好的，机器学习的基本流程可以用以下几个关键步骤来描述（通常是一个迭代循环的过程）：
-
问题定义和目标设定：
- 明确你要解决的业务或研究问题是什么。
- 将问题转化为一个机器学习任务：是分类（预测类别标签，如图像识别）、回归（预测连续值，如房价预测）、聚类（无标签数据分组）、推荐等？
- 定义成功指标： 如何衡量模型的好坏？例如，准确率、精确率、召回率、F1分数（分类）、均方误差（回归）等。明确业务目标对应的技术指标。
-
数据收集：
- 获取解决问题所需的数据。
- 数据来源可能包括：数据库、API、日志文件、爬虫、传感器、公开数据集等。
- 关注数据的相关性和质量。GIGO原则：垃圾进，垃圾出。
-
数据预处理与探索：
- 数据清洗： 处理缺失值（删除、填充）、处理异常值/噪声数据、删除无关数据。
- 数据探索性分析：
- 了解数据分布（直方图、箱线图）。
- 检查特征间关系（相关矩阵、散点图）。
- 了解类别平衡性（分类任务）。
- 特征工程： 这是非常关键的一步。创造、转换或选择对于解决问题最有用的特征。可能包括：
- 特征处理： 归一化/标准化（将数值特征缩放到相似范围）、分箱、对数变换。
- 特征编码： 将类别特征转化为数值形式（如独热编码、标签编码）。
- 特征构造： 基于现有特征创建新的更有意义的特征（如计算比率、差值）。
- 特征选择： 去除冗余或不相关的特征，提高效率，可能提升效果。方法包括过滤法、包装法、嵌入法。
-
数据分割：
- 将处理好的数据集划分为互斥的子集，通常用于：
- 训练集： 用于构建和训练模型。（最大占比）
- 验证集： 用于在训练过程中调整模型参数（超参数调优）、选择模型、进行早停等，评估模型在未知数据上的初步表现。（较小占比）
- 测试集： 用于最终、一次性地评估模型在完全未知数据上的泛化能力。在最终评估前绝不能用于训练或调优！
- 常用分割比例：训练/验证/测试 = 60%/20%/20% 或 70%/15%/15% 等。时间序列数据需按时间顺序分割。
- 将处理好的数据集划分为互斥的子集，通常用于：
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模型选择：
- 根据问题类型和数据特点，选择一个或多个合适的机器学习算法。
- 常见算法示例：
- 分类： 逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯、神经网络等。
- 回归： 线性回归、岭回归、Lasso回归、决策树回归、随机森林回归、SVR等。
- 聚类： K-Means、DBSCAN、层次聚类等。
-
模型训练：
- 使用训练集的数据来让机器学习算法学习数据中的模式和规律。
- 算法通过调整其内部的参数（不同于需要手动调的超参数）来最小化损失函数，即模型预测值和真实值之间的差距。
-
模型评估与调优：
- 使用验证集评估训练过程中模型的表现。
- 超参数调优： 调整模型外部设定的参数（如学习率、树深度、正则化强度）。常用方法：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、交叉验证结合验证集。
- 可能需要回到模型选择或特征工程步骤尝试不同的模型或特征。
- 这是一个迭代循环过程，目标是找到在验证集上表现最佳的模型配置。
-
模型最终评估：
- 使用从未参与过任何训练或调优的测试集，对步骤7中选择出的最优模型进行一次评估。
- 报告模型在测试集上的性能指标（即步骤1中定义的成功指标）。这代表了模型对全新、未知数据的预期泛化能力。
-
模型部署与应用：
- 将训练好的、测试通过的最佳模型集成到实际的生产系统或应用中。
- 部署方式：Web API、嵌入应用程序、云服务等。
- 需要考虑监控模型性能、处理实时数据、模型更新机制（模型漂移问题）。
-
模型监控与维护：
- 上线后持续监控模型在实际应用中的表现。
- 检测性能下降（可能由于数据分布变化 - 概念漂移/数据漂移）。
- 必要时重新训练模型（使用新数据）或调整流程。
核心要点总结：
- 迭代循环： 流程不是线性的，发现性能不佳时需要回溯（如从评估回到特征工程或模型选择）。
- 数据为王： 数据的质量和特征工程的质量常常比算法本身的选择更重要。
- 泛化能力至上： 核心目标是让模型在未见过的数据上表现良好，避免过拟合训练数据（在训练集上表现完美但在新数据上表现很差）。
- 严格隔离测试集： 测试集只用于最终评估，绝不能用于训练或调参，否则评估结果会过于乐观。
你可以将这个流程想象成一个螺旋上升或带有很多反馈循环的圆圈（尤其在评估、调优、特征工程之间），最终目标是获得一个在实际应用中有效、稳健的模型。
标准的机器学习流程如何玩出新花样
及应用。在本次机器学习专场中，来自海康威视研究院前研技术部的负责人谢迪为我们带来了题为《How to Explore in Machine Learning Pipeline》（机器学习流程研究）的精彩演讲。
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全球AI100强出炉,中国占领半壁江山
日前，创投研究机构 CB Insights 发布了年度人工智能企业百强榜单——由100个最具前途的 AI 公司组成，它们从 3000 多个候选者中脱颖而出，其业务涵盖人工智能硬件、数据基础设施、机器学习流程优化，以及各类行业应用。
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什么是LangChain？深入地了解一下LangChain
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脑机接口，帮人开口 人工智能再立新功
～80个单词/分钟，尽管目前语速只是正常对话语速的50%，但是已经是跨越式的进步了。而且准确性也有了极大的提高。这些归功于人工智能算法，加上定制的机器学习流程提高整个脑机接口的成熟度。
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高焕堂：VR/AR欺骗大脑，AI赋能大脑，两者结合创意无限
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