sklearn数据集与机器学习组成
机器学习组成：模型、策略、优化
《统计机器学习》中指出：机器学习=模型+策略+算法。其实机器学习可以表示为：Learning= Representation+Evalution+Optimization。我们就可以将这样的表示和李航老师的说法对应起来。机器学习主要是由三部分组成，即：表示(模型)、评价(策略)和优化(算法)。
表示(或者称为：模型)：Representation
表示主要做的就是建模，故可以称为模型。模型要完成的主要工作是转换：将实际问题转化成为计算机可以理解的问题，就是我们平时说的建模。类似于传统的计算机学科中的算法，数据结构，如何将实际的问题转换成计算机可以表示的方式。这部分可以见“简单易学的机器学习算法”。给定数据，我们怎么去选择对应的问题去解决，选择正确的已有的模型是重要的一步。
评价(或者称为：策略)：Evalution
评价的目标是判断已建好的模型的优劣。对于第一步中建好的模型，评价是一个指标，用于表示模型的优劣。这里就会是一些评价的指标以及一些评价函数的设计。在机器学习中会有针对性的评价指标。
- 分类问题
优化：Optimization
优化的目标是评价的函数，我们是希望能够找到最好的模型，也就是说评价最高的模型。
开发机器学习应用程序的步骤
（1）收集数据
我们可以使用很多方法收集样本护具，如：制作网络爬虫从网站上抽取数据、从RSS反馈或者API中得到信息、设备发送过来的实测数据。
（2）准备输入数据
得到数据之后，还必须确保数据格式符合要求。
（3）分析输入数据
这一步的主要作用是确保数据集中没有垃圾数据。如果是使用信任的数据来源，那么可以直接跳过这个步骤
（4）训练算法
机器学习算法从这一步才真正开始学习。如果使用无监督学习算法，由于不存在目标变量值，故而也不需要训练算法，所有与算法相关的内容在第（5）步
（5）测试算法
这一步将实际使用第（4）步机器学习得到的知识信息。当然在这也需要评估结果的准确率，然后根据需要重新训练你的算法
（6）使用算法
转化为应用程序，执行实际任务。以检验上述步骤是否可以在实际环境中正常工作。如果碰到新的数据问题，同样需要重复执行上述的步骤