以下是一些关于机器学习项目的技术细节，包括项目架构、所用算法以及相关资源。

项目架构

我们的机器学习项目采用了以下架构：

  • 数据收集与预处理：使用 数据预处理工具 对原始数据进行清洗和转换。
  • 特征工程：通过特征选择和特征提取，提高模型的预测能力。
  • 模型训练：采用 深度学习框架 进行模型训练。
  • 模型评估与优化：使用交叉验证和网格搜索等方法对模型进行评估和优化。

所用算法

以下是我们在项目中使用的一些机器学习算法：

  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 支持向量机（SVM）
  • 决策树
  • 随机森林
  • 神经网络

相关资源

以下是一些与机器学习相关的资源，供您参考：

机器学习架构图