由于训练的数据集特征化参数的准确性以及数据的涵盖广度不够导致定义的模型质量非常的不理想因此我们可以看到 我们的预测结果也是不够符合我们的理想状态，可见我们小机器的学习之路是非常漫长的过程啊。
由此次的机器学习的小小实践本人也深有体会，机器就像一个小孩一样首先你得根据他的性格（特征化参数）确定应该给予他什么样的学习环境（学习算法创建的学习管道）并提供学习资料（定型机器学习模型数据集），然后为其确定一个发展目标（评估模型数据集），并且不断的进行考试（单个数据的预测与批量数据的预测），考试需要特定的考试场地（预测所需要调用的方法）。通过该种方式让机器不断的学习不断的精进。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对ASPKU的支持。
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