我們在進行機器學習過程中一個通用步驟主要有以下幾個方面：

　　1）明確問題

　　實現什么目標

　　需要什么數據 這個問題：如果公司有大量的數據，可以確定最終的目標是什么；如果沒有則需要通過目標來確定數據集

　　2）獲取數據

　　自己公司內部的數據（項目上使用），如數據庫等

　　開源數據集，如：UCI、GoogleTrends、Kaggle、AWS公用數據集、Imagenet、MINIST、麻省理工大學人臉識別、歌曲數據庫、圖像處理COCO、視頻數據集youtube等等

　　3）數據格式整理

　　往往我們的數據大多都是數據庫文件數據，并不是里面所有的維度信息都是需要用到的，所以這里需要進行相應的處理。

　　把收集到的數據轉換為txt，csv，xsl等的形式，方便機器學習庫進行讀取

　　原始數據的所有的變量量化，進一步轉變為含數據（Data）和標簽（Labels）的數據框形式，方便建模。

　　4）數據預處理

　　偏差檢測：即檢查導致偏差的因素，并識別離散值與噪聲值。

　　數據清洗：即處理缺失值與噪聲。

　　數據標準化

　　5）數據拆分

　　將數據集隨機打亂按照7:3或者8比2或者其他拆分為訓練集和測試集。

　　6）根據場景采用不同的合適機器學習模型

　　考慮因素：

　　數據的維度大小，數據的質量和數據的特征屬性；

　　可以利用的計算資源；

　　所在的項目組對該項目的時間預計；

　　手上的數據能應用在哪些項目中；

　　選擇的依據如果要進行降維操作，那么你可以使用主成分分析方法（PCA）；

　　如果要快速進行手寫數字預測，那么你可以使用決策樹或者邏輯回歸；

　　如果要進行數據分層操作，那么你可以使用分層聚類。

　　7）設置損失函數loss

　　0-1損失函數 也就是說，當預測錯誤時，損失函數為1，當預測正確時，損失函數值為0。該損失函數不考慮預測值和真實值的誤差程度。只要錯誤，就是1。

　　平方損失函數 是指預測值與實際值差的平方。

　　絕對值損失函數 該損失函數的意義和上面差不多，只不過是取了絕對值而不是求絕對值，差距不會被平方放大。

　　對數損失函數

　　Hinge loss

　　8） 設置學習率

　　對于不同大小的數據集，調節不同的學習率

　　在每次迭代中調節不同的學習率

　　9）測試，檢驗

　　綜上整個大致流程如圖所示：

　　
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