最近一直在学习机器学习，也查询了大量的资料，总结机器学习的步骤如下，如有不对，欢迎指正。
1、数据预处理
（1）数据来源，采样，样本分析。----这个占据全部工作的 70%，这个也决定了后续使用的算法为监督模型、无监督模型等、强化学习等。
a、采样：根据业务需求分为随机采样，分层采样，以及各种算法的采样，详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76024846
b、样本分析
c、样本处理：通过分析样式，会发现样本中经常存在一些空置，分类值，异常值等情况，这些需要提前做预处理，然后才能进行训练。

2、选择模型：

3、选择模型模型的方法

4、模型参数微调

5、模型保存和维护