机器学习数据预处理与特征工程

机器学习从数据预处理到模型训练、优化、部署及应用涵盖了多个关键技术环节。在数据预处理阶段，常见任务包括缺失值处理、异常值检测以及标准化与归一化。特征工程则包括特征选择、降维、交叉验证策略和文本特征提取方法，帮助提升模型的准确性和稳定性。

模型训练优化方面，核心内容包括超参数调优、过拟合与欠拟合处理、以及模型评估与选择。合理的模型评估能帮助确定最优模型，避免过拟合或欠拟合的影响。模型部署涉及模型导出、容器化技术及实时预测监控，确保模型能够在实际环境中稳定运行。

在实际应用中，图像识别、自然语言处理和推荐系统是机器学习的典型应用场景。每个案例都展示了如何将理论应用于实际问题，帮助解决具体的技术难题。