機器學習模型訓練是指使用算法和數據來訓練模型，以便模型能夠自動識別和預測新的數據。訓練過程包括輸入數據、定義模型結構、選擇算法和超參數等步驟。訓練后，模型將能夠從新數據中發(fā)現模式，并輸出預測結果。
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