1、收集数据。
如：制作网络爬虫从网站上抽取数据、从RSS反馈或者API中得到信息、设备发送过来的实测数据（风速、血糖等），也可以直接使用公开可用的数据源。
2、准备输入数据。
要保证数据格式符合要求。
3、分析输入数据。
此步骤主要是人工分析以前得到的数据，查看数据是否是无效数据，如果是信任数据，则可跳过第三步。
4、训练算法。
机器学习算法从这一步才真正开始学习，将前两步得到的格式化数据输入到算法，从中抽取知识或信息。若是无监督学习，由于不存在目标变量值，故而也不需要训练算法，所有与算法相关的内容都集中在第五步。
5、测试算法。
第四步我们从数据中提取出了有用的知识和信息，为了评估算法，必须测试算法工作的效果。
6、使用算法。
将机器学习算法转换为应用程序，执行实际任务。
参考：《机器学习实战》 Peter Harrington