以下是一些快速提高机器学习模型性能的方法：

　　1. 特征选择：选择最相关、最重要的特征，可以提高模型的性能，并减少训练时间和计算成本。

　　2. 特征工程：对特征进行一些加工处理，例如归一化、缩放、离散化、类别编码等，可以提高模型性能和鲁棒性。

　　3. 数据增强：对训练数据进行增强，例如旋转、扭曲、平移、裁剪、加噪声等，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

　　4. 模型调参：通过调整模型参数，例如学习率、正则化系数、批次大小、层数等，可以提高模型的性能和泛化能力。

　　5. 集成学习：将多个模型的输出进行组合，例如投票、平均、加权平均等，可以提高模型的准确度和鲁棒性。

　　6. 迁移学习：使用预训练的模型参数和特征进行微调，可以提高模型的精度和泛化能力。

　　7. 硬件加速：使用GPU、TPU等硬件加速平台，可以提高模型训练和推理的速度。

　　需要注意的是，每个问题和数据集都有自己独特的特点和挑战，需要根据具体情况选择适当的方法。同时，不断尝试和实验也是提高模型性能和深入理解机器学习的关键。