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模型优化与正则化 正则化：L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）用于防止过拟合，L1正则化还能进行特征选择。 学习率调整：学习率决定模型权重更新步长，采用自适应学习率算法（如Adam、RMSprop）或学习率衰减策略提升模型优化效果。 早停法（Early Stopping）：监测验证集误差，避免模型在验证集表现变差时停止训练，防止过拟合。 批量归一化（Batch Normalization）：通过对隐藏层输出归一化加速训练并提升模型性能。
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特征工程与数据预处理 特征选择：包括过滤法、嵌入法和包装法，用于选择最具代表性的特征，减少模型的复杂度。 特征缩放：标准化（Standardization）和归一化（Normalization）将特征值缩放到相似范围，有助于梯度下降法加快收敛。 缺失值处理：通过均值填充、删除、插值等方法处理缺失数据，以确保模型稳定性。 数据增强：在图像和文本数据中，生成新样本以丰富训练数据，防止过拟合。 降维：如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，通过降低特征数量减少数据维度，提升模型训练速度。
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机器学习常用算法 线性回归：用于回归任务，假设数据与标签之间是线性关系，优化目标为最小化均方误差。 逻辑回归：用于二分类问题，通过S型函数将线性回归输出映射到概率空间，适用于分类问题。 决策树与随机森林：决策树通过递归划分特征空间进行分类和回归，随机森林通过多个决策树组合提升预测准确性。 支持向量机（SVM）：通过找到最佳分隔超平面实现分类，适用于高维数据，支持非线性分类。 K近邻（KNN）：基于距离度量，预测时选择距离最近的K个样本进行投票分类或平均回归。
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模型评估与验证 交叉验证：如K折交叉验证，将数据分为K组，分别用于训练和测试，提高模型的泛化能力。 评估指标：分类任务常用准确率、精确率、召回率、F1分数；回归任务常用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、**平均绝对误差（MAE）**等。 混淆矩阵：展示模型预测结果的分布情况，用于分析分类模型的误分类类型。 过拟合与欠拟合：过拟合是模型在训练集表现好但测试集表现差，欠拟合是模型对训练数据拟合不足，解决方法包括正则化、增加数据、调整模型复杂度等。
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机器学习的类型 监督学习：通过已标注的数据训练模型，以预测新数据的标签，包括分类（如图像分类、文本分类）和回归（如房价预测、股票预测）。 无监督学习：用于未标注的数据，旨在发现数据的模式或结构，包括聚类（如K-Means、层次聚类）和降维（如PCA、t-SNE）。 半监督学习：结合少量标注数据和大量未标注数据，适用于标注成本高的场景。 强化学习：通过与环境交互并试错来优化策略，主要应用在机器人控制、游戏AI、自动驾驶等。
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