机器学习项目的开发过程

  机器学习项目的开发过程可以分为三个主要阶段：数据准备、模型训练和性能评估。

数据

  - 数据收集：首先，我们需要明确项目的目标任务，分析可能的相关特征，并收集相应的数据。
  - 特征探索分析：对收集到的数据进行初步的探索性分析，以了解数据的基本特性和潜在的模式。
  - 特征工程：将原始数据转换成算法所需的输入格式，这一步骤对于提高模型的性能至关重要。

模型训练

  - 确定机器学习算法（函数集合） F \mathcal{F}