以下是自动化机器学习（AutoML）训练全流程的解析，结合技术原理与实践流程，涵盖关键环节及优化策略：

一、数据准备与预处理

数据清洗

自动处理缺失值：通过删除、均值/中位数填充或插值法填补缺失数据9。

异常值检测：利用统计方法（如Z-score、IQR）或聚类算法识别并处理异常值8。

数据标准化/归一化：对连续型特征进行标准化（Z-score）或归一化（Min-Max）4。

自动特征工程

类别变量编码：自动进行One-Hot编码或标签编码7。

本文为《Hands on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》第二章的读书笔记。第二章介绍机器学习项目落地实施过程中需要注意和考虑的事项、风险点，真是面面俱到。笔者阅读这种时，受益匪浅。若早点读到这一章，也可以避免之前踩过的一些坑。

作者 | 张渊策上海控安可信软件创新研究院研发工程师

集成学习的思想

在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。

集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法，以达到减小方差（bagging）、偏差（boosting）或改进预测（stacking）的效果。

昨天，我们给大家分享了集成模型stacing算法相关内容的（上），今天我们再给大家分享（下）的部分：

本次总体内容，分享大纲如下：

2025年2月15日，微信搜索悄然接入DeepSeek-R1模型，开启灰度测试。这一举措不仅标志着微信在AI领域的深度布局，更预示着AI搜索即将成为微信生态的核心功能。本文将深入探讨微信为何在此时接入DeepSeek，以及这一合作对微信生态、内容创作者和用户体验可能带来的深远影响。

微信更新，一直是产品同学的设计风向标。

八光谱全脸测肤仪胶原蛋白检测。

为什么有的人快30岁了，演起18岁的高中生还毫无违和感？都知道皮肤胶原蛋白越多，皮肤就会越饱满，人看起来也会更显年轻。而对于女性朋友来说，皮肤衰老的过程就是胶原蛋白流失的过程，可想而知胶原蛋白对女性有多么的重要。

知道自己面部胶原蛋白含量吗？利用八光谱全脸检测仪对面部胶原蛋白进行检测是一个不错的选择。它利用全脸分割技术区分人脸部区域，并基于人类感知的色彩空间和灰度共生矩阵技术，计算出皮肤光滑度、皮肤光泽度。

阅读文章前辛苦您点下“关注”，方便讨论和分享，为了回馈您的支持，我将每日更新优质内容。

文|题少年

编辑|题少年

前言

高压断路器在电网中起到