机器学习解决问题的框架
2017-05-01 20:53
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机器学习主要解决的是预测问题和聚类问题。
1.确定目标
业务需求：要解决什么样的问题；
数据：围绕这个问题去收集一些历史数据；
特征工程：数据预处理（如数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等），根据要解决的问题提取出一些特征。（重要！！！）
2.训练模型
定义模型：根据具体要解决的问题；
定义损失函数：预测的结果与真实的结果之间的偏差最小的函数；
优化算法：损失函数取极小值。
3.模型评估
交叉验证
效果评估
1.确定目标
业务需求：要解决什么样的问题；
数据：围绕这个问题去收集一些历史数据；
特征工程：数据预处理（如数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等），根据要解决的问题提取出一些特征。（重要！！！）
2.训练模型
定义模型：根据具体要解决的问题；
定义损失函数：预测的结果与真实的结果之间的偏差最小的函数；
优化算法：损失函数取极小值。
3.模型评估
交叉验证
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