机器学习方法和数据分析

学习方法 2025-07-19 14:12语文学习方法www.ettschool.cn

1. 数据预处理阶段

将原始数据转换为计算机可处理的形式，包括清洗异常值、处理缺失值等

通过卷积核等数学工具对图像类数据进行特征提取（如平滑、锐化或轮廓识别）

对时间序列数据（如天气记录）进行规律性整理和特征标注

2. 模型构建与训练

选择算法类型：监督学习（如分类/回归）、无监督学习或强化学习

神经网络类方法需设计网络结构，例如用卷积神经网络处理图像，RNN处理序列数据

通过反向传播等优化算法调整模型参数

3. 应用与验证

利用历史数据训练模型捕捉规律（如通过历年降雨数据预测天气）

在工业场景中结合领域知识优化（如机器视觉中的缺陷检测）

需持续评估模型公正性、可解释性等指标

关键差异点在于：数据分析更侧重数据本身的整理和可视化（如词云、缺陷分布图等），而机器学习强调通过算法自动发现数据内在规律并实现预测功能。两者常结合使用，例如金融领域用预处理后的股票数据训练预测模型。