生成数据
数据的采集，清洗，划分和预处理。
选择模型
根据任务的难易程度选择简单的线性模型或者复杂的神经网络模型。
损失函数
根据不同的任务选择不同的损失函数，比如线性回归中选择均方差损失函数，分类选择交叉熵。
优化器
有了loss就可以求取梯度，得到梯度，用优化器更新权值。
迭代训练
反复训练的过程
机器学习模型训练步骤
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转载自blog.csdn.net/SakuraHimi/article/details/104608423
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