1个回答
展开全部
得到一个有限的训练、数据集合
这一步的目的就是获取数据集，很多时候的数据集其实是我们通过爬虫的技术自己进行爬取得到的，但也有一些通用的数据集
确定包含所有的可能模型的假设空间，学习模型的集合
通俗点讲就是检索所有相关的的模型
确定模型选择的准则，即学习的策略
找出最合适你想使用的一种算法的模型，其目的是提高准确率等一些参数
实现求解最优模型的算法，即学习的算法
学习预测，通俗讲就是让你的模型通过你的数据集进行学习
通过学习方法选择最优模型
通过对学习的效率的对比，选择出最合理的模型，以及调好相关的参数
利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析。
把学习好的模型进行应用的实战，实现最后的预测工作，其实在上面的步骤里还可以加入验证集，其目的就是检验你算法模型学习能力的强弱，来对它进行的考核考验
已赞过
已踩过<
评论
收起
你对这个回答的评价是？
推荐律师服务：
若未解决您的问题，请您详细描述您的问题，通过百度律临进行免费专业咨询
