AI 模型训练是机器学习和人工智能领域的重要环节。以下是关于模型训练的一些基本教程和概念。
基础概念
- 数据集：用于训练和测试模型的原始数据集合。
- 特征工程：从原始数据中提取有用信息的过程。
- 模型选择：选择合适的算法和模型架构。
训练步骤
- 数据准备：收集和清洗数据。
- 特征提取：从数据中提取特征。
- 模型选择：选择合适的模型。
- 模型训练：使用训练数据训练模型。
- 模型评估：使用测试数据评估模型性能。
常用模型
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- 随机森林
- 神经网络
资源链接
更多关于模型训练的教程，可以参考本站模型训练教程。
机器学习流程图