機器學習-2（機器學習程式的步驟）
1 收集資料
這一塊你要的知識是如何獲得資料 如果不是自己的生產環境產生的真實資料，你還需要獲得爬蟲的技能，來從外部獲取資料到自己的分析庫。
2 準備輸入資料
這一塊可以理解為資料轉換，把資料格式轉換為符合自己的。不近要匹配你的程式語言的習慣，而且要做到簡化。還有一點就是還要匹配某些演算法對資料格式的要求。這裡就不細講，到了相關知識點我相信大家都一目瞭然了
3 分析輸入資料
簡單理解就是人工分析，單步除錯的意義。人工去把資料拿出來觀察，是否有空值，特殊的字元，特殊的樣式，個別的異常值等等。這是為了排除垃圾資料，比如開發環境裡面的髒資料。我們就叫做資料清洗吧。
4 訓練演算法
此時我們將格式化的資料輸入到演算法，從中抽取我們想要的東西。我們就叫做資料抽取，然後記得要把抽取後的資料儲存起來，方便我們後續使用。
5 測試演算法
這一步是為了評估演算法，測試下我們的演算法的工作效果。如何評估演算法的成功率，這裡就是我們測試人員需要關心的了
對於監督學習的話，我們就必須清楚目標變數的值。而對於無監督學習，我們可以根據具體情況用其他評測手段來驗證演算法的成功率。
6 使用演算法
這裡我們就要把我們的演算法整合到我們的系統中去，讓它執行實際任務，用來檢驗在真實環境下是否能保持同樣的成功率
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