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构建数据集常用的步骤如下所示：
这些步骤在很大程度上取决于你如何构建 ML 问题。本文主要介绍——数据收集-Collecting Data。
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1. 数据集的大小和质量文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-526302.html
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一、数据集 1、目标 知道数据集分为训练集和测试集 会使用sklearn的数据集 2、可用数据集 公司内部，比如百度、微博 数据接口，花钱 政府拥有的数据集 3、在学习阶段用到的数据集 scikit-learn特点： （1）数据量较小 （2）方便学习 UCI特点： （1）收录了360个数据集 （2）覆盖
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监督学习：输入数据有特征有标签，即有标准答案 分类：k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络 回归：线性回归、岭回归 标注：隐马尔可夫模型 (不做要求) 无监督学习：输入数据有特征无标签，即无标准答案 聚类：k-means 特征工程是将原始数据
