針對任何一個打算由機器學習算法來解決的問題，都有一種『套路』存在，只要按照這個模板『按部就班』就能夠得到一個結果。就跟一個產品的生產流水線是一個道理。但是得到結果的好壞跟你是否是一個『熟練工』有很大的關系。因為在解決具體的問題中有許多的tricks對于結果的提升有所幫助。
整個『套路』能分為以下5個步驟：
    定義問題
    對數據進行預處理
    算法的抽查
    對結果進行優化
    結果展示
這里非?；\統地概括了整個流程，對于實際的問題，還是需要『見風使舵』，要靈活運用模板。接下來對每一個步驟進行一些解釋吧。
定義問題

這個步驟對于整個流程的重要性是顯而易見的，如果在解決問題的一開始就已經犯了方向性的錯誤，結果只能是南轅北轍。例如拿一個分類算法去解決一個聚類問題，顯然這并不能得到正確的結果。還有一個誤區就是迷信性能強的算法，比如svm。任何的分類問題都是用svm去解決，有可能在一些情況下logistic回歸能達到更好的結果。所以，首先就需要弄清楚問題的本質。

這里我本人并沒有非常豐富的實踐經驗，所以并不能給出非常多的建設性的意見。這里我只說說其中的一個點吧，就是尋找相似性的問題。這里有一個非常重要的技巧叫做fine-tuning。

這里拿神經網絡來舉一個例子吧。某人已經在一個數據集上針對一個任務訓練好了一個網絡，如果你要解決的問題也同樣是針對這一個數據集，只不過是任務不同。這一點其實在自然語言處理上還是比較常見的。那么就可以復用網絡前面那些層的權值，只針對你的任務改變輸出層或是輸出層之前的幾層。在學習率的設置上，因為前面層次已經是訓練好的了，需要設置的比較小，而后面的層次需要設置的大一點。這樣的做法能夠顯著地降低訓練整個網絡的時間?？梢栽谳^短的時間內獲取一個還算不錯的結果。
我覺得遷移學習應該也算是一種吧，但是這個領域我其實不太了解，不能繼續展開了。
數據預處理
所有的機器學習算法都是建立在數據的基礎之上的。
The more disciplined you are in your handling of data, the more consistent and better results you are like likely to achieve.
首先就是收集數據的過程，因為我并沒有接觸過實際的例子，所以對于這一部分也不了解。在這個數據爆炸的時代收集到數據應該不難，關鍵是要對數據進行正確的處理。
之后就是數據的清洗過程，包括數據格式的轉化（希望轉換成算法所能處理的形式），數據的清洗（處理噪聲數據，缺失值的處理），以及數據的采樣（有可能我們并不需要這么多的數據）。這一塊也是預處理過程的一個重點吧，恰好我也不是特別懂。
之后呢，就是對于數據做一些等價的轉換，包括統一數據的度量（這在距離計算時非常重要）、零均值化、屬性的分解以及合并。接下來對屬性的分解以及合并做出一些解釋，這個在其他資料上倒是挺少見。
屬性的分解就是，一個屬性能夠分解為多個子屬性，只有某一些子屬性對于輸出有著顯著的影響。那我們就可以只存儲這些子屬性，而不用去存儲原來的屬性。例如時間這個屬性可以分解為年、月、日、時、分、秒，可能只有月這個屬性對于結果有影響，那我們只保留這個屬性就好。
屬性的合并就是與屬性的分解是對立的。將一些子屬性合并成一個新屬性后，這個屬性對于輸出的影響會更加顯著。那我們就會選擇將這些屬性進行合并。例如『登錄時間』這個屬性，可能對于輸出值沒有什么影響，如果我們將其轉化為『登錄的次數』呢，結果可能就會大不一樣了。
數據預處理的過程并沒有什么對錯可言，只有合適與否。這還是需要非常深厚的功力的。對于以上步驟：
You can follow this process in a linear manner, but it is very likely to be iterative with many loops.
數據的分析
這一部分本來是屬于數據的預處理的，但是我覺得還是單獨出來比較好。這個在我看過的資料中還是第一次出現。
在拿到預處理完的數據之后，將其輸入到算法之前，我們還是有必要對數據有一些了解，這樣對模型中的參數選擇能有一些幫助。這里主要包含兩個方法：Summarize Data 和 Visualize Data。
Summarize Data主要是分析數據中的一些內在屬性。主要包括兩個方面：Data Structure 和 Data Distribution。Data Structure指的是數據每一維屬性的類型（是連續的還是離散的）。在針對一些具體問題時，可能需要將離散的屬性連續化。Data Distribution指的自然是數據的分布。這里主要分析的是每一維數據的分布。如果是有標簽的數據，可以弄清楚類別的分布，這樣可以知道模型分類時準確率的下限。還可以做的更多的一點是，獲取屬性間的關聯性。如果有關聯的話，關聯度有多大。這樣有助于去除一些冗余屬性（數據的降維），以及知道哪些屬性對結果的影響比較大（權值的選擇）。
Visualize Data自然是對數據進行可視化操作。有那么多種圖可以畫，到底應該選擇哪種類型的圖呢？一般來說都是畫柱狀圖和散點圖。
柱狀圖是描述出每一維度的值與其類標簽之間的關系，也可以從圖形中看出每一維的數據是服從何種分布的。特意盜了兩張圖。


對每兩組屬性畫出其散點圖，這樣可以較為容易地看出屬性之間的關聯性。


從上面的描述可以看出，Summarize Data 和 Visualize Data 兩個過程之間是相輔相成的。
算法抽查
關于這一點，在這一篇資料中我也是第一次見到。
對于一個具體的問題，我們也許有很多種算法可以對其進行求解，那么我們是不是需要對每一種方法都進行一次嘗試呢？并不需要，因為那樣太費時間，而且并不是所有的算法都能有效。抽查（spot-checking）就是對多個算法進行快速驗證，以決定對哪一個算法進行進一步的訓練。
在進行算法的抽查時，并不需要使用使用數據集中的所有數據進行訓練，只需要使用較小的一部分。在選擇完算法之后，再使用所有數據進行進一步的訓練?？梢允褂媒徊骝炞C的方法來進行該過程。
在進行算法抽查時，處于候選集中的算法的種類越多樣越好，這樣才能測試出哪種類型的算法更能學習到數據中的結構。在選擇完算法之后，并不一定直接使用該算法進行進一步的學習，可能會使用基于該算法的改進版本。
在該部分中，還有很重要的一塊內容就是訓練集、測試集的劃分，結果衡量標準的選擇，以及結果的可信度。這一部分內容我也有寫博客進行具體的闡述，畢竟水太深。
結果的改進
算法訓練完成之后，如果算法的結果不如意，該怎么辦？如果算法的結果還比較令人滿意，有沒有方法可以將結果再提升一點？這一部分主要就是解決這兩個問題。文章中提出了三個方法：
    Algorithm tuning
    Ensembles
    Extreme Feature Engineering
接下來分別敘述下這三種方法。
算法中一般都充斥這很多的參數，對算法進行訓練，主要是在這些參數形成的參數空間中尋找到一個點，使得目標函數達到最優。文章中提到了一種方法，就是對參數空間進行采樣，發現那些可能的最優值點，再從這些點開始訓練?？梢灾貜瓦@個過程幾次，試圖獲取更優的解。但是，很坑的一點是，文章中并沒有說明具體的采樣方法。因為是進行了多次訓練，造成過擬合的風險很大。
第二中方法就是集成方法，這個會有一篇博客專門敘述這個算法。
前兩種方法都是試圖在算法的本身做出一些突破，而第三種方法則是希望從數據本身著手。作者自己也說了，其實這種方法可以叫做『特征工程』，就是在數據的特征方面做出一些工作。通過特征的分解/合并，降低特征之間的關聯性。有些情況也會將離散的特征值轉變為連續的特征值。因為算法總是希望學習到數據中蘊含的某種模式，這樣才能有更強的泛化效果。如果一個模式過于復雜，那么算法的效果必然會收到影響。所以，我們希望將這個復雜的模式進行分解，這就是這個方法的初衷。在每一次訓練時都可以進行該步驟，獲得新的訓練/測試數據集（因為特征已經發生了變化），通過在新數據集上的學習結果，對之后特征的分解/合并產生一些指導性的建議。
結果展示
當你的算法能夠較好地解決一個問題的時候，你當然希望將你的成果展示給大家。這里面就說到了兩種途徑：寫一篇論文（或者什么類似的東西）、將其與實際的產品相結合。恰好，這兩個方面我都沒有經驗，然后就沒有然后了。