机器学习示意图

这张机器学习示意图展示了一个典型的机器学习工作流程。首先，大量的原始数据被输入到系统中，这些数据可能来自于各种来源，如传感器、数据库或网络。然后，数据预处理阶段开始，这包括数据清洗、缺失值处理和特征选择等步骤，以确保数据的质量和可用性。接下来，算法选择阶段开始，根据问题的性质和数据集的特点，选择合适的机器学习算法，如决策树、神经网络或支持向量机等。在模型训练阶段，使用训练数据集对选定的算法进行训练，通过调整模型参数来优化模型的性能。最后，模型评估阶段使用测试数据集对训练好的模型进行评估，以检验其在新数据上的表现。整个流程旨在通过学习和拟合数据模式，使机器能够自动识别和预测未知的数据结果。