随着大数据时代的到来,机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术
界,机器学习都是一个炙手可热的方向,但是学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重,学术界侧
重于对机器学习理论的研究,工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。我们结合美团在机器学
习上的实践,进行一个实战(InAction)系列的介绍(带“机器学习InAction系列”标签的文章),
介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技术、经验和技巧。本文主要结合实际问题,概
要地介绍机器学习解决实际问题的整个流程,包括对问题建模、准备训练数据、抽取特征、训练模型
和优化模型等关键环节;另外几篇则会对这些关键环节进行更深入地介绍。
2021-10-13 10:43:01
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机器学习
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