ai 大数据 机器学习 深度学习_深度学习模型预测

深度学习模型预测 1. 数据准备 数据收集 ：从各种来源（如传感器、日志文件、数据库等）收集数据。 数据清洗 ：处理缺失值、异常值和重复记录，确保数据质量。 特征工程 ：选择、转换和构造特征以提高模型的预测能力。 2. 模型选择 线性模型 ：如线性回归、逻辑回归，适用于简单关系的数据。 树模型 ：如决策树、随机森林，可以处理非线性关系。 神经网络 ：如多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）...