问机器学习提升方法有哪些类型

机器学习提升方法主要包括以下几种类型：

1. 数据预处理：在训练机器学习模型之前，对原始数据进行清洗、规范化和转换。例如，可以使用腾讯云数据预处理产品（如DataProcessing）对数据进行数据分割、特征提取和编码等操作。
2. 模型选择与调参：选择合适的机器学习算法和超参数，以提高模型的性能。例如，可以使用腾讯云机器学习平台（TI-ONE）自动选择最佳模型和参数。
3. 特征工程：通过特征选择、特征抽取和特征变换等方法，从原始数据中获取更具表达能力的特征，从而提高模型的性能。例如，可以使用腾讯云特征工程产品（如FeatureStore）进行特征处理和分析。
4. 集成学习：通过将多个基学习器的预测结果进行融合，以提高模型的泛化和稳定性。例如，可以使用腾讯云集成学习产品（如AutoKeras）构建和训练集成模型。
5. 正则化：通过在损失函数中加入正则项，以减少模型的过拟合现象。例如，可以使用腾讯云正则化产品（如Regularization）为模型添加L1、L2等正则化项。
6. 早停法：在训练过程中，当验证集上的性能不再提升时，停止训练，以防止过拟合。例如，可以使用腾讯云机器学习平台（TI-ONE）实现模型的自动停止训练。
7. 欠拟合处理：当模型出现欠拟合现象时，可以尝试增加模型的复杂度、获取更多训练数据或调整特征工程方法。例如，可以使用腾讯云数据预处理产品（如DataProcessing）扩展训练数据集，或使用腾讯云特征工程产品（如FeatureStore）优化特征提取方式。