原文： https://machinelearningmastery.com/working-machine-learning-problem/
所以，你正在研究机器学习问题。
我想真正确定你现在所处的位置。
让我猜一下......
所以，你正在研究机器学习问题... 照片由 David Mulder 拍摄，保留一些权利。
所以你有一个需要解决的问题。
也许这是你的问题，你有一个想法，一个问题，或者你想要解决的问题。
或者这可能是由其他人提供给您的问题，例如主管或老板。
此问题涉及您拥有或可以访问的一些历史数据。它还涉及未来新数据或相关数据所需的一些预测。
让我们深入挖掘。
让我们更详细地看一下你的问题。
你有历史数据。
您对随时间收集的客户，电压，价格等内容有所了解。
你也有一些与每次观察相关的结果，可能是“_ 好 ”或“ 坏 _”这样的标签，或者像50.1这样的数量。
您想要解决的问题是，鉴于未来的新观察，最可能的相关结果是什么？
到现在为止还挺好？
你需要一个程序。一块软件。
您需要一个将观察数据作为输入的东西，并将最可能的结果作为输出。
该计划提供的结果必须是正确的，或者非常接近正确。该计划需要熟练掌握观察的良好结果。
使用这样的软件，您可以为每次观察多次运行它。
您可以将其集成到其他软件中，例如应用程序或网页，并使用它。
我对吗？
您希望通过机器学习或人工智能或其他方式解决此问题。
有人告诉你使用机器学习，或者你认为它是适合这项工作的合适工具。
但是，这令人困惑。
- 你如何在这样的问题上使用机器学习？
- 你从哪里开始的？
- 在解决这个问题之前你需要知道什么数学？
这是否描述了你？
或许你已经开始研究你的问题了，但是你被困住了。
- 您应该使用哪些数据转换？
- 你应该使用什么算法？
- 你应该使用什么算法配置？
这更适合你所在的地方吗？
我正在考虑编写一个分步操作手册，它将引导您完成定义问题，准备数据，选择算法以及最终开发可用于预测问题的最终模型的过程。
但为了使这本剧本尽可能有用，我需要知道你在这个过程中遇到麻烦的地方。
请在下面的评论中描述您的位置。
分享你的故事。甚至只是一小块。
我保证会阅读每一篇文章，甚至在可能的情况下提供建议。
如果您正在努力，我强烈建议您在处理预测性建模问题时遵循此过程：