写给机器学习新手的实战指南——从定义问题到模型监控

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机器学习生命周期 在数据科学里有一个热门术语——机器学习生命周期。 听起来很奇怪，但实质上就是： 机器学习是一个积极且动态的过程，没有严格的起点或终点。 一旦模型训练并部署后，随着时间的推移，很可能需要重新训练，从而重启整个周期。 然而，周期内的步骤需要按照一定的顺序仔细执行。 当你在网上搜索机器学习生命周期时，每个来源给出的步骤数量和名称可能略有不同。 但大部分生命周期都包含以下环节：问题定义、数据收集和预处理、特征工程、模型选择和训练、模型评估、部署和监控。 今天就让我们来仔细分析这些步骤，解释什么是机器学习的生命周期。 这篇文章中的代码、数据集和一份为大家查漏补缺的人工智能学习路线图一起打包好了，大家可以添加小助手获取！ 定义问题 你想要解决什么问题或回答什么疑问？ ………………………………