|金钱能让人更快乐吗？手把手教你用机器学习找到答案( 三 )

简而言之：

研究数据。
选择模型。
使用训练数据进行训练（即前面学习算法搜索模型参数值，从而使成本函数最小化的过程）。
最后，应用模型对新示例进行预测（称为推断），希望模型的泛化结果不错。

以上就是一个典型的机器学习项目。
关于作者：奥雷利安·杰龙（Aurélien Géron）是机器学习方面的顾问。他曾就职于Google ，在2013年到2016年领导过YouTube视频分类团队。他是Wifirst公司的创始人并于2002年至2012年担任该公司的首席技术官。 2001年，他创办Ployconseil公司并任首席技术官。
本文摘编自《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》（原书第2版），经出版方授权发布。