模型训练是指使用算法和数据对机器学习模型进行参数调整和优化的过程。模型训练一般包含以下步骤：数据收集、数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估、超参数调优、模型部署、持续优化。

数据收集是指为机器学习或数据分析任务收集和获取用于训练或分析的数据。数据质量和数据多样性对于模型的性能和泛化能力至关重要。了解更让多学习资料可以

转载请注明:http://www.aideyishus.com/lkgx/8918.html