机器学习是通过对已有数据进行模型训练，再将训练好的模型应用于未知数据的过程。从这句话中我们可以看到几个关键要素：数据，模型，训练，应用。对于一个通常的机器学习项目，这些确实是其中最核心的环节。那么，对于其中每一个项目，我们具体要做哪些工作？这些工作之间有什么联系？在这些核心工作之外，还有哪些我们可能忽略的项目。本文我们来探讨这些问题。内容主要参考了
《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》一书。
总体框架
实际中，问题最初是从一个商业问题开始的，比如“如何预测某地区未来的房价是多少？”熟悉机器学习的同学可能会知道，这是一个典型的回归问题。但此时我们更应该思考问题本身与现有业务的联系，比如该项目的如何影响上下游的业务，而不是项目本身的细节。可以参考下面的框架：
将问题框架化并且关注重点
问题定义好了之后，就需要着手准备数据了。这个过程也不是盲目进行的，也需要考虑与之相关的很多细节。如数据源，存储空间，数据敏感性，获取成本等。下面的框架可以给我们一些提示。
获取数据
从获取数据开始，就进入我们上文提到的核心环节。探究数据和可用性，分布，可视化等非常必要，也能帮助我们进一步思考数据与最终目标的联系。这一环节通常被称为探索性分析，具体可以参考下面的步骤。
探索数据
上一步骤中认识了数据，结合前面对于问题的定义，接下来就需要对数据进行预处理。通常包含两部分工作：数据预处理和特征工程。预处理的部分包括异常值，缺失值，重复值等；特征工程则包括特征提取，特征构建，特征缩放，特征融合等环节。这一环节通常会特别耗时，甚至可能会占用绝大多数的时间，下面的步骤虽然不是面面俱到，但也能给我们一些参考。
准备数据
处理完数据，我们来看模型。机器学习有很多经典的模型，可以用于分类，回归，聚类，关联分析等方面，要根据我们的目标问题选择合适的模型，还要选择合理的评估指标对模型做合理的评价。模型与上一步的特征紧密相关。需要经过多次迭代之后才能找到更合适的模型。这一环节的训练测试耗费的精力可能不亚于上一步骤的特征工程。模型中超参数的选择可能有很多技巧，也是需要经验知识来支撑，并且可能会用到很多优化技巧，如贝叶斯优化方法。
列出有用模型和微调系统
上面步骤完成后，整个项目最核心的部分可能就结束了，但接下来的工作也是非常重要的。首先需要回到最开始的商业问题，向老板展示你的成果，包括你的方案和思路，最终可能的效果，中间有趣的发现等等。之后要将之前的成果部署和上线，在这一步将你的成果交给实际去检验，在这个过程中可能会产生很多意料之外的问题，需要不断地对模型进行修正和监控。至此，一个完整的项目流程就走完了。
展示解决方案和启动
需要说明的是，上面的框架只是一个参考，实际中并不是每一个步骤都会用到，可以根据需要检查和选择。每一环节的重要性也都各不相同，但都非常重要。有些步骤可能并不十分具体，还需要实际中进一步查看相关资料。不过这个框架从全局角度给我们带来一个机器学习的项目全貌，便于从宏观角度把握每一环节所处的位置，这是一种很重要的做事思路。
