欢迎来到机器学习模型专题页面！以下是关于模型构建与训练的核心知识点整理：
1. 常见模型类型 📊
- 监督学习：带标签数据训练，如线性回归（📉）、决策树（🌳）、支持向量机（🤖）
- 无监督学习：无需标签，常用聚类算法（🔍）如K-means、层次聚类
- 深度学习：基于神经网络（🧠），包含CNN（🖼️）、RNN（🔁）、Transformer（🌐）
2. 模型训练流程 🔄
- 数据预处理（🧹数据清洗）
- 特征工程（🛠️特征提取）
- 模型选择与调参（⚙️超参数优化）
- 模型评估（📈准确率分析）
- 部署应用（🚀模型上线）
3. 实用技巧 💡
- 使用交叉验证（✅）提升泛化能力
- 正则化技术（🛡️）防止过拟合
- 模型解释性工具（🔍）如SHAP值
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