机器学习架构图

这张机器学习架构图描绘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预处理模块，这个模块负责清洗、转换和标准化数据，以便后续的处理。然后，特征工程模块对数据进行深入的分析和处理，提取出对模型训练有用的特征。接下来，模型选择模块会根据任务的需求选择合适的机器学习算法。在模型训练模块中，使用训练数据集对选定的模型进行训练，调整模型参数以最小化预测错误。最后，模型评估模块使用测试数据集对训练好的模型进行评估，以确定其性能和泛化能力。此外，该架构图还包括一个反馈循环，通过持续的模型迭代和优化，以提高模型的性能。