机器学习原理与实战数据准备_第1页
机器学习原理与实战数据准备_第2页
机器学习原理与实战数据准备_第3页
机器学习原理与实战数据准备_第4页
机器学习原理与实战数据准备_第5页
已阅读5页，还剩3页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

机器学习原理与实战数据准备汇报人：文小库2023-12-11机器学习原理概述数据预处理数据探索与可视化数据分割与划分数据实战：鸢尾花分类数据集数据实战：手写数字识别数据集目录机器学习原理概述010102定义与分类根据学习方式的不同，机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。机器学习是一种人工智能的方法论，旨在通过计算机程序从数据中学习，并利用所学知识来完成特定的任务。工作原理与步骤机器学习的工作原理主要包括四个步骤：数据预处理、特征提取、模型训练和模型评估。数据预处理主要包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。特征提取是指从数据中提取出与目标变量相关的特征，以便用于模型训练。模型训练是指使用训练数据集来训练模型，并调整模型参数，以提高模型的预测精度。模型评估是指使用测试数据集来评估模型的性能，并对模型进行优化或调整。机器学习的主要算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯等。应用场景广泛，包括但不限于金融、医疗、教育、电商等领域。例如，通过分析用户行为数据，为电商企业提供精准的个性化推荐服务；通过分析医疗影像数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定等。主要算法与应用场景数据预处理02删除重复的记录，避免影响模型训练。去除重复数据缺失值处理异常值处理对缺失的数据进行处理，可以选择填充缺失值或者删除含有缺失值的记录。对异常数据进

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论