Machine Learning-L1-机器学习pipeline
机器学习pipeline 1. 定义问题 2. 获取数据 3. 数据处理 4. 模型训练、评估与调优 5. 模型部署 一个典型的机器学习包括以下几个过程： 1. 定义问题 理解实际场景是机器学习的第一步，需要将业务问题抽象为机器学习能处理的数学问题，包括明确可以获得哪些数据、什么样的数据、数据是怎样的格式，原始数据需要做怎样的处理，机器学习的目标是一个分类、回归还是聚类等。 2. 获取数据 “ 数
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