1.分析问题，确定输入和输出
比如：中英翻译，输入： 苹果 输出： apple
确定了输入和输出后，要想办法将输入和输出抽象成一些数字，因为计算机只能为你处理数字。比如说，你输入一朵花，输出一个分类。我们知道花是不输入到电脑的，我们要将一朵花抽象成一些数字，这些数字代表了这朵花的特征，一朵花可能会有许许多多特征，我们选出一些具有代表的特征来，将这些特征有数字来表达，比花瓣的长、宽、花萼的长、宽等等。它的输出我们也用数字来表征。
2.基于输入和输出，构建数据集
这个数据集包括了输入集和输出集，输入集的每行特征对就输出集的一行，它们是一一相对，特征对应标签。（记住，这些对应关系一定是正确的，不是凭空捏造的），因为人工智能算法是基于数据的，就是人工智能算法做就是帮忙构建出或找到一个函数，这个函数能够完成输入集到输出集的映射。说白了，就是为这些数据集找能一个映射函数。
3、寻找一个合适的算法来构建模型，完成输入到输出的映射
算法有很多，我们可以根据需要去拿一个合适的来使用。为什么说是构建模型呢，前面我们说了是要找一个映射函数，这个函数只在训练完成后才会有，此时模型才存在。
4、部署模型，进行系统集成
模型生成完成后，下一步就是要考虑到模型部署到服务器，与其他系统进行集成。
- 第一步要把生成的模型保存到硬盘，就是做模型的序列化工作
- 第二步就是在部署环境中加载模型，完成部署。
以上两步可以pickle或joblib来完成。
代码演示
我们用scikit-learn这个机器学习库来完成一些演示，因为里面有现成的数据集，比较方便演示。
需求：鸢尾花分类问题，模型要做到在提供相应鸢尾花特征数据的输入后，输出这个鸢尾花的所属类。如果我们不懂鸢尾花的分类，那么我们就要请求相应的专家获得相关知识。对鸢尾花进行分类，已知它有三个分类。
第一步：确定输入与输出并用数字化刻画
输入：我们要数字化刻画鸢尾花这个实体。经过特征遴选，我们选择了它的四个主要特征：：花瓣⻓，花瓣宽，花萼⻓，花萼宽
输出：从零开始编号0, 1, 2，我们用数字代表分类。对于创建数据的人，他/她当然是知道0，1，2具体代表什么分类名。
第二步：根据第一步准备数据集
# 引入鸢尾花数据集，scikit库它只提供了150条数据供我们使用，实际生产中，这肯定是远远不够的，
from sklearn.datasets import load_iris
# 下面的return_X为输入集，return_y输出集，其实这样叫不太好，最合适的叫法是return_X为特征集，return_y为标签集
return_X,return_y = load_iris(return_X_y=True)
# 我们数据集分出一部分用来测试，使用scikit库的train_test_split对数据集进行拆分
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 留出%20的数据用于测试
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(return_X,return_y,test_size=0.2)
第三步：选择一种机器算法来进行训练，我这里选择K-nearest neighbors（K-紧近邻算法）
# 引入Knn算法
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# Knn算法对象
knn=KNeighborsClassifier(5)
# 开始训练，中文也称其为拟合，其实就是为这一堆数据寻找一个从特征特征集到标签集的映射函数，所以现在知道为要数字化输入输出了吧。
knn.fit(X_train,y_train)
#fit执行完成就是训练完成了。
模型已生成，模型就是上面的knn对象，我们现在可以用到来预测一下，我就用X_test，看看它是否能够预测出对应的标签，答案在y_test中：
# 预测
re = knn.predict(X_test)
# 计算一下预测的准确率
(re == y_test).mean()
0.9
这个准确率是会波动的，也就是它不是固定的。预测肯定是有时准备一些有些差一些，这和提供的数据和算法有关。上面都用到numpy作为它的科学计算工具。
第四步：保存模型，并在部署环境部署模型，在软件领域，就是将对象按一定的字节顺序保存到硬盘的一个文件上，这叫序列化，反过来就是反序列化。
pickle和joblib两个python工具都能做这件事，我们分别演示一下：
pickle：
保存：
#将knn模型保存到knn.wong这个文件中
import pickle
pickle.dump(knn,open('knn.wong','wb'))
加载：
import pickle
loaded_knn = pickle.load(open('knn.wong','rb'))
# loaded_knn这个模型就可以拿来预测了，如：
from sklearn.datasets import load_iris
X,y = load_iris(return_X_y=True)
loaded_knn.score(X,y)
#因为手上确实没有其他数据了，所以只好再拿鸢尾花来作例
joblib：
保存：
import joblib
joblib.dump(knn,'knn.fling')
加载：
loaded_myknn=joblib.load('knn.fling')
# myknn这个模型就可以拿来预测了，如：
loaded_myknn.score(X,y)
)
