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完整的機器學習項目主要步驟：
1、明確問題
首先要劃定問題：監督或者非監督，還是強化學習?這是個分類任務、回歸任務還是其他的?
2、獲取數據
機器學習結果的上限由數據決定，而算法只是盡可能地接近這個上限。數據要有代表性。
涉及到numpy、pandas
3、特征預處理與特征選擇
良好的數據要能夠提取良好的特征才能真正發揮數據的效力。特征預處理、數據清洗是很關鍵的步驟，往往能夠使算法的效果和性能得到顯著提升，歸一化、離散化、因子化、缺失值處理等數據處理手段。
特征選擇篩選出顯著特征、摒棄非顯著特征。
4、訓練模型與調優
用到了sklearn、numpy、pandas
5、完成模型
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