我們?cè)谶M(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中一個(gè)通用步驟主要有以下幾個(gè)方面：

　　1）明確問(wèn)題

　　實(shí)現(xiàn)什么目標(biāo)

　　需要什么數(shù)據(jù) 這個(gè)問(wèn)題：如果公司有大量的數(shù)據(jù)，可以確定最終的目標(biāo)是什么；如果沒(méi)有則需要通過(guò)目標(biāo)來(lái)確定數(shù)據(jù)集

　　2）獲取數(shù)據(jù)

　　自己公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)（項(xiàng)目上使用），如數(shù)據(jù)庫(kù)等

　　開源數(shù)據(jù)集，如：UCI、GoogleTrends、Kaggle、AWS公用數(shù)據(jù)集、Imagenet、MINIST、麻省理工大學(xué)人臉識(shí)別、歌曲數(shù)據(jù)庫(kù)、圖像處理COCO、視頻數(shù)據(jù)集youtube等等

　　3）數(shù)據(jù)格式整理

　　往往我們的數(shù)據(jù)大多都是數(shù)據(jù)庫(kù)文件數(shù)據(jù)，并不是里面所有的維度信息都是需要用到的，所以這里需要進(jìn)行相應(yīng)的處理。

　　把收集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為txt，csv，xsl等的形式，方便機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)進(jìn)行讀取

　　原始數(shù)據(jù)的所有的變量量化，進(jìn)一步轉(zhuǎn)變?yōu)楹瑪?shù)據(jù)（Data）和標(biāo)簽（Labels）的數(shù)據(jù)框形式，方便建模。

　　4）數(shù)據(jù)預(yù)處理

　　偏差檢測(cè)：即檢查導(dǎo)致偏差的因素，并識(shí)別離散值與噪聲值。

　　數(shù)據(jù)清洗：即處理缺失值與噪聲。

　　數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

　　5）數(shù)據(jù)拆分

　　將數(shù)據(jù)集隨機(jī)打亂按照7:3或者8比2或者其他拆分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。

　　6）根據(jù)場(chǎng)景采用不同的合適機(jī)器學(xué)習(xí)模型

　　考慮因素：

　　數(shù)據(jù)的維度大小，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)據(jù)的特征屬性；

　　可以利用的計(jì)算資源；

　　所在的項(xiàng)目組對(duì)該項(xiàng)目的時(shí)間預(yù)計(jì)；

　　手上的數(shù)據(jù)能應(yīng)用在哪些項(xiàng)目中；

　　選擇的依據(jù)如果要進(jìn)行降維操作，那么你可以使用主成分分析方法（PCA）；

　　如果要快速進(jìn)行手寫數(shù)字預(yù)測(cè)，那么你可以使用決策樹或者邏輯回歸；

　　如果要進(jìn)行數(shù)據(jù)分層操作，那么你可以使用分層聚類。

　　7）設(shè)置損失函數(shù)loss

　　0-1損失函數(shù) 也就是說(shuō)，當(dāng)預(yù)測(cè)錯(cuò)誤時(shí)，損失函數(shù)為1，當(dāng)預(yù)測(cè)正確時(shí)，損失函數(shù)值為0。該損失函數(shù)不考慮預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的誤差程度。只要錯(cuò)誤，就是1。

　　平方損失函數(shù) 是指預(yù)測(cè)值與實(shí)際值差的平方。

　　絕對(duì)值損失函數(shù) 該損失函數(shù)的意義和上面差不多，只不過(guò)是取了絕對(duì)值而不是求絕對(duì)值，差距不會(huì)被平方放大。

　　對(duì)數(shù)損失函數(shù)

　　Hinge loss

　　8） 設(shè)置學(xué)習(xí)率

　　對(duì)于不同大小的數(shù)據(jù)集，調(diào)節(jié)不同的學(xué)習(xí)率

　　在每次迭代中調(diào)節(jié)不同的學(xué)習(xí)率

　　9）測(cè)試，檢驗(yàn)

　　綜上整個(gè)大致流程如圖所示：

　　
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