来源：Datawhale
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本文用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程。
周末在家无聊闲逛github，发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程，逻辑清晰、生动形象。同时，作者也对几张图进行了详细的讲解，学习之后，收获很多，于是将其翻译下来，和大家一起学习。
地址：
https://github.com/dataprofessor/infographic
全文如下：
感觉学习数据科学枯燥无味，那如何能让学习数据科学变得有趣而简单呢？带着这个目标，我开始在iPad上涂鸦建立机器学习模型所需的流程。经过几天的努力，上图所示的信息图就是我的成果，内容已经被发布在GitHub上。
数据集是你构建机器学习模型历程中的起点。简单来说，数据集本质上是一个M×N矩阵，其中M代表列（特征），N代表行（样本）。
列可以分解为X和Y，首先，X是几个类似术语的同义词，如特征、独立变量和输入变量。其次，Y也是几个术语的同义词，即类别标签、因变量和输出变量。
