这个过程可以被认为是一个测试过程

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因此，分析过程是手动完成的。 您可以利用机器学习来分析所有客户数据。稍后，系统将根据客户的风险状况判断哪些客户有资格获得贷款。 很明显，第二种选择是更好的选择。因为，除了不需要花很长时间进行分析之外，基于客观的历史数据，结果可以更加准确。 所以，既然您知道了机器学习的重要作用，那么我们将讨论它是如何工作的。 机器学习如何工作？ 如果详细描述，机器学习的工作原理确实很复杂。但是，在机器学习工作流程中，您至少必须了解三个主要部分，即： 1. 决策过程 系统用来预测数据的工具是机器学习算法。 该算法需要使用数据样本来查找正在分析的数据中的模式。

分析的数据类型也可能不同，有些是标记的或未标记的： 标签数据——这是一种包含标签的数据类型，所以类别很明确。示例包括标记为“A 级”、“B 级”等的学生数据。 未标记数据——相比之下，未标记数据不包含标签。因此，数据往往 马来西亚电话号码表 更加原始。 在此部分中，您需要将数据输入系统。因此，该算法可以预测数据中的模式。 2.误差函数 到现在为止，你可能很好奇。算法生成的模式预测是否准确？ 好吧，答案就在本节中。因此，误差函数是一种将算法预测与确定正确的结果进行比较的方法。 换句话说。



一开始，您已经知道正确的结果。然后，您进行分析以检查生成的模式预测。 如果预测错误，您必须衡量它与正确结果的差异程度。但是，如果预测正确，则说明算法模型的方向是正确的。 3.优化过程模型 您可以说这部分是“提炼”您当前使用的算法模型的过程。因此，将不断评估算法，使结果更加准确。 也许你会奇怪，如果在前面的过程中预测结果是正确的，为什么还要重新测试呢？ 答案是：机器学习不会停留在某一时刻。如果有新数据，算法当然必须重新学习才能提供准确的预测。 类比是这样的，想象有一个秤，右边有3公斤的铁。