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小数据，大智慧：如何用有限数据玩转机器学习训练？
说实话，很多小伙伴看到“机器学习”第一反应就是“海量数据”，大数据大模型，才能玩转AI。这话不假，但现实中，很多项目拿到的往往是“小数据”——几百条、几千条样本，甚至更少。
面对这种“捉襟见肘”的数据量，咱们该咋办？放弃？肯定不是！
今天，我就带你聊聊如何利用小数据集优化机器学习训练，让你在数据稀缺的情况下，也能跑出靠谱模型。顺带用Python代码说明核心思路，接地气又实用。
一、小数据机器学习的几个痛点
- 过拟合严重：模型太复杂，数据不够，简直“背书”，泛化能力差
- 特征稀疏：样本少，无法挖掘有效特征
- 模型稳定性差：训练结果不稳定，波动大
- 验证难度大：划分训练集和验证集时，数据本来就不多，更难保证统计代表性