模型训练是机器学习领域中的一个核心步骤，它涉及到从数据中学习规律，以便模型能够进行预测或分类。以下是一些关于模型训练的基础知识。
训练过程
模型训练通常包括以下几个步骤：
- 数据准备：收集和清洗数据，确保数据的质量和多样性。
- 模型选择：根据问题选择合适的模型，如线性回归、决策树、神经网络等。
- 参数调整：调整模型参数，以优化模型性能。
- 验证和测试：使用验证集和测试集评估模型性能。
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下面展示一个常见的机器学习模型——神经网络的结构。
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