機器學習任務的一般流程及必要步驟

目錄 1.數據收集 2.數據預處理與特徵工程 2.1 數據清理 2.2 數據集成 2.3 數據規約 2.4 數據變換 3.模型的選擇與訓練 4.模型的評估與優化 處理機器學習問題，通常分爲以下幾步： 1 數據收集 通常，我們拿到一個具體的領域問題後，可以使用網上一些具有代表性的、大衆經常會用到的公開數據集。相較於自己整理的數據集，顯然大衆的數據集更具有代表性，數據處理的結果也更容易得到大家的認可。

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