介绍机器学习和深度学习模型的一个常见问题是“过度拟合”。这意味着模型在训练数据集上的准确性非常高，但在测试数据上却没有较高的准确性。
在上一篇中主要讲了对于文本语料的提取和预处理的过程，接下来就要进入到核心步骤，即对于处理模型的掌握，处理模型这块的篇幅会很长，对于不同的模型，其优缺点各不相同，因此有必要对这一块进行一个全方面的掌握。
简介本文不是关于模型的质量。它甚至不涉及扩展、负载平衡和其他DevOp。它是关于一个更普遍但有时会遗漏的事情：处理不可预测的用户输入。
介绍机器学习和深度学习模型的一个常见问题是“过度拟合”。这意味着模型在训练数据集上的准确性非常高，但在测试数据上却没有较高的准确性。
在上一篇中主要讲了对于文本语料的提取和预处理的过程，接下来就要进入到核心步骤，即对于处理模型的掌握，处理模型这块的篇幅会很长，对于不同的模型，其优缺点各不相同，因此有必要对这一块进行一个全方面的掌握。
简介本文不是关于模型的质量。它甚至不涉及扩展、负载平衡和其他DevOp。它是关于一个更普遍但有时会遗漏的事情：处理不可预测的用户输入。