📚 什么是模型训练？
模型训练是通过数据和算法，让机器学习模型掌握特定任务的规律。常见流程包括：
- 数据收集与清洗 📊
- 模型架构设计 🧱
- 训练与调优 ⚙️
- 部署与应用 🚀
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🧠 核心步骤详解
1️⃣ 数据预处理
- 清洗噪声数据 💣
- 标准化数值范围 📏
- 分割训练集/测试集 📁
2️⃣ 模型选择与构建
- 神经网络架构设计 🏗️
- 决策树/随机森林等算法选择 🌳
- 使用框架（如TensorFlow/PyTorch）搭建模型 🖥️
3️⃣ 训练优化技巧
- 学习率调整 🔄
- 正则化防止过拟合 🛡️
- 使用GPU加速训练 ⚡
📈 评估与部署
- 混淆矩阵分析 📊
- 模型压缩技术 📦
- 实时推理部署 📡
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