机器学习优化技术是提升模型性能的关键，以下是一些常用的优化方法：
常见优化方法
- 梯度下降：最常用的优化算法之一，通过不断调整参数，使得损失函数最小化。
- Adam 优化器：结合了 Momentum 和 RMSprop 优化的算法，通常在训练时表现良好。
- 学习率衰减：随着训练的进行，逐渐减小学习率，防止过拟合。
实践案例
以下是一个优化机器学习模型的案例：
- 数据预处理：对数据进行清洗和标准化，提高模型训练效率。
- 特征选择：选择对模型影响较大的特征，减少计算量。
- 模型调参：通过调整模型参数，找到最佳模型。
扩展阅读
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