第633章 求和解机器学习的步骤，用故事解析[第1页/共3页]

? 另有的矿石完整没法利用，需求丢弃。

为村民炼制宝石

她用一本陈腐的邪术书记录下这些特性，并决定只存眷最有代价的特性，而忽视无关的细节。

总结：邪术学徒的炼金之旅 vs 机器学习的步调

第三步：遴选矿石特性 —— 特性工程

比方： 这就像练习机器学习模型。在练习过程中，模型会通过算法不竭调剂内部的参数（如权重和偏置），以尽能够减少瞻望弊端。

艾莉的第一项任务是前去山谷汇集各种矿石。她带着一只小推车，走遍丛林、山洞和河岸，把矿石装满推车。

持续改进炼金阵

模型摆设

?

? 庞大炼金阵：服从强大，合适措置独特的矿石，但需求更多的魔力。

? 有的矿石需求分类。

模型优化与更新

数据汇集

比方： 这就像机器学习中的数据洗濯和预措置。我们需求：

? 如果炼金阵精确辨认出宝石，申明它的邪术符文调剂得很好。

调剂邪术阵的符文

第八步：不竭学习与优化 —— 模型优化与更新

测试炼金阵的可靠性

机器学习的步调

? 另有的矿石含有宝石，但需求细心辩白。

比方： 这就像在机器学习当挑选合适的模型。按照数据的特性和任务的需求，能够挑选简朴的线性回归、决策树、支撑向量机，或者庞大的神经收集。

第五步：调剂邪术阵的符文 —— 模型练习

? 银行利用模型检测信誉卡讹诈。

比方： 这就像在机器学习中停止数据汇集。我们从实际天下中获得大量的数据，这些数据能够来自传感器、交际媒体、文本、图象或其他来源。

艾莉需求用邪术炼金阵来炼制宝石。邪术学院里有很多种炼金阵，每一种都有分歧的特性：

故事版：邪术学徒的炼金之旅——解读机器学习的步调

邪术学徒的任务

比方： 这就像在机器学习中停止模型考证和测试。利用一部分数据（测试集）来查验模型的表示，确保它不但对练习数占有效，还能对新数据作出精确判定。

特性工程

? 弥补缺失值：用公道的数值弥补数据中的空缺。

第四步：挑选邪术炼金阵 —— 模型挑选

即便成为了村里的驰名炼金师，艾莉仍然没有停止学习。她会察看炼金阵的表示，不竭汇集新的矿石数据，更新邪术符文，让炼金阵变得更加智能。

? 主动炼金阵：它能够按照矿石的特性主动调剂炼制体例。

每次炼制失利后，艾莉都会按照炼出的矿石形状、光彩等特性，调剂符文的摆列体例。颠末数百次尝试，她终究炼出了第一颗灿烂的宝石。

比方： 这就像机器学习中的特性工程。我们从数据中提取出最首要的信息，去除冗余或无用的特性，以帮忙模型更高效地学习。