【零基础学机器学习 2】 机器学习的实操步骤-以及在Python中实现机器学习模型

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机器学习是一种人工智能的分支，它使用算法和统计模型来让计算机系统自动地从数据中学习，并根据学习结果做出预测或决策。机器学习的目标是让计算机系统通过学习数据中的模式和规律，从而能够自主地进行分类、预测、识别、优化等任务，并不断地改进自己的性能。机器学习应用广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统、金融风险管理等领域。

将智能赋予机器的任务似乎是艰巨而不可能的。但实际上，它非常容易。它可以分为7个主要步骤

1. 收集数据

机器是从我们提供的数据中学习的。收集可靠的数据非常重要，以便我们的机器学习模型可以找到正确的模式。我们提供给机器的数据的数量和质量将决定模型的准确性。如果我们有不正确或过时的数据，我们将得到不靠谱的结果，甚至是错误结果或预测。

确保使用来自可靠来源的数据，因为它将直接影响我们的模型的结果。好的数据是相关的，包含非常少的缺失和重复值，并且具有各种子类别/类别的良好表示。