数据可以是带标签的也可以是不带标签的

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。在这两种情况下数据的准备和清理必须受到特别关注这可能会导致模型训练出现偏差并影响预测结果。 . 选择要运行的算法 接下来您必须选择一种用于提取的训练数据的算法。要运行的算法类 银行数据 型取决于两个标准训练数据的类型和数量以及要解决的问题的类型。 . 训练算法 下一步涉及训练算法。该过程是迭代的。通过该算法我们运行变量然后将结果与算法应生成的结果进行比较。



为了提高结果的准确性可以在再次运行变量之前调整变量直到算法提供预期结果。经过训练后算法采用机器学习模型的形式。 . 模型的使用和优化 最后剩下的就是使用该模型并继续改进它。然后将该模型用于新数据其来源取决于要解决的问题。模型的准确性也会随着时间而变化。 使用机器学习的示例 查看推荐 在 或 等平台上机器学习使系统能够看到观看视频 的用户往往也会观看视频 且观看时间较长。