Machine Learning-L1-機器學習pipeline

機器學習pipeline 1. 定義問題 2. 獲取數據 3. 數據處理 4. 模型訓練、評估與調優 5. 模型部署 一個典型的機器學習包括以下幾個過程： 1. 定義問題 理解實際場景是機器學習的第一步，需要將業務問題抽象爲機器學習能處理的數學問題，包括明確可以獲得哪些數據、什麼樣的數據、數據是怎樣的格式，原始數據需要做怎樣的處理，機器學習的目標是一個分類、迴歸還是聚類等。 2. 獲取數據 「 數

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