机器学习任务的一般流程及必要步骤

目录 1.数据收集 2.数据预处理与特征工程 2.1 数据清理 2.2 数据集成 2.3 数据规约 2.4 数据变换 3.模型的选择与训练 4.模型的评估与优化 处理机器学习问题，通常分为以下几步： 1 数据收集 通常，我们拿到一个具体的领域问题后，可以使用网上一些具有代表性的、大众经常会用到的公开数据集。相较于自己整理的数据集，显然大众的数据集更具有代表性，数据处理的结果也更容易得到大家的认可。

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