简要说说一个完整机器学习项目的流程？
- 抽象成数学问题（确定是一个分类问题、回归问题还是聚类问题，明确可以获得什么样的数据）
- 获取数据（数据要具有代表性，对数据的量级也要有一个评估，多少样本，多少特征，对内存的消耗，考虑内存是否能放得下，如果放不下考虑降维或者改进算法，如果数据量太大，考虑分布式）
- 特征预处理和特征选择（数据清洗，归一化、缺失值处理、去除共线性等，另外筛选出显著特征、反复理解业务，有时候数据特征选择的好，依靠简单的算法也能得出良好稳定的结果，需要进行特征有效性分析，如相关系数、卡方检验、平均互信息、条件熵、后验概率、逻辑回归权重等方法）
- 训练模型与调优（现在很多算法都已经封装成黑箱供人使用，正则考察的是调参的技术，需要对算法额原理深入理解，能发现问题的症结，来提出良好的调优方案）
- 模型诊断（确定调优的方向，如欠拟合 过拟合这种情况，一般过拟合是增加数据量和降低模型复杂度的思路，欠拟合是增加特征，增加模型复杂度）
- 模型融合（一般提升模型主要在前期的数据清洗和预处理部分，以及后面的模型融合下功夫，有时候会通过在已有预训练模型上进行再融合和调参节省时间，并能取得不错的效果）
- 上线运行（模型在线上运行效果直接决定模型的成败，运行的速度、资源消耗成都、稳定性等是否可以接受）
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本章中，你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家，完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤： 项目概述。 获取数据。 发现并可视化数据，发现规律。 为机器学习算法准备数据。 选择模型，进行训练。 微调模型。 给出解决方案。 部署、监控、维护系统。 使用真实数据 学习机器学习时，最好使用真实数据，而不是人工数据集。幸运的是，有上千个开源数据集可以进行选择，涵盖多个领域。以下是一些可以查找的数据的
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本文向大家介绍说说vue-router完整的导航解析流程是什么？相关面试题，主要包含被问及说说vue-router完整的导航解析流程是什么？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1.导航被触发 2.在即将离开的组件里调用beforeRouteLeave守卫 3.调用全局前置守卫beforeEach守卫 4.在重用的组件里调用beforeRouteUpdate守卫 / 调用路由配置的befor
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什么是机器学习？ 机器学习是自动从数据中提取知识的过程，通常是为了预测新的，看不见的数据。一个典型的例子是垃圾邮件过滤器，用户将传入的邮件标记为垃圾邮件或非垃圾邮件。然后，机器学习算法从数据“学习”预测模型，数据区分垃圾邮件和普通电子邮件。该模型可以预测新电子邮件是否是垃圾邮件。 机器学习的核心是根据数据来自动化决策的概念，无需用户指定如何做出此决策的明确规则。 对于电子邮件，用户不提供垃圾邮件的
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本文向大家介绍你是怎么学习css的？说说你的学习方法相关面试题，主要包含被问及你是怎么学习css的？说说你的学习方法时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 多练习各种布局理解布局原理 读 《css世界》
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我有一个流浪汉VM标准问题32。盒子在运转。在这上面设置指示灯的完整说明是什么？ 我看过刀（厨师的一部分）并尝试： 但是得到 如何设置刀具配置文件，其中应该包含什么？ 我一直在网上搜索答案，但被无法解释其出发点/先决条件的部分解决方案淹没了。 使现代化 我的目标是自己回答这个问题，因为似乎没有人愿意这样做。以下是我目前的理解——我的目标是在稍后用红色表示我的未知/问题。
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本章中，你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家，完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤： 项目概述。 获取数据。 发现并可视化数据，发现规律。 为机器学习算法准备数据。 选择模型，进行训练。 微调模型。 给出解决方案。 部署、监控、维护系统。 使用真实数据 学习机器学习时，最好使用真实数据，而不是人工数据集。幸运的是，有上千个开源数据集可以进行选择，涵盖多个领域。以下是一些可以查找的数据的