18、机器学习系统构建与Python应用全解析

机器学习系统构建与Python应用全解析

1. 机器学习系统构建步骤

设计机器学习系统时，无论采用何种模型，通常都包含以下通用步骤：
1. 定义目标 ：明确系统要达成的目的，数据类型、算法等因素主要取决于目标或期望的预测类型。
2. 收集数据 ：这可能是构建机器学习系统最耗时的步骤，需收集用于训练算法的所有相关数据。
3. 准备数据 ：这一步常被忽视，但至关重要。数据越干净、相关性越强，预测或输出就越准确。
4. 选择算法 ：有多种算法可供选择，如结构化向量机（SVM）、k - 近邻、朴素贝叶斯、Apriori等，具体选择取决于模型目标。
5. 训练模型 ：数据准备好后，将其输入机器，训练算法进行预测。
6. 测试模型 ：模型训练完成后，即可读取输入并生成合适的输出。
7. 预测 ：进行多次迭代，并将反馈信息输入系统，以随时间改进预测效果。
8. 部署 ：测试模型并对其运行方式满意后，对模型进行处理，可集成到任何应用中。

这些步骤会因应用和算法类型（监督或无监督）而异，但通常涵盖在所有机器学习系统设计过程中。以下是这些步骤的mermaid流程图：

graph LR
    A[定义目标] --> B[收集数据]
    B -->