機器學習總結——數據預處理和特徵工程

實際生產中機器學習的整個過程應該是如下的幾步（後面還將從數據挖掘的角度另文進行講解）： 1.場景選擇（算法選擇）——根據實際問題選擇合適的算法，是分類還是迴歸等，是否需要做特徵抽象，或者特徵縮放； 2.數據預處理——缺失值的處理，數據清洗等等； 3.特徵工程——包括特徵構建、特徵提取、特徵選擇等； 4.模型訓練——判斷過擬合和欠擬合，通過交叉驗證和grid research來選擇參數，調整模型複雜

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