在解决问题的时候，必须考虑下面两个问题：一、使用机器学习算法的目的，想要算法完成何种任务，比如是预测明天下雨的概率是对投票者按照兴趣分组；二、需要分析或者收集的数据时什么

首先考虑使用机器学习算法的目的。如果想要预测目标变量的值，则可以选择监督学习算法，否则可以选择无监督学习算法，确定选择监督学习算法之后，需要进一步确定目标变量类型，如果目标变量是离散型，如是／否、1/2/3，A/B/C/或者红／黑／黄等，则可以选择分类算法；如果目标变量是连续的数值，如0.0～100.0、-999～999等，则需要选择回归算法

如果不想预测目标变量的值，则可以选择无监督算法。进一步分析是否需要将数据划分为离散的组。如果这是唯一的需求，则使用聚类算法。

当然在大多数情况下，上面给出的选择办法都能帮助读者选择恰当的机器学习算法，但这也并非已成不变。也有分类算法可以用于回归。

其次考虑的是数据问题，我们应该充分了解数据，对实际数据了解的越充分，越容易创建符合实际需求的应用程序，主要应该了解数据的一下特性：特征值是 离散型变量 还是 连续型变量 ，特征值中是否存在缺失的值，何种原因造成缺失值，数据中是够存在异常值，某个特征发生的频率如何，等等。充分了解上面提到的这些数据特性可以缩短选择机器学习算法的时间。

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