一、写在前面        

        也许你和我一样，在刚开始学习机器学习的基本知识的时候，学到了很多的零碎知识点，无法穿成线织成网，本文是机器学习中提纲挈领的一环，将和你一起将今后所有的知识点都捕捉在这张网中。

        当你在问“我该改怎么进行机器学习？”或者“我怎么去用机器学习？”的时候，其实你是想知道“机器学习的基本流程是什么？”。每当你开始一个机器学习项目的时候，请你务必在心中复习一下机器学习的基本流程。

二、机器学习的基本流程（八步走）

        机器学习的基本步骤怎么划分大同小异，我自己为了记忆方便，取名“机器学习八步走”。

（1）问题的定义与理解

• 明确目标：明确机器学习项目的目标，识别要解决的业务或科学问题
• 确定类型：确定任务类型（如分类、回归、聚类、强化学习等）

（2）数据收集

• 数据来源要求：数据来源可能包括网络爬取、数据库、日志文件、传感器、API接口等
• 数据的质量与数量要求：收集相关的原始数据，确保数据的质量和数量能够满足建模需求
• 数据的结构要求：包括结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如文本、图像和音频）

（3）数据预处理

• 数据清洗：异常值处理、缺失值处理、转换不一致的数据格式等
• 数据标准化/规范化：对数值型特征进行归一化或标准化操作，使得不同特征具有可比性

（4）特征工程

• 特征工程定义：创建新的特征、选择或变换已有特征以增强模型的表现力
• 特征工程的内容：特征选择、特征提取、特征转换和特征降维等操作
• 通过相关性分析、互信息度量或其他方法筛选出最有助于模型预测能力的特征子集

（5）模型的选择与训练

• 模型选择的原则：选择适合问题的机器学习模型。模型的选择取决于数据类型（例如分类、回归、聚类等）和问题的特点。
• 常用的模型：包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络和深度学习模型等。
• 数据集的方式：划分数据集为训练集、验证集和测试集（通常是交叉验证的方式），使用训练集训练模型，并在验证集上调整模型参数以优化性能。

（6）模型的评估与调优

        在模型训练完成后，需要对其进行评估和调优

• 评估指标：评估模型的常见方法包括精度、召回率、F1 值、ROC 曲线和 AUC 等指标。
• 超参数优化：在评估过程中，还需要进行超参数调优，例如学习率、正则化参数等，以优化模型性能

（7）模型的部署与应用

        在模型评估和调优后，需要将模型部署到实际环境中，这可能涉及将模型集成到现有系统中，创建API接口，或将模型用于实时预测。

（8）模型的监控与维护

        部署后的模型需要进行监控和维护，这包括监控模型的性能、更新模型、修复错误和改进模型等操作

三、写在后面

        我个人认为每个步骤都是需要认真学习的，但其中的3、4、5步我自己在学习的过程中会花更多的心思在这上面。

        在上述八个步骤中有很多，我还没有介绍的知识点，后续我的专题【机器学习300问】中会陆续给大家分享。这里为了大家记忆方便我制作了思维导图，链接如下：

        【腾讯文档】机器学习的基本工作流程（八步走）

        https://docs.qq.com/mind/DY0NzenVQUnB5V0Ru