1、机器学习概述
机器学习正在迅速改变我们的世界。作为人工智能的核心，我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。一些人认为它会带领我们进入一个风格奇异的高科技乌托邦；而另一些人认为我们正迈向一个高科技天启时代，将与窃取我们工作机会的机器人和无人机敢死队进行持久的战争。
不过，虽然权威专家们可能会喜欢讨论这些夸张的未来，但更为平凡的现实是，机器学习正在快速成为我们日常生活的固定装备。随着我们微小但循序渐进地改进自身与计算机以及周围世界之间的互动，机器学习正在悄悄地改善着我们的生活。
机器学习的过程基本上是，用户会产生数据，这些数据会被收集、汇总并送入模型，而模型最终会为每个用户创建个性化的体验来完善服务。
Python 是开发这些应用的理想选择。Python 拥有一个深度的、活跃的开发者社区，许多开发者也来自科学家的社区。这为 Python 提供了一组丰富的科学计算库。
2、机器学习工作流程
打造机器学习的应用程序，与标准的工程范例在许多方面都是类似的，不过有一个非常重要的方法有所不同：需要将数据作为原材料来处理。
数据项目成功与否，很大程度上依赖于你所获数据的质量，以及它是如何被处理的。由于数据的使用属于数据科学的领域，理解数据科学的工作流程对于我们也有所帮助：整个过程要按照下图中
的顺序，完成六个步骤：获取，检查和探索，清理和准备，建模，评估和最后的部署。
在这个过程中，还经常需要绕回到之前的步骤，例如检查和准备数据