機器學習專案的步驟

2021-10-02 11:42:00 字數 487 閱讀 8499

一、import the data 引入資料

這些資料是通常以.csv結尾的檔案,要構建乙個擁有大量資料的資料庫

二、clean the data

包括去除一些重複資料或不相干資料、對不完整資料的修復或刪除,保證最後訓練模型的準確性

三、split the data into training/test sets

把資料分成訓練和測試兩部分

四、creat a model

選擇合適的演算法來構建模型

五、train the model

六、make predictions

七、evaluate and improve

對**進行評估,並衡量其準確性

對卷積神經網路一點小小的理解:

訓練出的權重核就相當於是乙個個抽象的特徵,比如好蘋果的特徵是,顏色紅,長得飽滿,為了訓練機器能識別什麼是好蘋果就要先通過訓練集來提取特徵,再用這些權重即特徵,來檢驗驗證集,去判斷哪些是好蘋果。

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