徐露，女，1985年出生於江蘇省南通市，現為華東師範大學信息科學與技術學院教授，博士生導師。主要從事機器學習、數據挖掘、人工智能等領域的研究。已經發表學術論文80余篇，其中包括頂級國際會議和期刊發表的論文30余篇。曾獲得國家自然科學基金優秀青年科學基金、上海市浦江人才計劃、教育部新世紀優秀人才支持計劃等榮譽。
教育背景
2003年，徐露本科畢業於南京大學計算機科學與技術專業，獲得理學學士學位；2008年，徐露在南京大學計算機科學與技術專業獲得博士學位。在攻讀博士學位期間，徐露先後赴美國加州大學洛杉磯分校、加州大學聖地亞哥分校、約翰霍普金斯大學進行學術交流和研究工作。
職業經歷
2008年至2011年，徐露在上海交通大學計算機科學與工程系擔任助理教授；2011年至2014年，徐露在美國加州大學聖地亞哥分校計算機科學與工程系從事博士後研究工作；2014年至今，徐露在華東師範大學信息科學與技術學院擔任教授。
榮譽
徐露曾獲得國家自然科學基金優秀青年科學基金、上海市浦江人才計劃、教育部新世紀優秀人才支持計劃等榮譽。同時，徐露還是多個國際頂級期刊和會議的審稿人，包括IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems、JournalofMachineLearningResearch、ACMTransactionsonKnowledgeDiscoveryfromData等。
機器學習實戰
機器學習是目前人工智能領域的熱門技術之壹，徐露教授也是該領域的專家之壹。下面，我們將介紹壹下機器學習實戰的操作步驟。
數據預處理
在進行機器學習之前，需要對數據進行預處理，包括數據清洗、數據集劃分、特征選擇等步驟。數據清洗是指對數據中的缺失值、異常值、重復值等進行處理；數據集劃分是指將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集；特征選擇是指從原始數據中選擇出對目標變量有影響的特征。
模型選擇
在進行機器學習之前，需要選擇合適的模型。常見的機器學習模型包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機、隨機森林、神經網絡等。選擇模型時需要考慮模型的復雜度、準確率、泛化能力等因素。
模型訓練
選擇好模型後，需要對模型進行訓練。訓練模型的過程就是通過輸入數據和標簽，讓模型不斷調整自身的參數，使得模型能夠更準確地預測未知數據的標簽。訓練模型時需要選擇合適的優化算法和損失函數。
模型評估
在訓練好模型後，需要對模型進行評估。常見的模型評估指標包括準確率、精確率、召回率、F1值等。同時，還需要對模型進行可視化，以便更好地理解模型的預測結果。
模型部署
在完成模型的訓練和評估後，需要將模型部署到實際應用中。模型部署的方式包括將模型打包成API接口、將模型嵌入到移動端應用中等。