本文是对 Hands-On Machine Learing with Scikit-Learn and TensorFlow 书中的 main changllenges of machine learning 一节做一个总结。
简而言之，我们使用机器学习做任务的时候，就是将数据投入到所选择的算法中，获取满意的模型。所以数据与算法是两个很重要的部分，也是我们在做机器学习时需要注意，下面就来聊一下做项目时遇到的挑战。
1. 数据量不足
数据是驱动机器学习算法的动力，数据量不足是大家做机器学习经常会遇到的问题，主要有两个原因，一是获取数据的难度很大，二是获取数据的成本很高。下图是微软的研究者在处理自然语言消歧问题时，不同算法随着数据量增多，准确率变化的情况。
大家可以很清楚的看到，随着数据量的增大即使很简单的算法也可以表现得很好的，但是小或者中等的数据量是很常见的，换句话说在同等数据量的情况下算法的选择显得很关键。
2. 数据没有代表性
数据没有代表性，那么数据量即使很大，效果依旧不行。举个例子，假设要了解一个地区的初一新生的身高状况，而得到的数据只是来自这个地区的一个学校，这样的话，这样的数据就不具备代表性。
3. 低质量的数据
采集到的数据如果存在着许多错误，那么就很大程度上发现不了数据下潜藏的秘密，得到的系统也不会表现得好。在处理数据的时候，一是要丢弃掉异常值，二是要考虑如何处理缺失值。
4. 特征工程
在把数据扔进算法之前，我们需要对数据的特征进行处理，一般是这样三个操作，一是特征选择，二是特征提取，三是产生新特征。
上面四点都是关于数据的可能存在的问题，下面来谈谈算法。
我们在选择算法做机器学习项目的时候，经常会遇到两种情况：
一 、生成的模型在训练集效果不好 这是欠拟合
二 、生成的模型在训练集效果好，但是测试集效果差，这是过拟合
相当于是在博弈，最终的效果要达到生成的模型在训练集效果好，而且在测试集效果也要好。
