前言：在机器学训练完模型之后我们要考虑模型的效率问题，常用的模型效率琢磨手段有：但是实践告诉我们即使在这种情况下 Ensemble 还是Neng巨大幅搞优良成绩。这篇文章基本上机器学中的模型融合，包括bagging,Boosting两种思想的方法。

一、 机器学中的模型融合技巧

在机器学模型开发过程中，希望训练优良的模型Neng在新鲜的、未见过的数据上表现良优良。在用randomForest R包时 通常会对两个常见的超参数进行优化，其中包括mtry和ntree参数。

1.1 构建高大效的训练数据集

所以呢，开发过程中， 通过模型的反馈不断优化训练数据集，使数据集逐步习惯不断变来变去的需求。

1.2 代价敏感学

代价敏感学：在训练过程中调整不同类别的误分类代价，鼓励模型geng优良地处理少许数类。

二、Spark机器学巨大数据流水线

无论你是正在构建第一个Spark机器学项目， 还是希望优化现有的干活流，本文dou将为你给宝昂贵的指导和启示。

2.1 机器学干活流

一个典型的机器学干活流包含数据收集、 数据清洗、探索性数据琢磨、特征工事、模型选择、模型训练、模型评估、模型调优和模型部署等优良几个相互关联的步骤。

2.2 确定优化目标和约束

在足够搞懂业务运行的方式以及业务的目标的情况下 我们要提炼出希望优化的目标，一边要确定我们约束是啥，然后抽象为机器学模型以及模型应用的策略。

三、 模型训练与部署Zui佳实践

本文以对标专业行业报告的严谨性，为读者呈现了一套完整的模型训练与部署Zui佳实践体系，涵盖了从数据治理到模型监控的各个环节，旨在帮从业者构建geng加稳健、高大效、合规的机器学应用。

3.1 Zui佳实践指南

通过本文的阐述， 读者将Neng够geng清晰地认识到机器学模型训练与部署的Zui佳实践，并为其在实际干活中的应用给有力支持。

四、机器学实际操作中的算法优化与模型训练

它是机器学模型在单个训练迭代中处理的数据样本数。在本指南中，我们将介绍Zui佳实践、优化手艺和故障排除技巧，以帮您有效地训练计算机视觉模型。

4.1 缓存手艺

缓存是搞优良训练机器学模型效率的关键手艺。

4.2 优化模型

本篇博客将介绍机器学算法优化和模型训练的Zui佳实践，帮读者了解怎么在机器学任务中取得geng优良的效果。在优化模型时Neng尝试不同的亏本函数、学策略以及正则化方法。

五、 数据预处理的关键性

在进行机器学任务之前，数据预处理是一个少许不了的步骤。

机器学中，我们需要通过优化方法来搞优良模型的准确性和效率。本文介绍了一些高大效优化方法，希望Neng对巨大家有所帮。