故事版:魔法学徒的炼金之旅——解读机器学习的步骤
在一个古老的魔法王国里,有一位叫艾莉的小学徒。她梦想成为一名伟大的炼金术师,能够将普通的矿石炼成珍贵的宝石。
成为炼金术师的过程非常复杂,就像机器学习的过程一样。艾莉需要经过一系列的步骤,学习如何识别不同的矿石,并最终炼出完美的宝石。
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第一步:收集矿石
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数据收集
艾莉的第一项任务是前往山谷收集各种矿石。她带着一只小推车,走遍森林、山洞和河岸,把矿石装满推车。
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有的矿石闪闪发光,看起来很珍贵。
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有的矿石布满泥土,难以分辨。
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还有的矿石含有宝石,但需要仔细辨别。
比喻:
这就像在机器学习中进行数据收集。我们从现实世界中获取大量的数据,这些数据可能来自传感器、社交媒体、文本、图像或其他来源。
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第二步:清洗矿石
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数据清洗与预处理
艾莉发现,采回来的矿石中有许多杂质,有的沾满泥巴,有的碎裂成小块。她需要用清水冲洗,去除泥土,再用筛子筛掉沙子和碎石。
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有的矿石需要分类。
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有的矿石需要修整成规则的形状。
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还有的矿石完全无法使用,需要丢弃。
比喻:
这就像机器学习中的数据清洗和预处理。我们需要:
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删除异常值:去掉不符合常理的数据。