打造乙個機器學習的應用程式，從工作流程方面熟悉整體的步驟，對後面深入學習有很大的幫助。
整個過程有六個步驟：
機器學習中的資料，可以來自不同的資料來源，可能是csv檔案，也可能是從伺服器拉取出來的日誌，或者是自己構建的web爬蟲。
獲取了資料，下一步進行合理地檢查資料，最好的方法是發現不可能或幾乎不可能的事情。無論資料是何種型別，檢查最極端的情況。它們是否有意義？乙個較好的實踐是對資料進行簡單的統計測試，並將資料視覺化。可能有些資料是缺失的或不完整的。
這一步的目標是將資料轉化為適合模型使用的格式。這個階段包括若干個過程，如過濾、聚集、輸入和轉化。所需的操作很大程度上取決於資料的型別，以及所使用的庫和演算法的型別。只有進入模型的資料***，模型的質量才能夠得到保證。資料清洗這一步很關鍵。
資料準備完成後，下一階段進行建模。我們將選擇適當的演算法，並在資料上訓練乙個模型。基本的步驟包括將資料分割為訓練、測試和驗證的集合，訓練模型，**。
模型構建完成後，怎麼樣確定模型訓練得好不好？就需要進行評估。簡單來說就是看模型的**和實際值到底有多接近。
模型的表現能夠令人滿意，接下來就進行部署，將訓練的模型在機器上跑起來，投入應用。
資料科學 機器學習工作流程
構建機器學習應用程式在許多方面與標準工程正規化相似，但在乙個關鍵方面有所不同 需要將資料作為原材料來使用。資料專案的成功在很大程度上取決於您所獲取資料的質量以及處理方式。並且由於處理資料屬於資料科學領域，因此有助於理解資料科學工作流程 該過程按以下順序進行以下六個步驟 採集，檢查和探索，清理和準備，...
資料科學 機器學習的工作流程
摘要 理解資料科學的工作流程，有助於我們合理有序地把控相關專案的開展。常見的整個過程包括 獲取，檢查和探索，清理和準備，建模，評估和最後的部署。機器學習應用中的資料，可以來自不同的資料來源，它可能是通過電子郵件傳送csv檔案，也可能是從伺服器中拉取的日誌，或者它可能需要構建自己的web爬蟲。資料可能...
機器學習的通用工作流程
1.定義問題，收集資料集首先，你必須定義所面對的問題，只有擁有可用的訓練資料，你才能學習 某件事情。因此，資料可用性通常是這 階段的限制因素。其次，你面對的是什麼型別的問題?是二分類問題 多分類問題 標量回歸問題 向量回歸問題，還是多分類 多標籤問題?或者是其他問題，比如聚類 生成或強化學習?確定問...