模型训练是机器学习的核心环节，涉及数据准备、算法选择和迭代优化。以下是关键步骤与建议：

1. 基础流程

  • 数据收集 📁
    确保数据质量与多样性，使用 数据预处理工具 提升效率
  • 模型选择 🧠
    根据任务类型选择算法：
    • 监督学习：线性回归、决策树
    • 无监督学习：K-Means、PCA
    • 深度学习：CNN、RNN（插入图片：深度学习框架_对比）
  • 训练优化 📈
    通过交叉验证、超参数调优（如学习率、批次大小）提升性能

2. 常用工具

工具 用途
TensorFlow 灵活的深度学习框架
Scikit-learn 传统机器学习算法库
PyTorch 动态计算图与研究友好型工具
（插入图片：PyTorch_架构图）

3. 注意事项 ⚠️

  • 避免过拟合：使用正则化（L1/L2）或早停机制
  • 数据不平衡：采用重采样技术或调整损失函数权重
  • 计算资源：监控GPU内存占用，必要时使用分布式训练

📘 扩展阅读：了解 模型评估方法 以量化训练效果
（插入图片：模型训练_常见问题）

模型训练流程

深度学习框架

PyTorch架构