān)鍵的步驟，往往能夠使算法的效果和性能得到顯著提升，歸一化、離散化、因子化、缺失值處理等數(shù)據(jù)處理手段。
特征選擇篩選出顯著特征、摒棄非顯著特征。
4、訓(xùn)練模型與調(diào)優(yōu)
用到了sklearn、numpy、pandas
5、完成模型
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2023-10-14 13:24:57
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2023-10-14 12:55:06
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2023-10-14 12:48:59
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樸素貝葉斯、決策樹(shù)、K 近鄰、SVM、邏輯回歸最大熵模型的應(yīng)用場(chǎng)景是什么?
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