分類演算法的常規流程？
小白最近入坑分類演算法，有感而發，寫第一篇部落格。發文不是為了解決什麼技術和原理難題，只是為了用大白話記錄自己每一次開拓思維的瞬間，和在學習的小夥伴們一起共勉~有錯誤的地方懇請一定指正。
分類演算法有很多，邏輯迴歸、SVM等，總結其操作，無非是在幹下面幾件事：
一、找到要用於分類的模型
學習內容：各種可以用於分類的相關數學公式
記錄筆記：模型函式公式、函式可調引數（W，b，θ之類的）
二、找到優化模型的方法
學習內容：各種優化方法（求最大/最小什麼的來達到最優解）
記錄筆記：針對各個函式可調引數要採用的迭代更新公式
三、敲程式碼
（1）要自己實現演算法就按照邏輯整套走下來。
（2）非專業的就處理資料呼叫各種模型包fit一下。
感覺不要一下子紮在數學原理中，不能大牛說這是logistic函式，這是梯度下降迭代更新w，然後就硬磕每個單獨的環節。
應該是知道自己下一步要做什麼，然後找到能適用和實現的方法理論放到那一步去實踐。
（當然你不踩坑怎麼知道有哪些流程和方法呢，笑）
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