机器学习的应用步骤
2017-04-05 20:36
155 查看
机器学习的应用步骤
1) 需求分析2) 收集数据
3) 探索数据特性
4) 提取数据特征并建模
5) 开发代码（常用语言：R语言，Python语言，spark mllib库）
6) 训练模型
7) 应用系统集成（比如将训练好的算法模型集成到推荐系统中）
通用机器学习算法应用工程技术架构
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- 成功应用机器学习的七个步骤
- 成功应用机器学习的七个步骤
- AJAX应用的五个步骤
- 应用系统性能管理的五个步骤
- 在Web应用中使用Quatz实现任务调度步骤
- Microsoft Windows MFC库应用的具体启动步骤（转）
- Spring Security 3应用的11个步骤
- jBPM4.2 安装到tomcat 和 mysql上的步骤。并且创建一个最简单的应用
- 使用Myeclipse开发Hibernate框架应用步骤
- XMLHttpRequest编写AJAX应用步骤
- VxWorks应用开发基本步骤
- 开发基于ATL窗口应用的步骤
- 全面了解数据库应用系统的开发步骤
- 用友认证考试财务应用能手业务题步骤详解
- 切换应用服务器到新交换机上的简单步骤
- javaMail组件应用---------3 开发邮件系统步骤
- Vs2005应用主题某方法步骤
- 综合应用WPF/WCF/WF/LINQ之十七：关于简化发布新版本的步骤的问题
- 用Eclipse开发Struts应用图文步骤
- Struts2与Hibernate整合应用开发步骤及相关文档解释