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现在机器学习应用非常流行了解机器学习项目的流程，能帮助我们更好的使用机器学习工具来处理实际问题

1. 理解实际问题，抽象为机器学习能处理的数学问题

理解实際业务场景问题是机器学习的第一步机器学习中特征工程和模型机器训练都是非常费时的，深入理解要处理的问题能避免走很多弯路。理解问题包括明确可以获得的数据，机器学习的目标是分类、回归还是聚类如果都不是的话，考虑将它们转变为机器学习问题参栲机器学习分类能帮助从问题提炼出一个合适的机器学习方法。

获取数据包括获取原始数据以及从原始数据中经过特征工程从原始数据中提取训练、测试数据机器学习比赛中原始数据都是直接提供的，但是实际问题需要自己获得原始数据“ 数据决定机器学习结果的上限，而算法只是尽可能的逼近这个上限”可见数据在机器学习中的作用。总的来说数据要有具有“代表性”对于分类问题，数据偏斜不能过于严重不同类别的数据数量不要有数个数量级的差距。不仅如此还要对评估数据的量级样本数量、特征数量，估算训练模型机器對内存的消耗如果数据量太大可以考虑减少训练样本、降维或者使用分布式机器学习系统。

特征工程是非常能体现一个机器学习者的功底的特征工程包括从原始数据中特征构建、特征提取、特征选择，非常有讲究深入理解实际业务场景下的问题，丰富的机器学习经验能帮助我们更好的处理特征工程特征工程做的好能发挥原始数据的最大效力，往往能够使得算法的效果和性能得到显著的提升有时能使简单的模型机器的效果比复杂的模型机器效果好。数据挖掘的大部分时间就花在特征工程上面是机器学习非常基础而又必备的步骤。數据预处理、数据清洗、筛选显著特征、摒弃非显著特征等等都非常重要建议深入学习。

4. 模型机器训练、诊断、调优

现在有很多的机器學习算法的工具包例如sklearn，使用非常方便真正考验水平的根据对算法的理解调节参数，使模型机器达到最优当然，能自己实现算法的昰最牛的模型机器诊断中至关重要的是判断过拟合、欠拟合，常见的方法是绘制学习曲线交叉验证。通过增加训练的数据量、降低模型机器复杂度来降低过拟合的风险提高特征的数量和质量、增加模型机器复杂来防止欠拟合。诊断后的模型机器需要进行进一步调优調优后的新模型机器需要重新诊断，这是一个反复迭代不断逼近的过程需要不断的尝试，进而达到最优的状态

5. 模型机器验证、误差分析

模型机器验证和误差分析也是机器学习中非常重要的一步，通过测试数据验证模型机器的有效性，观察误差样本分析误差产生的原洇，往往能使得我们找到提升算法性能的突破点误差分析主要是分析出误差来源与数据、特征、算法。

一般来说实际中成熟的机器算法也就那么些，提升算法的准确度主要方法是模型机器的前端（特征工程、清洗、预处理、采样）和后端的模型机器融合在机器学习比賽中模型机器融合非常常见，基本都能使得效果有一定的提升这篇博客中提到了模型机器融合的方法，主要包括一人一票的统一融合線性融合和堆融合。