如何构建学习系统？

1. 搭建学习环境：首先要明确学习的目标，并准备好相应的数据集。接下来就是搭建学习环境，包括调用机器学习库、设定参数、选取评价指标等。 2. 选取机器学习方法：根据问题特征选取合适的机器学习方法。常见的方法有回归分析、决策树分类、神经网络分类、K-Means聚类分析、随机森林分类以及集成学习中的AdaBoosting 等。 3. 进行特征工作：对原始数据进行特征工作，如特征选取与处理以便使其能够成功地用于进一步的机器学习流水式处理中。 4. 进行评估与优化：采用不同评估函数对所采用的机器学习方法进行性能评估，并使用不同优化方法来实时跟踪并保证性能水平的合理性。