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机器学习的一般过程

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如何介绍项目:

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项目背景:项目输入,输出,后续应用点
项目数据:数据来源
数据处理方法:是否有脏数据,如何处理脏数据,如何定义脏数据,是否有类别不均衡,如何解决,表示成什么形态
模型选择与建模过程:选择什么模型,如何调优
评估准则与效果:效果如何
模型优化与提升:bad case分析,优化点有哪些
 

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