本页介绍了 model_hub 中关于传统机器学习训练的工具。以下是一些常用的工具和资源：
- 数据预处理：使用 data_preprocessing 工具对数据进行清洗和转换。
- 特征工程：通过 feature_engineering 工具提取和构建特征。
- 模型训练：使用 model_training 工具进行模型训练。
- 模型评估：通过 model_evaluation 工具评估模型性能。
图片示例
以下是一些传统机器学习训练中常用的算法示例：
线性回归是一种简单的预测模型，常用于回归问题。
支持向量机（SVM）是一种强大的分类和回归模型。
希望这些信息能帮助您更好地了解 model_hub 中的传统机器学习训练工具。